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目的:采用基因表达汇编(GEO)数据库中转录组数据筛选和分析滤泡性淋巴瘤的关键基因。方法:通过GEO数据库收集转录组数据集GSE32018和GSE55267。使用R软件行差异分析,筛选差异表达基因,FunRich 3.13软件分析共同差异基因,Cytoscape 3.7.2软件进行滤泡性淋巴瘤相关生物过程和通路分析,筛选与滤泡性淋巴瘤相关的潜在基因,通过分析Oncomine数据库的临床数据进行生存分析,验证所筛选的差异基因。结果:通过对GSE32018和GSE55267数据集的差异分析,确定141个上调基因和199个下调基因,其中筛选出12个关键基因,即CXCL8、KRT19、CYCS、CDKN3、SFN、RRM2、FN1、APOE、CXCL12、VWF、GATA3、TIMP1,其中CYCS、CXCL8和CXCL12与患者早期生存率的关联最为明显。CXCL12过表达和CYCS低表达与患者不良预后相关;CXCL8在淋巴瘤组织中表达下降,但生存分析中其相对高表达患者出现总生存期缩短的现象,可能与滤泡性淋巴瘤早期发展相关。筛选出GO、KEGG及Reactome通路,分别为GO:0001892、KEGG:04115、R-HSA:2559582、GO:0060968、R-HSA:6785807、GO:0043627、GO:0001936、GO:0043062。结论:筛选出的基因CYCS、CXCL8和CXCL12可能为滤泡性淋巴瘤的治疗研究提供更有效的生物标志物。

作者:刘芳芳;张厦栋;阎克里;刘伟

来源:白血病·淋巴瘤 2020 年 29卷 11期

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作者:
刘芳芳;张厦栋;阎克里;刘伟
来源:
白血病·淋巴瘤 2020 年 29卷 11期
标签:
淋巴瘤,滤泡型 计算生物学 基因表达谱 Lymphoma, follicular Computational biology Gene expression profiling
目的:采用基因表达汇编(GEO)数据库中转录组数据筛选和分析滤泡性淋巴瘤的关键基因。方法:通过GEO数据库收集转录组数据集GSE32018和GSE55267。使用R软件行差异分析,筛选差异表达基因,FunRich 3.13软件分析共同差异基因,Cytoscape 3.7.2软件进行滤泡性淋巴瘤相关生物过程和通路分析,筛选与滤泡性淋巴瘤相关的潜在基因,通过分析Oncomine数据库的临床数据进行生存分析,验证所筛选的差异基因。结果:通过对GSE32018和GSE55267数据集的差异分析,确定141个上调基因和199个下调基因,其中筛选出12个关键基因,即CXCL8、KRT19、CYCS、CDKN3、SFN、RRM2、FN1、APOE、CXCL12、VWF、GATA3、TIMP1,其中CYCS、CXCL8和CXCL12与患者早期生存率的关联最为明显。CXCL12过表达和CYCS低表达与患者不良预后相关;CXCL8在淋巴瘤组织中表达下降,但生存分析中其相对高表达患者出现总生存期缩短的现象,可能与滤泡性淋巴瘤早期发展相关。筛选出GO、KEGG及Reactome通路,分别为GO:0001892、KEGG:04115、R-HSA:2559582、GO:0060968、R-HSA:6785807、GO:0043627、GO:0001936、GO:0043062。结论:筛选出的基因CYCS、CXCL8和CXCL12可能为滤泡性淋巴瘤的治疗研究提供更有效的生物标志物。