胃癌相关关键基因的筛选及临床价值分析

目的 利用生物信息学筛选胃癌相关关键基因,并探讨关键基因的临床价值。方法 (1)从GEO数据库中获取与人类胃癌相关的3个基因芯片数据集,利用在线分析工具GEO2R获取差异表达基因(DEGs)。针对3个数据集共有的DEGs,利用DAVID数据库进行富集分析,利用STRING数据库构建蛋白-蛋白相互作用(PPI)网络后通过Cytoscape 3.9.1软件筛选关键基因。(2)收集20例胃癌患者的癌组织及癌旁正常组织,利用实时荧光定量PCR法检测关键基因的表达水平。利用GEPIA2数据库分析关键基因在胃癌组织与癌旁正常组织的表达差异,以及在不同病理分期胃癌患者中的表达差异。利用Kaplan-Meier Plotter数据库分析不同关键基因表达水平的胃癌患者的生存情况。结果 (1)共获得461个共同DEGs,包括190个上调DEGs、271个下调DEGs。DEGs主要参与细胞外基质形成、胶原纤维、细胞-基质黏附等生物过程,主要富集在细胞外基质-受体相互作用、蛋白质消化吸收、黏着斑等信号通路。共筛选出5个关键基因,即COL4A1、COL4A2、LUM、COL6A3和SPARC。(2)实时荧光定量...     

基于数据库挖掘分析FN1、COL4A1、COL4A2基因在胃癌中的表达及意义

目的 基于数据库挖掘分析胃癌预后预测和胃癌靶向治疗的潜在关键基因(Hub基因)。方法 本研究选取基因表达综合数据库(GEO)的GSE33651和GSE118916数据集(研究时间为2011年11月—2019年8月)。GEO2R进行胃癌差异表达基因(DEGs)分析。DAVID数据库对DEGs进行基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析。采用STRING数据库和Cytoscape软件构建DEGs的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络,其中Degree>10的DEGs被认为是Hub基因。基于癌症基因组图谱(TCGA)的胃腺癌数据,使用OncoLnc和UALCAN数据库对Hub基因进行生存分析和表达分析。TIMER数据库对Hub基因进行免疫浸润分析。结果 GSE33651和GSE118916中鉴定出80个共有上调和34个共有下调DEGs。DEGs富集在69个GO条目和7个KEGG信号通路。从PPI网络中筛选出14个Hub基因。FN1、COL4A2和COL4A1基因在胃癌组织的表达水平均显著高于胃正常组织,且在胃癌中具有良好的预后预测价值。FN1、COL4A2和COL...     

基于生物信息学的胃癌预后基因的筛选和分析

目的 应用生物信息学方法筛选和分析胃癌预后基因。方法 从GEO数据库中下载胃癌基因芯片数据集GSE54129、GSE81948、GSE118916,使用在线分析工具GEO2R筛选出差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)。利用在线数据库DAVID对筛选的DEGs进行功能和通路富集分析。然后使用在线网站STRING和Cytoscape软件对DEGs构建蛋白互作网络,并筛选hub基因。最后使用Kaplan Meier-Plotter和GEPIA在线数据库对hub基因进行生存和表达水平分析。结果本研究共发现362个总DEGs,包含164个上调基因,192个下调基因。通过GO功能富集分析,发现DEGs主要富集在细胞外基质和胶原蛋白。KEGG富集通路分析显示,DEGs主要参与的信号通路包括ECM-受体相互作用、阿米巴病、蛋白质的消化和吸收、局部黏附和PI₃K-Akt信号通路。CytoHubba插件共筛选出10个DEGs作为hub基因,通过Kaplan Meier-Plotter数据库验证这10个hub基因,发现COL1A1、COL3A1、FN1、MMP2、COL5A1、BGN、COL4A1、COL4A2和COL6A3这9个基因和胃癌预后相关,并且高表达组预后差(P<0.05);GEPIA数据库发现这9个与胃癌预后相关的基因在胃癌组织中均呈高表达水平(P<0.05)。结论 通过生物信息学方法,本研究发现了9个胃癌预后基因,其中BGN、COL3A1和COL5A1这3个基因可能成为胃癌预后的新的标志物。     

