基于生物信息学筛选胰腺导管腺癌关键基因

目的:利用生物信息学方法分析胰腺导管腺癌（PDAC）基因表达谱芯片并筛选关键基因。方法:从公共数据库基因表达数据库（GEO）中下载PDAC基因表达谱芯片GSE28735、GSE15471、GSE101448,共纳入108例PDAC样本和97例癌旁组织样本。应用R语言limma包和impute包筛选差异表达基因。利用DAVID数据库和在线分析工具Kobas分别对差异基因进行GO功能富集分析和KEGG通路富集分析。利用STRING数据库和Cytoscape软件构建差异蛋白互作网络并进一步筛选关键基因。结果:3个基因表达谱芯片共有161个差异表达基因（|log2 fold-change(FC)|>2,P<0.05）,包括54个上调基因,107个下调基因。GO功能富集分析显示差异基因与extracellular exosome、extracellular space、extracellular matrix organization密切相关。KEGG通路分析显示差异基因主要富集在protein digestion and absorption、ECM-receptor interaction和focal adhesion等通路。蛋白质相互作用网络图中显示节点最多的10个枢纽基因分别是ALB、COL11A1、COL3A1、FN1、EGF、COL1A1、MMP9、COL5A2、ITGA2、COL6A3。结论:筛选所得的10个关键基因可能在PDAC发生发展中发挥重要作用,有望成为PDAC诊断及治疗的生物学靶标,为进一步研究PDAC发生发展的分子机制提供了理论依据。     

基于生物信息数据挖掘对卵巢浆液性癌差异表达基因筛选及分析

目的:利用生物信息学对卵巢浆液性癌的差异表达基因进行筛选及分析,探索浆液性卵巢癌的潜在治疗靶点。方法:从GEO数据库下载卵巢癌数据集GSE10971、GSE54388、GSE14407,用GEO2R筛选差异表达基因,DAVID数据库进行GO及KEGG富集分析,String数据库构建蛋白互作网络,同时利用Cytoscape获取关键基因,GEPIA数据库分析关键基因的表达情况,UCSC Xena对关键基因进行分层聚类分析,并通过cBioPortal分析关键基因的共表达网络。结果:筛选获得114个差异表达基因,包括41个下调基因及73个上调基因。主要涉及调整细胞周期、有丝分裂、染色体分离等细胞学过程,富集于细胞周期、p53信号通路、细胞衰老等信号通路。从差异表达基因筛选出49个关键基因,在卵巢癌中均呈高表达,其中21个基因的表达与卵巢癌分期相关,BIRC5基因的表达与卵巢癌患者的总生存期相关。结论:利用生物信息学对卵巢浆液性癌差异表达基因功能及信号通路的相关研究,为改善卵巢浆液性癌的预后提供了治疗靶点。     

宫颈上皮内瘤变进展相关基因的生物信息学分析*

目的:基于芯片数据采用生物信息学方法,挖掘与宫颈上皮内瘤变（cervical intraepithelial neoplasia ,CIN）进展相关的信号通路和潜在差异表达基因。方法:在GEO 数据库中筛选CIN 进展相关mRNA 表达谱芯片数据,并通过生物信息学方法进行再次分析。结果:在GEO 数据库获得GSE 63514、GSE 51993 芯片数据,将共同差异表达基因信号通路富集获得Wnt、Endocytosis 、Vibrio cholerae infection与CIN 进展显著相关的3 条信号通路,及调控这些信号通路的14个差异表达基因。通过生物学注释与文本挖掘,发现3 个基因与CIN 进展相关,另有9 个基因与肿瘤的进展和复发相关。通过GeneMania工具分析发现所有筛选的基因都与已知的CIN 相关基因互作形成蛋白互作网络。其中CCND2 和TGFBR2 与多个已知基因存在直接互作。结论:通过对芯片数据再次分析,筛选出3 条信号通路及14个差异表达基因与CIN 进展相关。      

