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目的 通过生物信息学方法筛选乳腺癌-抑郁症关联基因,进而预测治疗乳腺癌-抑郁症的潜在中药.方法 (1)从GEO数据库下载乳腺癌相关数据集GSE70905 和抑郁症相关数据集GSE98793.基于在线分析工具GEO2R筛选两个数据集中的差异表达基因(DEGs),并对两者的DEGs取交集以获取乳腺癌-抑郁症关联基因.(2)针对乳腺癌-抑郁症关联基因,利用在线分析工具DAVID进行功能富集分析和通路富集分析,利用STRING数据库和Cytoscape 3.7.2 软件构建蛋白-蛋白互相作用网络并筛选关键基因.使用GEPIA数据库分析关键基因在乳腺癌组织中的mRNA表达量.根据关键基因mRNA表达量中位数将乳腺癌患者分为高表达组和低表达组,利用在线数据库Kaplan-Meier Plotter进行生存分析.(3)在Coremine Medical数据库中对关键基因进行映射,筛选出与关键基因相关的中药.结果 (1)共筛选出281 个乳腺癌-抑郁症关联基因,其主要参与的生物学过程包括血管内皮生长因子受体信号通路、白细胞迁移等,涉及的信号通路包括IgE-FC片段受体信号通路、Rap1 信号通路、鞘磷脂信号通路等.(2)共筛选出16 个关键基因,其中有7 个关键基因在乳腺癌组织中显著表达且与乳腺癌患者预后密切相关.CXCL10 和CXCL11 在乳腺癌组织中表达上调,CXCL10和CXCL11 高表达的乳腺癌患者生存率更

作者:李丹云;蓝婉宁;袁泽焕;廖秋华;陈彦彤;郑锦湖;曹阳

来源:广西医学 2023 年 45卷 15期

知识库介绍

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作者:
李丹云;蓝婉宁;袁泽焕;廖秋华;陈彦彤;郑锦湖;曹阳
来源:
广西医学 2023 年 45卷 15期
标签:
乳腺癌 抑郁症 生物信息学 关联基因 中药预测 Breast cancer Depression Bioinformatics Related genes Traditional Chinese Medicine prediction
目的 通过生物信息学方法筛选乳腺癌-抑郁症关联基因,进而预测治疗乳腺癌-抑郁症的潜在中药.方法 (1)从GEO数据库下载乳腺癌相关数据集GSE70905 和抑郁症相关数据集GSE98793.基于在线分析工具GEO2R筛选两个数据集中的差异表达基因(DEGs),并对两者的DEGs取交集以获取乳腺癌-抑郁症关联基因.(2)针对乳腺癌-抑郁症关联基因,利用在线分析工具DAVID进行功能富集分析和通路富集分析,利用STRING数据库和Cytoscape 3.7.2 软件构建蛋白-蛋白互相作用网络并筛选关键基因.使用GEPIA数据库分析关键基因在乳腺癌组织中的mRNA表达量.根据关键基因mRNA表达量中位数将乳腺癌患者分为高表达组和低表达组,利用在线数据库Kaplan-Meier Plotter进行生存分析.(3)在Coremine Medical数据库中对关键基因进行映射,筛选出与关键基因相关的中药.结果 (1)共筛选出281 个乳腺癌-抑郁症关联基因,其主要参与的生物学过程包括血管内皮生长因子受体信号通路、白细胞迁移等,涉及的信号通路包括IgE-FC片段受体信号通路、Rap1 信号通路、鞘磷脂信号通路等.(2)共筛选出16 个关键基因,其中有7 个关键基因在乳腺癌组织中显著表达且与乳腺癌患者预后密切相关.CXCL10 和CXCL11 在乳腺癌组织中表达上调,CXCL10和CXCL11 高表达的乳腺癌患者生存率更