基于生物信息学筛选女性肺腺癌核心基因及其特征分析

目的：利用生物信息学方法对女性肺腺癌肿瘤组织及正常组织的差异表达基因进行筛选及分析,筛选出女性肺腺癌发生发展的关键基因,并为后续研究提供候选基因。方法：从GEO数据库中下载肺腺癌基因芯片数据集GSE19804、GSE40791、GSE31210、GSE7670、GSE10072、GSE32863、GSE75037,利用在线工具GEO2R筛选出数据集中正常女性肺组织和女性肺腺癌组织的差异表达基因（DEGs）,然后利用DAVID数据库对DEGs进行GO和KEGG富集分析,接着利用STRING和Cytoscape软件构建蛋白互相网络（PPI）并筛选出Hub基因,并利用oncomine、UALCAN数据库进行验证,最后使用Kaplan-Meier plotter数据库对筛选出的Hub基因进行生存分析。结果：在7个数据集中共筛选出276个DEGs,其中69个上调,207个下调。共筛选出CDC20、CENPF、KIAA0101、TOP2A、ASPM、TYMS、MCM4、NUSAP1、MELK、UBE2C等10个Hub基因,Kaplan-Meier生存分析显示除ASPM外,其余9个均与女性肺腺癌的总...     

应用生物信息学筛选胃癌诊断和预后的生物标志物

目的：应用生物信息学方法分析和筛选与胃癌诊断和预后相关的生物标志物。方法：从GEO数据库下载胃癌的基因表达谱数据集GSE79973和GSE103236。通过在线工具GEO2R和韦恩图筛选两数据集重叠的差异表达基因(DEGs)。利用仙桃在线数据平台对DEGs进行GO和KEGG富集分析。通过STRING在线工具和Cytoscape软件构建DEGs的蛋白互作网络和识别hub基因。最后,使用GEPIA、仙桃、Kaplan-Meier Plotter在线数据平台对hub基因进行表达差异分析、受试者工作特征(ROC)曲线分析及生存分析。结果：GSE79973和GSE103236两数据集中有156个重叠DEGs,包括98个上调基因和58个下调基因。其中,上调差异表达基因(uDEGs)的GO富集分析主要与细胞外基质及胶原蛋白相关;KEGG富集分析与细胞外基质受体相互作用有关。通过STRING在线工具和Cytoscape软件从重叠DEGs中识别出10个hub基因,均为uDEGs。利用GEPIA、仙桃、Kaplan-Meier Plotter在线数据平台分析表明,hub基因在胃癌组织中均显著上调(P<...     

miR-129-5p调控的COL1A1作为胃癌潜在治疗靶点的生物信息学分析

目的应用生物信息学技术探索胃癌发病机制,为胃癌的防治提供生物信息学依据。方法用GEO2R在线工具分析 GSE79973中胃癌组织和正常胃黏膜组织的差异表达基因（Differentially expressed genes, DEGs）,通过DAVID数据库对DEGs 进行GO分析和KEGG通路富集分析,然后通过STRING数据库构建蛋白质相互作用网络,用Cytoscape 软件进行关键基因 （Hub 基因）筛选和功能模块分析,并在GEPIA 数据库对Hub 基因进行验证,用Target Scan 数据库预测调控靶基因的 microRNAs,并用OncomiR分析microRNAs在胃癌组织中的表达及其与生存预后的关系。结果共筛选出181个在胃癌中差异 表达的基因。蛋白质互作网络筛选出10个Hub基因。DEGs功能分析主要涉及蛋白质消化吸收、PI3K-Akt信号通路、ECM-受 体相互作用、血小板激活信号通路。GEPIA数据库验证显示COL1A1 在胃癌组织中高表达,并和胃癌患者的不良预后有关。 miR-129-5p与COL1A1 mRNA的3’UTR结合。与正常组织相比,miR-129-5p在胃癌组织中表达明显下调,且与胃癌患者预后 具有一定相关性。结论miR-129-5p调控的COL1A1是胃癌潜在的治疗靶点。     

