| 基于GEO结直肠癌芯片数据的生物信息学分析 |
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| 引用本文： | 罗金现,高训锋,温建燔.基于GEO结直肠癌芯片数据的生物信息学分析[J].国际医药卫生导报,2017,23(8). |
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| 作者姓名： | 罗金现 高训锋 温建燔 |
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| 作者单位： | 广东省第二人民医院普外二科, 广州,510317 |
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| 基金项目： | 广东省第二人民医院2015年院青年基金，Youth Fund of Guangdong No.2 Provincial People's Hospital in 2015 |
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| 摘 要： | 目的 利用生物信息学分析方法,挖掘结直肠癌(CRC)的关键基因并探索其发病机制.方法 在公共基因芯片数据库(GEO)中下载结直肠癌表达谱芯片数据,在GCBI实验室中筛选出结直肠癌显著差异的基因,分别对显著差异基因作GO富集分析、KEGG通路分析、蛋白质相互作用(PPI)网络分析.进一步利用cytoscape将PPI结果建立互作模块.结果 通过差异分析得出在正常结直肠组织、结直肠腺瘤、结直肠癌中表达量逐步明显下调的基因有492个,逐步明显上调的有248个,共有740个显著差异基因.GO富集分析主要体现在各种代谢过程、细胞增殖、信号调节、RNA聚合酶Ⅱ转录因子活性等.KEGG信号通路主要富集在癌症转录失调、细胞周期及p53信号通路等.并利用互作模型筛选出CDK1、MCM2、CDC6、CCNA1、CCNB2、CDKN1B、ORC1、E2F1、CHEK1、PCNA等45个与结直肠癌发生发展关系密切的关键基因.关键基因主要富集在细胞周期、病毒致癌机理、癌症相关、p53及PI3K-Akt等信号通路.结论 通过生物信息学对基因芯片数据的分析,能获取结直肠癌的关键基因及其相关通路,为后续研究提供依据.
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| 关 键 词： | 生物信息学 结直肠癌 基因芯片 差异基因 |
Bioinformatics analysis of colorectal cancer genome microarray based on GEO database |
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| Luo Jinxian,Gao Xunfeng,Wen Jianfan.Bioinformatics analysis of colorectal cancer genome microarray based on GEO database[J].International Medicine & Health Guidance News,2017,23(8). |
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| Authors: | Luo Jinxian Gao Xunfeng Wen Jianfan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Bioinformatics Colorectal cancer Microarray Differential expression genes |
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