基于生物信息学分析的食管鳞状细胞癌关键枢纽基因的筛选及验证

[摘要] 目的: 采用多种生物信息学分析工具,筛选与食管鳞状细胞癌（esophageal squamous cell carcinoma, ESCC）发生发展相关的枢纽基因（Hub gene）,并分析其生物学功能。方法：选取GEO食管鳞状细胞癌芯片数据GSE100942 为研究对象,采用GEO2R软件对数据进行处理和分析,筛选差异表达基因,并通过生物信息学工具DAVID、String、Cytoscape 构建差异表达基因的蛋白互作网络并筛选Hub基因;应用GO及KEGG进行生物功能富集分析;同时通过网络工具MiRDB寻找可能调控Hub基因的miRNA,并构建Hub 基因-miRNA调控网络;利用GEPIA在线分析工具对筛选基因的表达和患者生存情况进行验证。结果：分析GSE100942 芯片数据共筛选出1229 个表达差异达2 倍以上及223 个表达差异达4 倍以上的差异基因,以及在食管癌组织中表达均上调的20 个Hub基因;功能富集分析显示这些差异基因主要富集到了癌症相关通路,并主要参与了细胞分裂及有丝核分裂等生物学过程;从Hub基因进一步鉴定了DLGAP5、BUB1B、TPX2、TTK、CDC20、CCNB2、AURKA、DEPDC1 为食管鳞状细胞癌相关的8 个关键Hub基因,他们参与了细胞增殖、细胞周期、信号通路等重要生物学过程。通过构建的miRNA调控网络分析,鉴定了CEP55、ECT2、NEK2、DEPDC1 及NUSAP1 等5 个Hub 基因受该网络高度调控。结论：基因芯片结合生物信息学方法能够有效分析与食管鳞状细胞癌发生发展相关的差异表达基因,筛选出的20 个Hub基因和其中的8 个关键基因可为进一步研究食管鳞状细胞癌发病的分子机制及分子标志物的筛选提供理论指导。     

胰腺癌诊断和预后关键生物标志物的筛选鉴定和综合分析CSCD

目的筛选鉴定胰腺癌进展过程的关键基因和途径,并进行综合分析。方法利用GEO2R对胰腺癌基因表达集合GSE15471、GSE16515、GSE28735、GSE62165中差异表达基因(DEGs)进行筛选和识别,运用DAVID数据库进行GO分析和KEGG通路分析。然后应用STRING数据库构建了蛋白质相互作用(PPI)网络,并使用Cytoscape和GEPIA对Hub基因进行了鉴定。用反转录定量聚合酶链反应(RT-qPCR)对这些Hub基因的mRNA水平进行定量分析。结果筛选出181个上调差异表达基因(uDEGs)和64个下调差异表达基因(dDEGs),分析结果显示uDEGs和dDEGs在细胞成分(CC),生物过程(BP)和分子功能(MF)中分别富集,与多条信号通路密切相关。DEGs中degree得分较高的top 25基因。8个基因的差异表达可预测胰腺癌的预后不良。RT-qPCR结果显示这些基因在胰腺癌组织中均有差异表达发生。结论MMP14、MMP1、MET、PLAU、ITGA2、KRT19、COL12A1和ITGA3是与胰腺癌进展有关的关键基因。     

子宫内膜癌淋巴结转移相关基因的生物信息学分析

目的：基于芯片数据分析和生物信息学方法挖掘与子宫内膜癌淋巴结转移相关的潜在差异表达基因。方法：在GEO数据库中筛选子宫内膜癌淋巴结转移相关的mRNA表达谱芯片数据,分析mRNA表达谱,筛选差异表达基因;通过生物学过程注释、生物信号通路富集、文本挖掘及蛋白/基因相互作用等综合生物信息学方法再次分析,挖掘与子宫内膜癌淋巴结转移相关的信号通路和基因。结果：在GEO 数据库获得GSE2109、GSE39099 芯片数据,将共同差异表达基因及信号通路富集, 获得8 条与子宫内膜癌淋巴结转移显著相关的信号通路（type I interferon、interferon-gamma-mediated、PI3K-Akt、Rap1、TGF-beta、cGMP-PKG、Wnt、Ras）及调控这些信号通路的14 个差异表达基因,其中11 个基因与宫内膜癌淋巴结转移相关并且形成蛋白相互作用网络。PI3K-Akt 信号通路可能是子宫内膜癌淋巴结转移的重要信号通路,基因VEGFC、IRS1 可能是子宫内膜癌淋巴结转移相关的重要候选基因。结论：通过对芯片数据生物信息学分析,筛选出与子宫内膜癌淋巴结转移相关的8条信号通路及11个差异表达基因。     