基于生物信息学鉴定黏液样脂肪肉瘤中甲基化调控的差异表达基因

目的通过生物信息学方法鉴定黏液样脂肪肉瘤(MLPS)中甲基化调控的差异表达基因(MeDEGs)。方法从GEO数据库中选取MLPS基因数据集GSE59568和DNA甲基化数据集GSE52391。采用GEO2R工具筛选差异表达基因(DEGs)和差异甲基化基因(DMGs),重叠负相关的DEGs和DMGs以筛选MeDEGs。采用DAVID软件对MeDEGs进行功能分析及通路富集分析。利用STRING和Cytoscape等工具绘制蛋白互作网络、筛选功能模块与Hub基因。利用TCGA数据库分析Hub基因在肉瘤中的甲基化水平和基因表达水平,及其与肉瘤患者生存情况的关系。结果共鉴定出221个MeDEGs,包括143个表达上调基因和78个表达下调基因。MeDEGs主要参与细胞增殖、凋亡、核糖体结构成分、蛋白结合等生物学过程,主要富集在核糖体、癌症、RAS相关蛋白1、AMP依赖的蛋白激酶和Ras等信号通路。筛选出的前20个Hub基因均为上调的MeDEGs,其中RPS2、CDCA5、NCAPG、NLE1、TYMS和BYSL可能是MLPS患者预后潜在的独立预测因子。结论 RPS2、CDCA5、NCAPG、NL...     

基于生物信息学的食管鳞癌关键基因筛选

目的 探索食管鳞癌(ESCC)基因调控机制以寻找诊治相关潜在的生物标志物.方法 整合GEO数据库中ESCC基因芯片数据集获得共同差异表达基因(DEGs),进行基因本体(GO)和基因组百科全书数据库(KEGG)分析,构建蛋白互作网络后筛选出核心DEGs.利用GEPIA进行表达差异及生存分析,经UALCAN验证差异分析结果.结果 33例ESCC组织及15例正常组织中筛选出86个DEGs.GO和KEGG富集分析结果显示,差异基因功能主要涉及细胞周期、细胞分化、转化生长因子-β(TGF-β)信号通路等,蛋白互作分析网络筛选出27个核心基因,其中与患者预后相关基因两个:CKDN3、KIF4A.结论 CKDN3、KIF4A在ESCC组织中高表达,与ESCC预后相关,有助于ESCC的诊断及预后.     

基于生物信息学的食管鳞癌关键基因筛选

目的 探索食管鳞癌(ESCC)基因调控机制以寻找诊治相关潜在的生物标志物.方法 整合GEO数据库中ESCC基因芯片数据集获得共同差异表达基因(DEGs),进行基因本体(GO)和基因组百科全书数据库(KEGG)分析,构建蛋白互作网络后筛选出核心DEGs.利用GEPIA进行表达差异及生存分析,经UALCAN验证差异分析结果.结果 33例ESCC组织及15例正常组织中筛选出86个DEGs.GO和KEGG富集分析结果显示,差异基因功能主要涉及细胞周期、细胞分化、转化生长因子-β(TGF-β)信号通路等,蛋白互作分析网络筛选出27个核心基因,其中与患者预后相关基因两个:CKDN3、KIF4A.结论 CKDN3、KIF4A在ESCC组织中高表达,与ESCC预后相关,有助于ESCC的诊断及预后.     

不明原因复发性流产中铁死亡的生物信息学分析及验证

目的：探究铁死亡关键基因在不明原因复发性流产（URSA）发生发展中的作用，初步确定潜在生物标志物。方法：从基因表达综合（GEO）数据库下载数据集GSE26787，利用GEO2R筛选差异表达基因（DEGs）；从FerrDb V2数据库下载铁死亡相关基因；DEGs与铁死亡基因取交集获得URSA铁死亡相关基因；利用DAVID数据库对URSA铁死亡相关基因进行基因本体（GO）富集及京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路分析；利用String数据库和Cytoscape软件分析蛋白互作网络，筛选Hub基因；采用实时荧光定量PCR(RT-qPCR)检测Hub基因在人工流产组及URSA组患者蜕膜组织中mRNA的表达水平。结果：共筛选出55个URSA铁死亡基因；GO功能富集提示URSA铁死亡相关基因主要在自噬调节、RNA聚合酶Ⅱ启动子转录正调控、膜的整体组分、酶及p53蛋白受体结合富集。KEGG通路分析显示URSA铁死亡基因富集最明显的为FoXO信号通路。采用String数据库及Cytoscape软件筛选出的URSA铁死亡关键基因分别为EGFR、SRC、KRAS、MDM2。RT-qPCR检测结果显示，...     

