基于GEO数据库及生物信息学方法筛选食管癌放射抗拒关键基因及通路

目的：基于芯片数据采用生物信息学方法,寻找食管癌放射抗拒关键分子及通路。方法：GEO数据库中下载食管癌放射抗拒mRNA表达谱芯片数据,使用Morpheus软件进行差异基因的统计学分析,利用生物信息学相关软件对这些基因进行生物学过程、信号通路及互做网络分析。结果：在GEO中获得GSE61686芯片数据,199个差异基因与食管癌放射抗拒相关,其中上调表达99个,下调表达基因100个。这些基因参与生物学过程有代谢、刺激反应、细胞黏附、细胞再生及免疫过程。主要涉及23条信号通路。结论：利用生物信息学方法能有效分析基因芯片数据。食管癌放射抗拒的发生是多基因共同参与的结果,为寻找提高食管癌放射敏感性相关靶标提供新思路。     

胃癌相关核心基因的生物信息学分析

目的：筛选胃癌相关的核心基因及其与胃癌诊断、预后的关系,为胃癌分子诊断、靶向治疗、预后评判提供研究方向。方法：从基因表达数据库（GEO）下载胃癌相关的mRNA表达谱芯片数据,利用R软件的Limma包分别筛选出胃癌组织中较癌旁组织相比具有显著差异表达的基因（DEGs）,在基因功能注释数据库（DAVID）中对DEGs进行基因本体（GO）功能注释及京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析,交互基因检索工具（STRING）及Cytoscape软件的网络分析插件CytoHubba用于构建蛋白互作网络（PPI）并进行可视化分析,筛选出核心基因;利用生存分析工具（KM数据库）分析核心基因与胃癌患者预后的关系,并量化具有预后意义的核心基因的诊断价值,利用GraphPad软件将其可视化。最后用皮尔逊（Pearson）法检验核心基因之间的相关性。结果：在GEO数据库得到的3个基因芯片表达谱中,胃癌组织与正常组织差异表达显著的基因有1 839个,上调基因851个,下调基因988个,三者取交集后,在3个表达谱芯片中均有显著差异表达的基因有66个,上调基因24个,下调基因42个;GO富集分析显示,差异表达基因的功能主要集中在细胞外空间、细胞外外泌体、消化、细胞外基质组织、胶原纤维组织;KEGG富集分析提示,差异表达基因的通路主要涉及蛋白质消化和吸收、胃酸分泌、氮代谢、ECM-受体相互作用、矿物质吸收等;PPI网络中,Cytoscape可视化分析发现10个核心基因的差异表达与胃癌的发生密切相关,KM数据库检索发现,FN1、COL1A1低表达组患者预后更佳,高表达组更差。FN1、COL1A1的AUC分别为0.93、0.90,提示两者均具有较高的诊断价值,两者的相关性分析得出相关系数r=0.59（P < 0.05）,提示COL1A1与FN1两者在胃癌中的表达呈正相关。结论：生物信息分析筛选的核心基因FN1、COL1A1可能成为提示胃癌患者预后、早期诊断、研发胃癌靶向药物的候选标志物或靶点。     

整合生物信息学挖掘胃癌潜在关键生物标志物

目的:通过整合生物信息学挖掘胃癌潜在关键生物标志物.方法:本研究从GEO数据库下载数据集联合分析,借助R语言挖掘差异基因集,并功能注释和富集这些基因的相关生物通路;采用String数据库和Cytoscape软件挖掘关键基因,并借由Onconmine数据库验证关键基因.结果:本研究总共确定了98个共有差异基因,包括30个...     

