基于GEO数据库生物信息学方法分析子宫内膜癌相关基因和候选通路
Analysis on endometrial cancer-related genes and candidate pathways based on GEO database bioinformatics methods作者机构:武汉大学人民医院妇产科湖北武汉430060
出 版 物:《吉林大学学报(医学版)》 (Journal of Jilin University:Medicine Edition)
年 卷 期:2020年第46卷第4期
页 面:804-809,I0006页
学科分类:1002[医学-临床医学] 100214[医学-肿瘤学] 10[医学]
基 金:科技部国家重点研发计划项目资助课题(2018YFC1311300) 中央高校基本科研业务费专项资金项目资助课题(2042018gf0039) 湖北省第二届医学领军人才工程第二层次基金资助课题(〔2019〕47号)
主 题:生物信息学 子宫内膜癌 差异基因 基因表达汇编芯片数据集
摘 要:目的:通过生物信息学方法分析与子宫内膜癌(EC)发生发展相关的关键基因和候选通路,探讨EC的发病机制和治疗靶点。方法:自公共基因芯片数据库(GEO)下载EC芯片数据集GSE17025和GSE63678,使用GEO2R在线分析工具和R软件筛选EC癌组织与癌旁组织的差异表达基因(DEGs),并对DEGs进行基因本体论(GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)信号通路分析,采用String数据库进行蛋白质-蛋白质互作网络(PPI)分析,最后采用Cytoscape软件对PPI网络进行可视化并进行模块分析。结果:对芯片数据集GSE17025和GSE63678进行DEGs分析后共获取100个共同上调基因和106个共同下调基因。GO富集分析DEGs主要富集于有丝分裂染色体分离、核分裂和细胞器分裂等生物学过程;KEGG信号通路分析DEGs主要富集于细胞周期、miRNA、p53信号通路和2型糖尿病等信号通路。通过Cytoscape软件分析,PPI网络中细胞分裂周期基因20(CDC20)、极光激酶A(AURKA)、细胞周期蛋白B1(CCNB1)、泛素E3连接酶(DTL)、中心体相关蛋白55(CEP55)、细胞周期蛋白依赖性激酶1(CDK1)、驱动蛋白家族成员11(KIF11)、母体胚胎亮氨酸拉链激酶(MELK)、细胞周期蛋白B2(CCNB2)和苯并咪唑出芽抑制解除同源物蛋白1(BUB1)被筛选为关键基因。结论:细胞周期相关基因与通路调控网络的失调可能是EC发病的主要机制。