胃癌前病变相关关键基因的生物信息学分析

目的 利用生物信息学方法探讨胃癌前病变的差异基因及潜在治疗靶点.方法 使用GEO2R挖掘GEO数据库中的基因芯片数据(GSE55696和GSE130823)筛选差异表达基因;然后使用DAVID数据库对DEGs进行GO和KEGG途径富集分析;使用STRING数据库构建DEGs的PPI网络,并将其导入Cytoscape进行...     

生物信息学筛选分析前列腺癌发生及转移相关的枢纽基因

目的通过生物信息学分析前列腺癌基因表达芯片谱, 寻找与前列腺癌发生及转移相关的枢纽基因。方法使用GEO2R分析基因芯片数据集GSE27616, 分别获得4个良性前列腺和5个局限性前列腺癌组织样本的差异表达基因(DEGs)、5个局限性前列腺癌和4个转移性前列腺癌组织样本配对的DEGs, 将两组DEGs取交集后得到最终DEGs。使用DAVID数据库进行GO分析、KEGG通路富集分析, 使用STRING数据库进行蛋白互作网络分析。应用Cytoscape软件中的Cytohubba 筛选得到20个枢纽基因。通过GEPIA数据库进行验证和生存分析比较。结果最终获得DEGs 388个, 其中上调基因60个, 下调基因328个。KEGG分析发现DEGs主要富集于局灶性粘连、cGMP-PKG、Rap1、cAMP等信号通路。GEPIA分析20个枢纽基因, 发现TOP2A、BIRC5、CENPF、FGF2在前列腺癌和良性组织中表达水平不同(P<0.05)。进一步筛选发现CDK1、EZH2、TOP2A、HMMR、CCNB2、CENPA、CDC45、FOXM1、BUB1、CDCA8、DLGAP5、NUSA...     

胶质母细胞瘤差异表达基因的生物信息学分析

目的:应用生物信息学方法挖掘胶质母细胞瘤(GBM)的相关基因,进而探讨发病机制,为GBM临床诊断和靶向治疗提供理论依据。方法:从GEO(Gene Expression Omnibus)数据库下载基因芯片数据集GSE4290和GSE15824,应用GEO2R筛选GBM的差异表达基因(DEGs)。采用DAVID数据库进行GO富集和KEGG通路富集分析,分别应用STRING数据库和Cytoscape软件构建蛋白质相互作用网络和关键基因模块,筛选GBM靶基因。进一步运用ONCOMINE数据库验证临床组织样本中靶基因与GBM的关系。结果:共筛选出76个DEGs,富集分析结果显示DEGs在血管生成的正调节、抗原的呈递和处理、信号转导、调节自噬等方面存在显著富集。共挖掘出POSTN、TAGLN、CALD1、EPCAM 4个GBM靶基因,经证实均在临床GBM组织样本中存在显著上调且靶基因的上调与患者的不良预后密切相关。结论:通过生物信息学共挖掘出4个与GBM显著相关的靶基因,可能是未来GBM发病机制、临床诊断、治疗的重要研究靶点。     

基于数据挖掘分析KIF14与SSK1在卵巢癌组织中的表达及临床意义

目的:应用生物信息学方法挖掘卵巢癌的相关基因,探讨其表达情况及临床意义,为卵巢癌的诊断和靶向治疗提供依据。方法:从GEO（Gene Expression Omnibus）数据库下载基因芯片数据集GSE23391、GSE18520和GSE54388,利用其在线分析工具GEO2R筛选卵巢癌的差异表达基因（DEGs）。运用数据库DAVID进行GO功能和KEGG通路富集分析,应用Cytoscape软件和STRING数据库构建蛋白互作网络和关键基因模块,挖掘卵巢癌靶基因。利用Oncomine在线分析网站,分析癌症公共数据基因组中卵巢癌KIF14及SSK1 mRNA的表达信息,利用GEPIA、Kaplan-Meier Plotter进行患者生存分析。结果:共筛选出251个DEGs,富集分析显示差异基因在减数分裂、丝氨酸/苏氨酸代谢、启动DNA复制、细胞衰老等方面富集。筛选获得22个DEGs均呈高表达,其中KIF14与SSK1的表达水平与卵巢癌的FIGO分期及总生存率明显相关。结论:本研究通过生物信息学挖掘,发现KIF14与SSK1基因在卵巢癌组织中呈高表达,并且与卵巢癌的预后关系密切,具有指导意义。     