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。     

生物信息学分析食管癌关键基因的表达及其临床意义

目的：采用生物信息学技术,从基因表达综合数据库(GEO)中挖掘食管癌(ESCA)异常表达基因,探讨该基因在食管癌中的表达及临床意义。方法：用R语言中的GEOquery包从GEO数据库中下载ESCA芯片数据集GSE38129、GSE20347,经sva包对数据集去除批次效应后,使用Limma包对标准化数据集进行差异表达基因(DEGs)筛选,利用cluster Profiler包对DEGs进行基因本体(GO)功能富集分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析,在STRING网站对DEGs进行蛋白互作网络分析(PPI),利用MCODE和Cyto Hubba插件提取核心模块及核心基因(Hub gene)。在阿拉巴马伯明翰分校癌症数据库(UALCAN)输入Hub gene分析其表达水平与食管癌分期、甲基化水平及TP53突变等的关系,最后借助芯片数据GSE70409对核心基因进行验证。结果：在标准化数据集中筛选出390个DEGs,其中上调166个,下调224个。GO分析得出,它们主要参与有丝分裂细胞周期相变、细胞外基质生成、表皮发育等生物学过程。KEGG富集分析显示DEGs与细胞周期、...     

ONECUT2 基因在人胃癌中的表达及其临床意义

目的：探讨ONECUT2（one cut homeobox 2,OC-2）基因在人胃癌组织中的表达水平及其临床意义。方法：基于生物信息学技术全面检索Oncomine、GEPIA、CCLE、EBI 数据库,分析OC-2 在胃癌和其他种类肿瘤中的表达水平,用Kmplot 数据库验证其表达水平与胃癌患者预后的关系,用STRING数据库构建蛋白互作网络（protein protein interaction network,PPI network）,分析与胃癌相关的OC-2 共表达基因。结果：在OC-2 差异表达的不同种类肿瘤中,其表达水平一般上调。在胃癌组织和细胞中OC-2 表达水平均显著升高（均P<0.05）,且可能与组织分型和肿瘤分期无关（均P>0.05）。OC-2 表达水平与胃癌患者的预后有关,OC-2 低表达组胃癌患者的中位总生存期和中位无病生存期均显著高于高表达组（40.0 vs 26.5 个月,26.2 vs 16.1 个月;均P<0.01）。筛查获得了15 个OC-2 的共表达基因;构建的PPI 网络预测了30 个功能蛋白与OC-2 蛋白相互作用,其中有11 个蛋白基因也与胃癌的发生发展有关,Pearson 相关分析后得出4个与OC-2密切正相关的蛋白基因：PDX1（R=0.49）、CREB1（R=0.31）、MAPK1（R=0.26）、CTSS（R=0.25）。结论：OC-2 在胃癌发生发展及侵袭转移过程中可能起重要的作用,有望成为胃癌诊治和判断预后的重要指标和新的筛查靶点。     

基于circRNA芯片数据的肺癌生物信息学分析

目的：环状RNA（circRNA）在肿瘤的发展过程中起着重要作用，但具体作用机制并不明确。本文旨在寻找肺癌与癌旁正常组织的差异表达circRNA并预测与其结合的MicroRNA（miRNA）的靶基因。方法：从基因表达数据库（Gene Expression Omnibus，GEO）下载circRNA表达谱数据，芯片GSE101684与GSE112214共包含7例肺癌患者样本与７例肺癌患者癌旁正常样本。首先，利用R软件筛选出样本中差异表达的circRNA；接着，在癌症特异性数据库（Cancer-Specific circRNADatabase，CSCD）中找到与差异表达显著的circRNA结合的miRNA；然后，利用Perl编程预测miRNA的靶基因；最后，利用生物学信息手段对靶基因进行基因本体论（Gene Ontology，GO）生物学功能富集分析与京都基因与基因组大百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，KEGG）信号通路富集分析。结果：共筛选出350个差异表达的circRNA，上调的circRNA有169个，下调的circRNA有181个，其中hsa_circ_0039908上调最明显。与hsa_circ_0039908结合的miRNA共有35个，对这些miRNA进行靶基因预测。GO富集分析结果显示与hsa＿circ＿0039908结合的miRNA靶基因主要参与肌肉组织发育、对类固醇激素的反应与细胞酰胺代谢过程的负调控等生物学过程。KEGG富集分析结果显示与hsa_circ_0039908结合的miRNA靶基因主要富集的信号通路有调节干细胞多能性的信号通路、FoxO信号通路与AMPK信号通路等。结论：hsa_circ_0039908在肺癌组织中显著上调，可能通过与其结合的miRNA间接调控靶基因SOCS7、BTG2与RLF等在肺癌中的作用。     

