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。     

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。     

小细胞肺癌关键基因及信号通路分析

目的 探究SCLC基因调控机制，为寻找SCLC早期诊断及靶向治疗潜在的生物标志物提供依据。方法 采用生物信息学方法从公共基因芯片数据库获取小细胞肺癌（SCLC）mRNA数据并筛选出差异表达基因（DEGs），对DEGs进行基因本体（GO）和基因组百科全书数据库（KEGG）富集分析，构建蛋白互作网络，筛选出核心基因并利用Kaplan-Meier在线工具进行生存分析。结果 17例SCLC组织样本和19例正常肺组织样本中筛选出248个DEGs，包括172个高表达基因和76个低表达基因（P<0.05）。GO和KEGG富集分析结果显示，DEGs的功能主要涉及细胞周期、DNA复制、错配修复、P53信号通路等，蛋白互作分析网络筛选出6个节点度最高的核心基因：TOP2A、PCNA、RFC4、 FEN1、CCNA2和MCM2，并与患者预后相关。结论 DEGs涉及的分子功能和信号通路可能是SCLC发生的分子机制，而核心基因可能是治疗SCLC的潜在靶点。     

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...     

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。     

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。     

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。     

急性髓系白血病关键基因的筛选及功能验证

目的基于生物信息学方法筛选急性髓系白血病(AML)发生、发展及预后相关的关键基因, 并对其所涉及的功能进行分析。方法从基因表达综合(GEO)数据库下载AML患者芯片表达谱GSE84881数据集, 包含19例AML样本和4例正常组织样本。利用GEO在线分析工具GEO2R筛选差异表达基因。利用DAVID在线网站对差异表达基因进行基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析;使用STRING在线数据库对差异表达基因进行蛋白质互作网络(PPI)分析, 并利用Cytoscape软件筛选得到关键基因;利用加权基因共表达网络分析工具(WGCNA)构建共表达网络得到中心基因。利用联川生物云平台构建韦恩图, 将PPI中的关键基因和中心基因进行交叉, 获得真正的关键基因。从GEO数据库下载并分析人体组织的转录组测序(RNA-seq)数据集GSE2191和GSE90062, 验证筛选出来的关键基因。利用GEPIA数据库中的数据, 采用Kaplan-Meier法分析关键基因对AML总生存(OS)的影响。结果 GSE84881数据集中共识别出247个差异表达基因, 包括112个上调基因和135...     

乳腺癌骨转移差异基因的生物信息学分析

目的:在生物信息学数据库中挖掘乳腺癌骨转移的差异表达基因（differentially expressed genes,DEGs）,探讨DEGs的细胞定位、分子功能及其潜在的分子机制,寻找乳腺癌骨转移的潜在治疗靶点和预后预测基因。方法:通过在基因表达数据库（GEO）中筛选乳腺癌骨转移相关芯片数据,使用RStudio对芯片进行质量评价后筛选DEGs并绘制热图和火山图。对共同DEGs进行基因本体（gene ontology,GO）功能注释并使用Kaplan Meier Plotter进行生存分析。结果:根据纳入标准在GEO中共筛选出两组芯片,对GSE137842、GSE51232进行分析后得到44个共同DEGs。对共同DEGs进行GO富集分析得出分子功能主要富集在连接酶活性,包括下调基因ZNRF3、RNF182、UHRF1;生物学过程富集在凋亡和血管内皮生长因子受体信号通路,涉及上调基因ELMO1、SULF1、DAPK1;通过生存分析得出12个与基因表达情况相符且与无复发生存期（recurrence-free survival,RFS）或总生存期（overall survival,OS）密切相关的下调基因。最终GO富集分析以及生存分析共得到16个DEGs。结论:GO富集分析和生存分析得到的16个DEGs即ELMO1、SULF1、DAPK1、UHRF1、TOX2、BMPR1B、NXPE3、AEBP2、ADIPOR2、GPR63、ZNRF3、NECAP1、SLAIN1、MICB、POPDC3、ALKBH6可以作为乳腺癌骨转移的治疗靶点,其中生存分析得到的12个DEGs包括TOX2、BMPR1B、NXPE3、AEBP2、ADIPOR2、GPR63、ZNRF3、NECAP1、SLAIN1、MICB、POPDC3、ALKBH6,可作为乳腺癌骨转移患者预后预测基因。     

乳腺浸润性导管癌潜在核心基因的生物信息学分析

目的 从分子层面分析乳腺浸润性导管癌(IDC)的差异表达基因(DEGs),识别潜在致病基因和分子机制.方法 分析来自美国国立生物技术信息中心(NCBI)的公共基因芯片数据库(GEO)的微阵列数据集(GSE29044).GEO2R工具筛选出IDC与正常乳腺组织间DEGs.利用DAVID在线数据库对DEGs进行相关基因功能...     