胰腺癌差异表达基因的筛选及其预后价值:生物信息学分析

目的:基于生物信息学方法通过大样本挖掘胰腺导管腺癌(pancreatic ductal adenocarcinoma,PDAC)发生发展的关键基因.从公开生物数据库中挖掘PDAC的关键基因,探讨其在PDAC中的表达情况和预后价值,为PDAC的诊断和靶向治疗奠定理论基础.方法:从基因表达汇编(Gene Expressio...     

小细胞肺癌差异表达基因的生物信息学分析

目的:应用生物信息学方法挖掘小细胞肺癌(small cell lung cancer,SCLC)的相关基因,探讨其发病机制,为SCLC诊断和治疗提供靶点。方法:从GEO(Gene Expression Omnibus)数据库中下载基因芯片数据集GSE43346和GSE6044,利用在线分析工具GEO2R筛选SCLC的差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)。应用DAVID数据库进行GO和KEGG通路富集分析,利用STRING数据库和Cytoscape软件构建蛋白质相互作用网络和关键基因模块,筛选SCLC关键基因。运用UCSC和ONCOMINE数据库中的临床组织样本验证靶基因与SCLC的关系。结果:初筛出114个DEGs,富集分析发现差异基因在细胞分裂、细胞周期、有丝分裂、DNA复制等方面存在显著富集。共筛选出12个SCLC靶基因,经临床SCLC组织样本验证关键基因在SCLC组织中存在显著高表达。其中FBXO5、NCAPG、GINS2、GMNN、MCM6、ESPL1、MCM2、NDC80、BUB1B、CCNB2基因可能是SCLC分子发病机制的新靶点。结论:通过生物信息学筛选出10个与SCLC相关的新靶点,表明其可能是未来研究SCLC发病机制、临床诊断和治疗的重要靶基因。     

基于数据挖掘分析PTGER3在肠型胃癌中的表达及临床意义

目的:探讨PTGER3在肠型胃癌中的表达及临床意义。方法:从GEO数据库的GSE29272数据集中下载58对肠型胃癌组织和癌旁组织的基因表达谱数据,筛选出差异表达基因,并利用DAVID数据库进行基因的功能富集分析。采用WGCNA软件对差异表达基因进行权重基因共表达网络分析,以挖掘出肠型胃癌发生发展过程中的关键调控基因。分析关键调控基因表达水平与肠型胃癌预后的相关性,并在Kaplan-Meier Plotter数据库中验证其预后意义。结果:共获得393个差异表达基因,DAVID 功能富集分析显示它们主要涉及ECM受体相互作用、p53信号通路、PI3K-Akt信号通路和癌症信号通路等。PTGER3是癌症信号通路上的一个重要成员,在肠型胃癌组织中的表达明显上调。差异基因的共表达网络分析发现PTGER3是模块枢纽基因,与胃癌的发生发展关系密切。GSE29272数据集和Kaplan-Meier Plotter数据库的生存分析均显示PTGER3高表达与预后不良显著相关（P=0.034;P<0.001）。结论:PTGER3表达上调可能参与了肠型胃癌的发生发展,而且其高表达提示患者预后不良。     