胃癌基因表达谱芯片差异基因的生物信息学分析

目的：筛选胃癌发生发展过程中的关键基因和信号通路,为寻找有价值的胃癌分子标志物提供依据。方法：从GEO数据库下载5个胃癌基因芯片数据集：GSE35809、GSE54129、GSE79973、GSE66229和GSE51105。合并5个数据集中的样本,去除数据集间的批次效应,对合并后的基因表达数据进行标准化,并通过主成分分析监测数据标准化情况。利用R语言中的limma包筛选胃癌组织和正常组织中表达差异的基因。利用DAVID数据库对胃癌发生发展过程中的差异基因进行功能富集分析,并通过STRING数据库和Cytoscape分析差异基因编码蛋白之间的相互作用网络并进行可视化。结果：总共筛选出1 205个差异基因,包括480个上调基因,725个下调基因。差异基因的生物学功能主要富集于细胞-细胞信号传导、炎症反应的调节、细胞粘附、细胞凋亡和离子的跨膜转运。KEGG信号通路分析显示差异基因主要富集于p53信号通路、PI3K-Akt信号通路、NF-κB信号通路。通过构建蛋白质相互作用网络筛选出了CENPE、KIF15、MELK、KIF2C、CENPF、KIF11、NUSAP1、UBE2C、TTK、AURKB、DLGAP5、TOP2A等29个Hub基因。结论：通过合并不同数据集,利用生物信息学方法筛选出胃癌发生发展过程中的关键基因和信号通路,为胃癌的诊疗提供新的候选标志物。     

去势抵抗性前列腺癌差异表达基因的生物信息学分析

目的:基于大数据从分子水平筛选原发性前列腺癌与去势抵抗性前列腺癌的差异表达基因,探寻前列腺癌细胞从雄激素依赖到抵抗状态发展过程中的可能机制,为去势抵抗性前列腺癌的诊疗提供靶点。方法:在NCBI的公共基因芯片数据库（GEO）中下载原发性及去势抵抗性前列腺癌相关芯片数据（GSE74367、GSE66187和GSE126881）,利用limma包进行标准化和基因差异分析,接着采用clusterProfiler包分别进行GO功能和KEGG通路分析。将P＜0.05和|logFC|>2作为筛选标准,使用vennDiagram包合并基因集,找到3个芯片的共同差异基因,并利用clusterProfiler包对共同上调或下调基因进行基因集富集分析。结果:GSE74367和GSE66187中的差异基因主要与RNA分解代谢与剪接功能相关,主要富集于核糖体生物发生通路。GSE126881的差异基因主要与干扰素γ反应功能有关,主要富集表达于化学抗癌、类固醇激素生物合成以及视黄醇、细胞色素P450、抗坏血酸和醛酸的代谢过程。3个芯片的共同上调基因为SLC16A3,共同下调基因为DDX53。GSEA分析发现,SLC16A3上调时,果糖、甘露糖和磷酸戊糖代谢与细胞周期相关基因集显著上调;DDX53下调时,原发性免疫缺陷通路、趋化因子与细胞黏附分子等相关基因集下调,而磷酸戊糖途径、细胞周期和蛋白质外排等过程的相关基因集上调。结论:通过对3个去势抵抗性前列腺癌相关GEO芯片数据的生物信息学分析,我们发现SLC16A3的上调和DDX53的下调可能在原发性前列腺癌发展为去势抵抗性前列腺癌的过程中发挥重要作用。     