PLAU与MMP1在头颈鳞状细胞癌中的表达及临床预后意义

目的：基于生物信息学方法分析头颈鳞状细胞癌(Head and neck squamous cell carcinoma,HNSCC)关键基因PLAU与MMP1及其临床预后意义。方法：首先，通过基因表达总库(Gene Expression Omnibus,GEO)的GEO2R筛选4组HNSCC基因芯片数据的差异表达基因(Differentially expressed genes,DEGs)，并利用Metascape数据库对DEGs进行基因本体论(Gene Ontology,GO)功能注释和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Gene and Genome,KEGG)通路富集分析；其次，采用String数据库和Cytoscape软件CytoHubba插件的MCC算法进行蛋白互作网络(Protein-protein interaction,PPI)分析和HUB基因筛选；再次，利用GEPIA数据库分析前10个HUB基因表达量与HNSCC患者预后和临床分期关系；最后，利用TIMER、GEPIA和TISIDB数据库分析关键基因与免疫细胞浸润水平的关系以及临床生信...     

基于RNA测序的A亚型呼吸道合胞病毒毛细支气管炎转录组学特征分析及关键基因预测

目的：基于RNA测序数据的分析，寻找A亚型呼吸道合胞病毒（RSV）毛细支气管炎有关的关键基因（Hub基因）和通路，为RSV毛细支气管炎的干预和治疗提供依据。方法：招募23例RSV毛细支气管炎住院患儿为病例组，以10例健康儿童为对照组。收集外周血白细胞并提取RNA用于高通量测序。利用三种R软件包（DESeq2、edgeR、limma）获取病例组和对照组之间的差异表达基因（DEGs）。利用R包clusterProfiler和Metascape在线工具对所有的DEGs进行GO和KEGG富集分析。利用STRING数据库进行DEGs的蛋白互作分析，用Cytoscape软件筛选Hub基因。结果：共筛选出286 个DEGs，包括166 个表达上调的基因和120 个表达调的基因。GO功能富集分析发现DEGs主要参与过氧化氢代谢过程、细胞对生物刺激的应激反应、维生素D受体信号通路等生物学过程。KEGG通路分析显示DEGs主要涉及免疫系统中的细胞因子信号、适应性免疫系统、中性粒细胞脱颗粒等信号通路。从蛋白互作网络中筛选出4个核心模块，主要与RAF/MAP激酶级联反应、病毒蛋白与细胞因子和细胞因子受体互作等通路有关。最后筛选出RRM2、BUB1B、BUB1、MCM10、CDC45、MKI67、ASPM、NCAPG、NUSAP1、ESPL1、CDT1 共11个与A亚型RSV毛细支气管炎相关的Hub基因。结论：本研究鉴定出的免疫相关通路和Hub基因可能与RSV毛细支气管炎发病有关，其具体机制值得进一步研究。     

基于生物信息学分析胰腺癌的关键基因

目的 利用生物信息学分析胰腺癌发生、发展的关键基因,为胰腺癌的早期诊断、预后评估及靶向治疗提供理论依据。方法 从GEO数据库中获取GSE15471基因芯片数据集,在线分析工具GEO2R筛选差异表达基因,并对差异表达基因进行GO、KEGG富集分析和蛋白互作网络分析,利用Cytoscape软件的cytoHubba插件筛选出关键基因,通过GEPIA数据库对关键基因再次验证。结果 从GSE15471基因芯片中共筛选出267个显著差异表达基因,其中上调基因232个,下调基因35个。富集分析显示差异表达基因主要涉及细胞黏附、PI₃K-Akt信号通路、蛋白水解、炎性反应、胶原分解代谢、免疫反应等。通过蛋白互作网络筛选出11个关键基因,下调基因ALB、EGF,上调基因MMP2、CXCL8、FN1、COL1A1、SPP1、MMP1、ITGA2、COL3A1、CRP。GEPIA数据库中关键基因表达情况与基因芯片分析结果一致,生存分析显示胰腺癌患者总生存时间与MMP1、ITGA2基因表达高低相关。结论 生物信息学筛选出的11个关键基因在胰腺癌的发生、发展中有重要作用,是潜在的胰腺癌特异肿瘤分子学标志物和靶向治疗新位点。     

