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目的:运用加权基因共表达网络分析法(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)分析胃癌关键功能模块,研究胃癌基因集与临床特征的相关性,并鉴定候选生物标志物。方法:研究时间2023年1月至4月。在基因表达综合数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)中筛选出GSE65801的基因表达谱,运用WGCNA构建胃癌的基因共表达网络并识别共表达模块,分别进行功能(GO)、通路(KEGG)富集分析和蛋白质相互作用(PPI)分析,并通过生存分析筛选出预后相关基因。结果:通过WGCNA得到12个共表达模块,选取其中差异最显著的模块进行后续研究,这些基因主要富集到糖胺聚糖代谢、血管发育、上皮细胞增殖、调节细胞对生长因子刺激的反应、调节细胞生长、细胞粘附等功能上,以及PI3K-Akt、MAPK、Ras等关键信号通路上,最终通过预后分析筛选出5个预后相关基因:VCAN、SERPINE1、HGF、IGFBP7、FSTL3。结论:通过WGCNA识别出一些与胃癌相关的模块和预后相关基因,为进一步研究胃癌的发生发展的分子机制以及靶向治疗提供重要的理论依据。

作者:武寒;徐磊;王苗苗;崔忠泽;吴淑华

来源:国际医药卫生导报 2023 年 29卷 20期

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作者:
武寒;徐磊;王苗苗;崔忠泽;吴淑华
来源:
国际医药卫生导报 2023 年 29卷 20期
标签:
胃癌 加权基因共表达网络分析法 生存分析 蛋白质相互作用 Stomach cancer Weighted gene co-expression network analysis Survival analysis Protein interaction
目的:运用加权基因共表达网络分析法(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)分析胃癌关键功能模块,研究胃癌基因集与临床特征的相关性,并鉴定候选生物标志物。方法:研究时间2023年1月至4月。在基因表达综合数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)中筛选出GSE65801的基因表达谱,运用WGCNA构建胃癌的基因共表达网络并识别共表达模块,分别进行功能(GO)、通路(KEGG)富集分析和蛋白质相互作用(PPI)分析,并通过生存分析筛选出预后相关基因。结果:通过WGCNA得到12个共表达模块,选取其中差异最显著的模块进行后续研究,这些基因主要富集到糖胺聚糖代谢、血管发育、上皮细胞增殖、调节细胞对生长因子刺激的反应、调节细胞生长、细胞粘附等功能上,以及PI3K-Akt、MAPK、Ras等关键信号通路上,最终通过预后分析筛选出5个预后相关基因:VCAN、SERPINE1、HGF、IGFBP7、FSTL3。结论:通过WGCNA识别出一些与胃癌相关的模块和预后相关基因,为进一步研究胃癌的发生发展的分子机制以及靶向治疗提供重要的理论依据。