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基于GEO甲状腺癌芯片数据的生物信息学分析

袁小艳; 梁韡; 张舒; 周萍 重庆医学 2018年第36期

摘要:目的用生物信息学分析方法挖掘甲状腺癌的关键基因并探索其发病机制。方法从公共基因芯片数据库(GEO)中下载3组甲状腺癌表达谱芯片数据,采用R软件筛选甲状腺肿瘤组织与癌旁组织差异表达基因,对差异表达基因作GO富集分析、KEGG通路分析、蛋白质相互作用(PPI)网络分析,利用Cytoscape建立PPI互作模块。结果(1)经差异分析得到差异表达基因383个,其中上调基因217个,下调基因166个。(2)GO富集结果显示,上调基因主要富集在细外基质组织、胶原纤维组织、调节细胞增殖等生物学过程,下调基因主要富集在调节脂肪细胞分化、肾发育、内分泌系统发育等生物学过程。(3)KEGG信号通路结果显示,上调基因主要参与ECM受体相互作用、磷脂酰肌醇3-激酶-丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶(PI3K-Akt)信号通路、血小板活化等信号通路,下调基因主要参与癌症转录失调、甲状腺激素合成、TGF-β信号通路等信号通路。(4)基于String数据库型筛选出CDC6、AURKA、FEN1、MCM4和MYC 5个degree得分较高的中心基因,Cytoscape软件MCODE插件共筛选出显著模块3个,涉及基因主要富集在DNA复制、细胞周期等信号通路。结论本研究获取了5个与甲状腺癌发生、发展相关的关键基因,包括CDC6、AURKA、FEN1、MCM4和MYC。这些基因主要是参与DNA复制、细胞周期、PI3K-Akt信号通路、ECM受体相互作用等与甲状腺癌相关的生物过程发挥作用。

关键词:生物信息学甲状腺肿瘤基因芯片差异基因

单位:成都大学四川抗菌素工业研究所抗生素研究与再评价四川省重点实验室; 成都610052

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