肝细胞癌相关差异表达基因和药物预测的生物信息学分析

目的 通过生物信息学方法筛选肝细胞癌(HCC)相关差异表达基因(DEGs)及潜在治疗药物.方法 从GEO数据库中选取GSE45436、GSE84402、GSE62232和GSE101685,使用R软件分析得到DEGs.随后对DEGs进行GO和KEGG分析,并构建PPI网络、筛选核心基因.最后进行生存分析和筛选潜在治疗药...     

基于GEO和TCGA数据库对肺腺癌差异表达基因的生物信息学分析

目的：采用生物信息学方法筛选影响肺腺癌（LUAD）的关键基因,分析其生物学功能及其对LUAD预后的影响。方法：于高通量基因表达（GEO）数据库下载GSE118370和GSE136043芯片数据,癌症基因组图谱（TCGA）数据库筛选LUAD相关数据。采用R软件分析共同表达的差异表达基因（DEGs）。采用clusterProfile R包对DEGs进行基因本体（GO）功能富集分析,DAVID数据库进行京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析,STRING数据库构建蛋白-蛋白相互作用（PPI）网络。采用Cytoscape筛选连接度排名前10位的关键基因,GEPIA数据库和人类蛋白质图谱（HPA）数据库分析正常肺组织和LUAD组织中关键基因mRNA和蛋白表达情况及不同分期LUAD组织中关键基因表达情况。关键基因免疫浸润分析和生存分析获取关键基因表达与患者生存期的相关关系。结果：共筛选DEGs 428个。GO分析,LUAD的DEGs在主要富集于上皮-间质转化（EMT）等生物过程（BP）方面、细胞基部等细胞组分（CC）方面和细胞外基质（ECM）结构形成等分子功能（MF）方面。KEGG分析,...     

LINC00707-miR-338-3p-ITGB8竞争性内源性RNA网络与胰腺癌不良预后相关

目的 探讨参与胰腺癌发生发展过程中的竞争性内源性RNA(competing endogenous RNA,ceRNA)网络，为胰腺癌的发病机制提供新的认识。方法 从基因表达综合数据库(Gene Expression Omnibus, GEO)中收集6个胰腺癌数据集，通过GEO2R和STRING工具识别共同差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs)和hub基因，利用DAVID工具对共同DEGs进行功能富集分析，利用基因表达谱交互分析数据库(Gene Expression Profiling Interactive Analysis, GEPIA)、人类蛋白质图谱(Human Protein Atlas, HPA)和Kaplan-Meier Plotter分析并确认hub基因的基因表达、蛋白表达和预后意义，进一步在StarBase网页工具中探索感兴趣的基因并以此构建ceRNA网络。结果 在6个数据集中发现191个共同DEGs和9个hub基因(MET, COL1A1, LAMA3, LAMB3, LAMC2, ITGA2, ITGA3, ITGB...     

运用生物信息学方法探究肾上腺皮质癌的关键基因

目的:运用生物信息学方法筛选肾上腺皮质癌(adrenal cortical carcinoma,ACC)的差异表达基因,为ACC诊疗提供新的生物标志物。方法:从GEO数据库中选择基因数据集GSE14922、GSE19776、GSE12368,通过GEO2R工具在线分析,筛选出肾上腺皮质癌组织与正常肾上腺组织的差异表达基因。利用DAVID和STRING在线分析差异表达基因并构建蛋白-蛋白相互作用网络。运用Cytoscape软件筛选关键基因,使用GEPIA在线分析关键基因与ACC预后的关系。结果:共筛选出229个差异表达基因,其中上调基因51个,下调基因178个。分析显示其显著富集于细胞周期、P53信号通路,分子功能主要涉及细胞骨架蛋白组合、生长因子结合功能。MCC筛选出8个关键基因,分别是cyclinB1(CCNB1)、cyclinA2(CCNA2)、cyclin-dependent kinases (CDK1)、threonine-protein kinase BUB1 beta (BUB1B)、mitotic arrest deficient 2 like 1 (MAD2L1)、ri...     