胶原蛋白作为胃癌潜在生物标志物的生物信息学分析

目的： 应用生物信息学方法探讨胃癌的潜在生物标志物。方法： 检索与“Gastric cancer”相关的数据集,使用R语言和韦恩图分析胃癌中的差异表达基因（DEGs）;使用DAVID软件对DEGs进行功能注释;利用STRING数据库构建蛋白相互作用网络并确定核心基因;Oncomine数据库分析核心基因在胃癌中的表达模式;最后,利用Kaplan-Meier数据库分析核心基因的预后价值。结果： NCBI筛选获得3个与胃癌相关的数据集,得到了110个DEGs。功能富集分析显示,DEGs主要富集在细胞外基质受体相互作用的功能和途径中。其中一组基因在胃癌组织中显著上调,并以COL1A1、COL1A2、COL2A1、COL12A1、COL6A3、COL10A1等为重要节点构成蛋白质-蛋白质相互作用网络。利用miRNA-mRNA分析发现hsa-miR-29a-3p、hsa-miR-29b-3p和hsa-miR-29c-3p可以同时调控COL1A1、COL1A2、COL6A3和COL2A1,且均属于hsa-miR-29家族成员。进一步分析核心蛋白在胃癌中的表达情况,发现collagen家族成员中COL1A1、COL1A2、COL12A1、COL6A3、COL10A1等在胃癌组织中均较正常胃组织表达上调（P<0.05）。生存分析显示COL1A1、COL1A2、COL12A1、COL6A3、COL2A1和COL10A1高表达患者较低表达患者预后差（P<0.05）。结论： 本研究发现胶原蛋白在胃癌中表达明显上调,并与胃癌患者的预后密切相关,可能是胃癌患者潜在的生物标志物。     

基于GEO数据库筛选胃癌分子标志物

目的：运用生物信息学方法结合基因表达数据库（Gene Expression Omnibus,GEO）筛选参与胃癌发生发展的关键基 因,以获得用于胃癌诊断、治疗靶标选择及预后判断相关分子标志物。方法： 从GEO数据库中下载与胃癌（gastric cancer,GC）相 关芯片数据集,筛选差异表达基因（differentially expressed gene,DEG）, 对DEG 做功能富集分析,构建蛋白互作网络（proteinprotein interaction network,PPI）,筛选关键基因（key gene）,进而构建共表达网络、生存曲线以及层次聚类分析。结果：共筛选出 261个GC相关DEG,通过分析获得14个关键基因,分别为PLOD1、PLOD3、COL1A1、COL1A2、COL2A1、COL3A1、COL4A1、 COL4A2、COL8A1、COL12A1、COL15A1、ITGA2、LUM、SERPINH1。关键基因主要参与胶原纤维的组织、细胞外基质的组织、 细 胞外结构的组织、皮肤形态发生、胶原的合成及血管的发育等生物学过程。生存曲线分析表明,基因COL3A1（P=0.0241）表达的 改变显著降低了胃癌患者整体生存率;基因ITGA2（P=0.0679）的表达改变也显示与GC患者的无病生存率降低有关。与正常胃 组织相比,层次聚类分析表明,GC组织中基因PLOD1、PLOD3、COL3A1、ITGA2、COL1A2、COL1A1、COL4A1、LUM、COL12A1、 SERPINH1、COL8A1表达上调。结论：经筛选获得的关键基因可作为潜在分子标志物用于GC的早期诊断、治疗靶点选择和预 后判断,并为后续的研究提供参考。     

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...     

胃癌患病风险关键基因筛选

目的：筛选胃癌患病风险关键基因,为进一步相关性研究提供参考。方法：检索Pubmed／Medline和Embase数据库,收集胃癌患病风险相关基因的文献,运用生物信息学的方法对获得的基因进行分析。结果：954篇文献符合要求．共涉及268个基因,其中不同功能的GO分类780种,京都基因与基因组百科全书（Kyotoencyclopediaofgenesandge—nomes,KEGG）通路67种,而贝叶斯因子〉1、P≤O．001且误判率≤0．001的G0分类有94种,KEGG通路有6种,主要涉及应激反应、DNA损伤修复、细胞生理调控过程、细胞凋亡、免疫反应、细胞因子与细胞因子受体相互作用、ToIl样受体信号通路、JakSTAT信号通路以及MAPK信号通路相关。所涉及基因的蛋白产物通过在线String9．0软件构建蛋白网络,运用Cytoscape2．8．2软件将构建的蛋白网络图可视化及量化。筛出24个关键候选基因,包括sTAT3、EGFR、NFKBl、GSTPl、IL4、IFNG、PARPl、MMP9、JUN、IL6、TNF、ILlB、CD4、CDHl、SMAD4、HRAS、PTGS2、EGF、VEG—FA、MLHl、TP53、CASP3、TGFBl和CcNDl,其中5个关键基因是PTGS2、TNF、IL6、NFKBl和TP53。结论：胃癌患病风险关键基因可为胃癌遗传易感性研究提供参考,针对这些基因的大样本跨种族及高质量的临床研究可能是未来的方向。     