非小细胞肺癌关键基因的生物信息学分析

目的:通过生物信息学方法挖掘非小细胞肺癌(NSCLC)基因表达谱芯片数据,筛选并验证与NSCLC发生和预后相关的关键基因。方法:从Gene Expression Omnibus(GEO)数据库中下载芯片数据(GSE101929和GSE27262)。采用GEO2R在线工具筛选癌组织和癌旁组织中的差异表达基因(DEGs);采用DAVID在线工具对差异表达基因进行GO和KEGG信号通路分析并用Cytoscape和FunRich软件进行可视化;采用GEPIA在线工具对差异表达基因进行验证和预后分析。结果:共筛选出1816个差异表达基因,其中上调基因数651个,下调基因数1165个。上调基因主要富集在“基质金属肽酶活性”,下调基因主要富集在“受体活性”等分子功能。KEGG信号通路分析显示上调基因主要富集在“有丝分裂前中期”等信号通路,而下调基因主要富集在“上皮-间质转化”信号通路。蛋白-蛋白交互作用(PPI)分析显示,上调基因中的前五位为TOP2A、CDK1、CCNB1、CCNA2和KIF11,而下调基因中的前五位为IL6、FGF2、LRRK2、EDN1和IL1B。总生存率分析显示,KIF11低表达与NSCLC预后呈负相关。结论:本研究鉴定出了与NSCLC相关的关键基因,有望作为NSCLC患者潜在治疗靶点或预后判断相关的生物标志。     

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...     

子宫肉瘤差异表达基因生物信息学分析

目的:筛选子宫肉瘤（uterine carcinosarcoma,UCS）进展相关的核心差异基因（differentially expressed genes,DEGs),探讨其生物学作用并筛选预后相关生物标志物。方法:从美国国立生物数据中心下的 GEO数据库获取包含子宫肉瘤和正常组织的表达数据集GSE64763,使用Limma包筛选差异基因。对筛选得到的差异基因运用ClusterProfiler包进行GO和KEGG分析,并通过蛋白互作网络(protein protein interaction network,PPI)在线平台String和Cytoscape（3.7.2）软件对DEGs分析,筛选核心基因。再基于GEPIA（gene expression profiling interactive analysis)数据库,验证核心基因的表达与预后关系。结果:共筛选出861个DEGs,其中上调DEGs 426个,下调DEGs 435个。富集GO主要生物活性信号15条,主要包括染色质结合、DNA转录活性激活、细胞外基质组成等生物过程。富集KEGG信号15 条,主要包括细胞循环通路、DNA复制通路、p53信号通路。成功筛选出核心基因网络,包含DEGs 10个,均为上调基因。通过GEPIA数据库验证后得到与UCS预后相关的差异基因CENPA。结论:UCS差异表达基因主要集中在染色体结合活性、DNA复制活性、细胞循环通路与p53信号通路等。CENPA基因可能为UCS早期诊断的生物标志物和治疗的潜在靶点。     

基于生物信息学分析的结肠癌枢纽基因筛选及调控网络构建

目的:联合多种生物信息学分析方法筛选结肠癌枢纽基因,进一步对枢纽基因进行分析并构建调控网络,以期探索结肠癌的发病机制。方法:从GEO基因芯片数据库筛选结肠癌组织的基因表达数据集,利用在线工具GEO2R筛选差异表达基因(differentially expressed genes,DEG),对差异基因进行Gene Ontolog(GO)分析、KEGG通路分析、蛋白相互作用网络构建等。结果:共纳入2个结肠癌GEO数据集（GSE41258和GSE44076）,筛选出在这2个数据集中有交集的差异表达2倍以上的基因120个,其中表达上调的基因29个,表达下调的基因91个。对上述120个差异表达基因进行KEGG通路分析发现近端小管碳酸氢钠回收、氮素代谢、胰液分泌、PPAR信号通路等与结肠癌的发生密切相关。利用STRING及Cytoscape软件筛选得到包括趋化因子1（CXCL1）、基质金属蛋白酶1 （MMP1）、MMP7等在内的10个调控结肠癌发生的枢纽基因,进一步在TCGA数据库中验证这些基因的表达。结论:通过生物信息学方法有效地筛选出与结肠癌发生密切相关的枢纽基因,为进一步研究其机制提供了理论依据。     

非吸烟女性肺癌潜在相关基因的生物信息学分析及功能预测

目的：对非吸烟女性肺癌潜在相关基因进行生物信息学分析及功能预测,探讨非吸烟女性肺癌患者的发病机制及预后标志物。方法：选择从GEO数据库下载非吸烟女性肺癌患者的基因芯片并用GEO2R软件筛选出差异表达基因（differentially expressed gene,DEG）,再利用STRING 在线分析软件对DEG 进行GO 和KEGG 分析以及蛋白互作（protein-protein interaction,PPI）网络分析,然后利用插件（M-CODE）对所有DEG进行可视化处理,筛选关键DEG,最后利用GEPIA及Kaplan-Meier plotter在线工具对关键DEG进行功能预测及预后分析。结果：共筛选出160 个DEG,其中上调54 个、下调106 个;GO分析其生物学功能主要与血管形成、单个生物细胞间黏附、GTPase活性正调控和信号转导密切相关（均P<0.05）。KEGG分析发现,可能主要与细胞黏附分子、白细胞迁移、紧密连接和胞吞作用相关（均P<0.05）。PPI 网络分析获得8 个关键DEG,分别是TIE1、PECAM1、VEGFD、ICAM2、ESAM、EMCN、ROBO4 和CLDN5。结论：TIE1、CLDN5、ICAM2、ESAM、VEGFD、ROBO4 可能是非吸烟女性肺癌发病机制的研究靶点,PECAM1、EMCN可能是预测非吸烟女性肺癌患者病情进展及预后的标志物。     

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。