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目的 探讨肝细胞性肝癌(HCC)相关基因的差异表达、富集通路和蛋白互作网络,分析差异表达基因与HCC预后的关系.方法 分析TCGA数据库中HCC相关RNAseq数据,筛选差异表达基因,明确基因富集的GO和KEGG通路,构建蛋白互作网络,找到核心蛋白,通过生存分析,明确核心基因与HCC预后的关系.结果 通过纳入标准筛选268个差异表达基因,显著富集在GO:mitotic nuclear division(P< 0.001),cell division (P< 0.001)和negative regulation of growth (P< 0.001)及KEGG通路(hsa04110:Cellcycle) (P< 0.001),均与细胞分裂与增殖密切相关.通过构建蛋白互作网络,筛选核心基因TOP2A,并在临床样本中得到验证(P< 0.001).生存分析显示,TOP2A的表达量与总体生存时间显著负相关(P=0.002).结论 TCGA高通量数据分析是筛选肿瘤预后靶点的有效途径,TOP2A的高表达是肝细胞性肝癌预后的不良因素.

作者:朱千东;何其宽;周青青;余正平;钱海鑫

来源:肝胆胰外科杂志 2018 年 30卷 5期

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作者:
朱千东;何其宽;周青青;余正平;钱海鑫
来源:
肝胆胰外科杂志 2018 年 30卷 5期
标签:
癌,肝细胞 预后 TCGA数据库 生物信息学
目的 探讨肝细胞性肝癌(HCC)相关基因的差异表达、富集通路和蛋白互作网络,分析差异表达基因与HCC预后的关系.方法 分析TCGA数据库中HCC相关RNAseq数据,筛选差异表达基因,明确基因富集的GO和KEGG通路,构建蛋白互作网络,找到核心蛋白,通过生存分析,明确核心基因与HCC预后的关系.结果 通过纳入标准筛选268个差异表达基因,显著富集在GO:mitotic nuclear division(P< 0.001),cell division (P< 0.001)和negative regulation of growth (P< 0.001)及KEGG通路(hsa04110:Cellcycle) (P< 0.001),均与细胞分裂与增殖密切相关.通过构建蛋白互作网络,筛选核心基因TOP2A,并在临床样本中得到验证(P< 0.001).生存分析显示,TOP2A的表达量与总体生存时间显著负相关(P=0.002).结论 TCGA高通量数据分析是筛选肿瘤预后靶点的有效途径,TOP2A的高表达是肝细胞性肝癌预后的不良因素.