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。     

食管腺癌相关关键基因的筛选及其临床意义

目的：通过TCGA和GEO数据库筛选与食管腺癌相关的关键基因,并分析其生物学功能、相关信号通路和临床意义。方法：综合TCGA数据库食管腺癌数据和GEO数据库GSE92396芯片数据,使用R软件的DEseq2包和Limma包进行差异表达基因分析,获得共同差异表达基因。利用R软件的clusterProfiler包对共同差异表达基因进行GO功能富集分析及KEGG通路富集分析。运用string网站和Cytoscape3.7.2软件进行蛋白互作网络分析,筛选出调节食管腺癌蛋白表达量的关键节点基因,再结合TCGA数据库分析关键节点基因与患者生存的关系。结果：通过数据库中90例食管腺癌组织和18例正常食管组织标本的基因芯片数据的分析,获得共同差异表达基因521个,其中高表达基因356个,低表达基因165个,它们主要与表皮发育和表皮细胞分化的代谢过程等相关功能和细胞因子及其受体相互作用等信号通路密切相关。蛋白互作网络分析得出15个关键节点基因,其中CXCL8和CCL20低表达的食管腺癌患者生存期显著长于高表达者（中位生存期32.4 vs 19.7个月,P<0.05;32.4 vs 13.9个月,P <0.05）。结论：数据库挖掘显示CXCL8与CCL20基因可能在食管腺癌的发生发展及预后中起着重要作用,可以作为判断患者预后的潜在指标。     

胃癌耐药相关抑癌基因的相互作用

摘 要：大量研究发现抑癌基因与包括胃癌在内的多种人体肿瘤的化疗耐药密切相关。因此,深入研究胃癌耐药相关抑癌基因的作用机制对进一步提高胃癌的诊疗具有重要意义。全文分析14种与胃癌耐药相关的抑癌基因,并基于生物信息学技术预测分析这14种抑癌基因及其表达蛋白之间存在的相互作用及生物学功能。     

过氧化物还原酶4在胃癌中的表达及其意义的生物信息学研究

目的：通过生物信息学途径探究过氧化物还原酶4(peroxiredoxin 4,PRDX4)在胃癌（gastric cancer, GC）中的表达及其意义,并通过免疫组织化学检测63例GC患者肿瘤组织中PRDX4的表达情况。方法：从Ualcan数据库获取正常胃组织及原发性胃癌组织PRDX4表达数据,在LinkedOmics中检索PRDX4的共表达基因,并通过GO富集分析、KEGG通路分析确定这些基因参与的生物学过程及功能,利用STRING数据库分析相关基因编码蛋白的互作网络。最后利用GEPIA数据库分析PRDX4表达与胃癌患者预后的关系;纳入2022年1月至2022年10月在成都医学院第一附属医院就诊的63例GC患者,通过MaxVision法对GC肿瘤组织及其周围正常组织进行PRDX4表达情况的免疫组化染色并观察结果。结果：Ualcan数据库显示,与周围正常胃组织相比,PRDX4在GC组织中高度表达（P <0.05）,但尚未发现其表达与性别、肿瘤分化程度、肿瘤大小和淋巴结转移有关联。同时检索出PRDX4共表达基因主要与生物调节、代谢过程、刺激反应等分子生物学过程存在紧密联系,并与E...     