基于生物信息学和转录组测序分析结直肠癌5-FU耐药关键靶点北大核心

目的:筛选结直肠癌5-氟尿嘧啶(5-FU)耐药靶基因,并探究该基因对结直肠癌耐药细胞的作用及其作用机制。方法:通过GEO数据库分析GSE28702芯片筛选结直肠癌患者5-FU耐药与5-FU敏感的差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs);利用GO与KEGG数据库对DEGs进行通路富集分析;通过STRING数据库构建蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络,利用Cytoscpae的cytohubba工具筛选枢纽基因。构建5-FU耐药细胞株HCT8/5-FU,利用高通量转录组测序鉴定;采用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)对诊断价值进行评价并基于TCGA数据库COAD数据集分析关键基因表达及预后;构建TF基因过表达载体转染到HCT8/5-FU细胞系,MTT法检测细胞活力;流式细胞术测定细胞凋亡与细胞周期;qRT-PCR与Western Blot检测基因mRNA和蛋白水平。结果:共筛选出239个DEGs;DEGs主要富集在细胞外囊泡、内吞囊泡腔、药物代谢等通路;PPI得到20个枢纽基因;转录组学显示转铁蛋白(transferrin,TF)在耐药株中显著下调(P<0.05)与生物信息学分析得到的DEGs中TF基因改变趋势相同;与正常结直肠组织相比,癌组织中TF低表达(P<0.05);TF高表达患者总体生存期更长(P<0.05);上调TF表达增强了耐药细胞的5-FU敏感性(P<0.05);上调TF表达增加了5-FU诱导的细胞凋亡与G_(0)/G_(1)期的阻滞(P<0.05);上调TF表达抑制了耐药细胞ABCC1的表达(P<0.05)。结论:基于生物信息学和转录组测序筛选出结直肠癌5-FU耐药靶基因TF,TF基因可能通过调控ABCC1表达降低结直肠癌5-FU的耐药性。     

食管鳞状细胞癌差异表达基因的生物信息学分析

目的:应用生物信息学方法挖掘食管鳞状细胞癌(ESCC)的相关基因,探讨其发病机制,为ESCC诊断和靶向治疗提供依据。方法:从GEO(Gene Expression Omnibus)数据库下载基因芯片数据集GSE100942和GSE17351,利用其分析工具GEO2R筛选ESCC的差异表达基因(DEGs)。运用数据库DAVID进行GO功能和KEGG通路富集分析,应用Cytoscape软件和STRING数据库构建相互作用网络和关键基因模块,挖掘ESCC靶基因。进一步通过ONCOMINE和UCSC数据库的临床组织样本证实靶基因与ESCC的关系。结果:共筛选出80个DEGs,富集分析显示差异基因在细胞分裂、胶原纤维组织、有丝分裂胞质分裂、纺锤体、中间体等方面存在显著富集。共挖掘出11个ESCC靶基因,经证实均在临床ESCC组织样本中存在显著高表达。其中NUSAP1、KIF20A、DEPDC1、TTK、CCNB1、NCAPG、AURKA这7个靶基因尚未在ESCC中有研究。结论:通过生物信息学挖掘出的与ESCC相关的7个新靶基因,可能是未来研究ESCC发病机制、临床诊断和治疗的重要靶点。     

基于生信分析筛选胆囊癌关键基因#br# 及相关通路的研究#br#

目的通过生信分析筛选胆囊癌治疗的关键基因及癌症相关通路,挖掘胆囊癌患者的差异基因,预测胆囊癌的潜在治疗靶点。方法对GEO数据库中获得的芯片数据进行差异基因（DEGs）分析。选取NCBI 基因表达综合数据库(GEO)中的基因表达芯片 “GSE76633 ”和 “GSE74048”,利用GEO2R在线分析工具对胆囊癌样本和正常胆囊样本中的差异基因进行筛选。在DAVID和KOBAS上对差异基因进行生物过程（GO）分析和通路富集（KEGG）分析。使用蛋白质 蛋白质相互作用（PPI）分析数据库STRING构建靶点互作（PPI）网络模型。结果该研究共筛选了197个差异基因（P<005,|Log2FC|>2）,其中有33个上调基因,164个下调基因。这些基因主要参与了代谢过程的调节,脂肪酸β 氧化、氧化 还原过程等GO生物过程。主要调控代谢途径,甘氨酸、丝氨酸和苏氨酸代谢,缬氨酸亮氨酸和异亮氨酸降解,抗生素的生物合成等。结论该研究利用生物信息学筛选出胆囊癌中的差异基因及相关通路,帮助理解其分子机制及在胆囊癌发病机制和发生、发展过程中的作用,为寻找胆囊癌新的治疗靶点提供思路。