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生物信息学分析筛选肺腺癌关键基因及通路
引用本文:余东虎,黄静宇,沈小艳,汪育锦,李胜,胡卫东. 生物信息学分析筛选肺腺癌关键基因及通路[J]. 转化医学杂志, 2019, 8(6): 329-332
作者姓名:余东虎  黄静宇  沈小艳  汪育锦  李胜  胡卫东
作者单位:湖北 武汉,武汉大学中南医院胸心血管外科,湖北 武汉,武汉大学中南医院胸心血管外科,湖北 武汉,武汉大学中南医院胸心血管外科,湖北 武汉,武汉大学中南医院胸心血管外科,湖北 武汉,武汉大学中南医院生物样本库,湖北省人类遗传资源保藏中心,湖北 武汉,武汉大学中南医院胸心血管外科
基金项目:湖北省卫生计生委重点支撑项目(WJ2017Z006);武汉大学中南医院科技创新培育基金(CXPY2017041);武汉大学珞珈青年学者科研基金(351人才计划)
摘    要:目的 利用生物信息学分析方法对基因芯片数据进行分析,筛选出肺腺癌相关靶基因并进行验证。方法 从美国国立生物技术信息中心创建并维护的基因表达数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)中下载编号为GSE10072的基因芯片,得到49例正常肺组织样本和58例肺腺癌组织样本,应用R软件读取原始数据并进行预处理,分析差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs),接着对这些DEGs进行聚类分析和功能富集分析,构建蛋白质互作网络,进一步从网络中筛选出核心基因,最后从转录水平和预后来验证分析结果。结果 肺腺癌组织和正常肺组织DEGs共888个,其中上调基因有317个,下调基因有571个。根据功能富集分析,细胞粘附、药物反应以及细胞外基质的组成是其较突出的生物学功能,细胞外基质受体相互作用通路以及补体和凝血级联反应通路是其突出的信号通路。得到8个核心基因进一步验证发现,GAPDH, TOP2A, BIRC5和CCNB1 4个基因的表达量与肺腺癌患者的预后相关。结论筛选出的核心基因可能在肺腺癌发展中具有重要作用,并有可能成为肺腺癌的治疗靶点和诊断靶标。

关 键 词:肺腺癌;生物信息学;基因芯片;差异表达基因;诊断靶标

Identification of key genes and pathways of lung adenocarcinoma by bioinformatics analysis
YU Donghu,HUANG Jingyu,SHEN Xiaoyan,WANG Yujin,LI Sheng and HU Weidong. Identification of key genes and pathways of lung adenocarcinoma by bioinformatics analysis[J]. Translational Medicine Journal, 2019, 8(6): 329-332
Authors:YU Donghu  HUANG Jingyu  SHEN Xiaoyan  WANG Yujin  LI Sheng  HU Weidong
Affiliation:Department of Cardiothoracic Surgery, Zhongnan Hospital of Wuhan University, Wuhan Hubei 430071, China;,Department of Cardiothoracic Surgery, Zhongnan Hospital of Wuhan University, Wuhan Hubei 430071, China;,Department of Cardiothoracic Surgery, Zhongnan Hospital of Wuhan University, Wuhan Hubei 430071, China;,Department of Cardiothoracic Surgery, Zhongnan Hospital of Wuhan University, Wuhan Hubei 430071, China;,Biobank of Zhongnan Hospital of Wuhan University, Wuhan Hubei 430071, China;Human Genetic Resources Preservation Center of Hubei Province, Wuhan Hubei 430071, China and Department of Cardiothoracic Surgery, Zhongnan Hospital of Wuhan University, Wuhan Hubei 430071, China;
Abstract:
Keywords:Lung adenocarcinoma(LUAD)   Bioinformatics analysis   Microarray   Differentially expressed genes (DEGs)   Diagnostic target
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