基于生物信息学方法分析MFAP2基因在胃癌预后及免疫治疗中的意义

目的：筛选影响胃癌患者预后及治疗的关键基因,分析关键基因微纤维相关蛋白2（MFAP2）在提示胃癌患者预后及免 疫治疗敏感性中的价值。方法：从TCGA数据库下载胃癌患者的癌和癌旁组织的表达谱数据及临床资料。综合加权基因共表达 网络分析（WGCNA）和单因素Cox回归分析筛选与胃癌预后显著相关的基因。使用多个患者队列评估关键基因MFAP2的预后价 值,分析其效能和临床病理指标的相关性。使用多个在线数据库数据及算法分析MFAP2与肿瘤免疫微环境的关联,免疫表型评分 （IPS）联合免疫治疗患者队列分析MFAP2在预测免疫治疗响应性中的价值。采用多数据集验证 MFAP2在胃癌及癌旁组织中 的表达差异。结果：蓝色模块与胃癌患者的生存结局相关性最高（R=0.17,P<0.001）;进一步与预后相关基因取交集,共筛选到20个 关键基因。关键基因MFAP2的高表达提示胃癌的不良预后和病理进展（HR>1,P<0.05）。MFAP2与肿瘤相关成纤维细胞密切相关, 高表达MFAP2的胃癌患者对免疫治疗更不敏感。多数据集验证结果显示,MFAP2 mRNA在胃癌组织中高表达（P<0.05或P<0.01）。 结论：MFAP2的高表达是胃癌预后不良和免疫治疗响应不佳的提示因子,有望作为胃癌的新型治疗靶点和预后标志物。     

RhoGDI2基因抑制膀胱癌转移涉及基因和信号通路的生物信息学分析

 目的 利用生物信息学方法探讨RhoGTP酶GDP解离抑制因子2 （rho GDP dissociation inhibitor 2,RhoGDI2） 基因抑制膀胱癌转移涉及的基因和信号通路。方法 从GEO datasets数据库搜索膀胱癌转移相关的全基因组表达谱芯片数据,使用GEO2R在线工具分析膀胱癌组织中RhoGDI2基因高表达组与低表达组之间的差异表达基因,再筛选出多组表达谱芯片数据中一致性上调或下调的基因,最后使用DAVID在线工具进行差异表达基因信号通路富集。结果 得到RhoGDI2基因在膀胱癌组织中高表达组和低表达组一致性高的差异表达基因,其中A2M、CORO1A、ENC1、FGD3为上调基因中一致性高的差异表达基因。通过基因信号通路富集分析得到膀胱癌组织中RhoGDI2基因调控的主要信号通路为Vav-RhoA-ROCK-MLC和Ras-Raf-MEK。结论 RhoGDI2基因可能通过Vav-RhoA-ROCK-MLC和Ras-Raf-MEK信号通路调节肌丝蛋白、细胞骨架以及细胞的增殖、分化等,进而抑制膀胱癌转移。     

胰腺癌中桥粒斑菲素蛋白3基因和蛋白的表达及其功能的生物信息学分析

目的 利用生物信息学方法分析桥粒斑菲素蛋白3(PKP3)在胰腺癌中的表达、与其预后关系和生物学功能。方法 利用GEPIA数据库中数据,分析不同组织中PKP3蛋白表达差异。通过String和Webgestalt数据库分析与PKP3蛋白表达相关的蛋白及其生物学功能。结果 相比于癌旁组织,PKP3蛋白在胰腺癌组织中呈高表达(P<0.01)。在不同病理分期胰腺癌组织中PKP3蛋白表达无明显差异(P>0.05)。与PKP3低表达组相比,PKP3高表达组OS及DFS均缩短(P<0.05)。与PKP3基因相关的蛋白主要位于细胞膜及囊泡中,参与细胞的多细胞生物进程、细胞发展过程的结合过程,在结合蛋白质、结合离子等方面发挥着作用。结论 PKP3蛋白异常表达与胰腺癌发生发展有关,该基因将来或许能成为胰腺癌的关键治疗靶点,但其发挥具体功能仍需进一步体外研究。