基于生物信息学分析骨肉瘤转移的关键基因及预后

目的：通过生物信息学分析筛选出骨肉瘤转移的关键基因，探讨骨肉瘤转移潜在的机制和关键标志物。方法：从TARGET数据库中下载骨肉瘤基因表达谱和临床信息数据，采用R软件的“limma”包筛选骨肉瘤转移组和非转移组的差异基因（Difference genes, DEGs），对差异基因运用R软件的“clusterProfiler”包进行基因本体论（Gene Ontology, GO）、京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, KEGG）分析，了解DEGs富集的分子功能及通路，采用STRING数据库构建蛋白-蛋白相互作用（Protein-Protein inter-action network, PPI）网络，采用Cytoscape软件对DEGs进行相关性分析，找出与骨肉瘤转移进展最相关的核心基因（Hub gene）；对Hub基因进行Kaplan-Meier(K-M)生存分析，明确和验证Hub基因与骨肉瘤患者预后之间的关系，筛选出对预后具有意义的关键基因。结果：分析出248个有差异表达的基因，其中上调18个、下调230个差异基因，...     

基于生物信息学方法筛选高砷暴露人群的关键基因

目的 利用生物信息学方法筛选高砷暴露人群关键基因及相关信号通路。方法 从高通量基因表达(gene expression omnibus, GEO)数据库下载GSE110852数据集，通过GEO2R在线工具筛选差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs),应用R语言绘制火山图和热图。应用注释、可视化和综合发现数据库(the database for annotation, visualization and integrated discovery, DAVID)对DEGs进行基因本体(gene ontology, GO)和京都基因和基因组数据库(kyoto encyclopedia of genes and genomes, KEGG)通路富集分析，使用R语言绘制结果气泡图。通过基因/蛋白相互作用检索搜查工具(search tool for the retrieval of interacting genes/proteins, STRING)数据库构建差异表达基因的蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interactio...     

肝组织特异性基因IGFALS、CYP3A4、SLC22A1和CYP2E1可能与肝癌预后不良相关

目的 探索肝癌相关基因在肝癌发生发展过程中的功能和作用机制,以及关键基因作为肝癌潜在生物标志物及预后指标的可能。方法 从GEO数据库选择GSE57957、GSE121248、GSE36376和GSE14520 4个数据集,以P<0.05及|log₂FC|>1为标准使用GEO2R在线工具和VENN图软件筛选出4个数据集的共同显著差异表达基因(DEGs),通过Cytoscape3.6.1插件CytoHubba及分子复合物检测插件(MCODE)对DEGs之间联系密切程度进行分析筛选。通过基因表达谱交互式分析(GEPIA)对以P<0.05及|log₂FC|>2的显著DEGs进行生存分析,采用人类蛋白质图谱(HPA)检查正常肝脏组织和肝癌组织中关键基因的蛋白质表达。结果 筛选出在4个数据集中都明显上调基因45个,下调基因132个,MCODE有13个模块结果。以P<0.05及|log₂FC|>2进一步筛选出显著差异表达32个上下调基因,其中IGFALS、HGFAC、CYP3A4、SLC22A1、TAT和CYP2E1基因在肝脏组织中的表达量明显高于其他器官,HPA的免疫组织化学数据库显示,肝癌组织中的IGFALS、CYP3A4、SLC22A1和CYP2E1表达均明显下调,且与患者的低总存活率相关。结论 肝组织特异性基因IGFALS、CYP3A4、SLC22A1和CYP2E1在肝癌中低表达,且与不良预后相关,可能是肝癌潜在的生物标志物及预后指标。