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目的 利用生物信息学方法对 GEO数据库进行探索,获取胰腺癌发生、发展的核心基因,分析胰腺癌发生、发展的潜在机制.方法 使用 GEOquery包从 GEO数据库获取胰腺癌相关芯片数据( GSE62452 ) ,利用 Limma 包进行差异分析,结合clustreProfiler包对上调基因和下调基因分别进行 GO功能和...  相似文献   
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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、...  相似文献   
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