目的:喉癌(laryngeal cancer,LC)是全球最常见的头颈部肿瘤之一,世界范围内的死亡率和发病率都很高.尽管付出了巨大的努力,但人们对喉癌发生恶性进展的机制仍然认识不足.本研究旨在通过深度生物信息学分析,寻找可作为喉癌生物标志物或治疗靶点的关键基因标志物.方法:从美国肿瘤基因组图谱(the Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库中收集117个喉癌患者样本,16 746个喉癌基因RNA测序数据和9个临床特征,采用加权基因共表达网络分析(weighted gene coexpression network analysis,WGCNA)构建多个共表达基因模块.对相关的共表达模块和临床特征进行研究,验证它们之间的相关性,并利用模块之间的关联来探索疾病发生通路中的关键基因,最后运用Kaplan-Meier plotter验证富集后的基因与喉癌预后的相关性.结果:通过WGCNA,共构建出16个喉癌共表达基因模块,并发现其中的4个共表达模块(黄色、洋红、黑色、褐色共表达模块)与3个临床特征(初始病理诊断年龄、癌症状态和病理N分期)有相关性.其中,黄色和洋红基因共表达模块与病理诊断的年龄呈负相关(分别为r=-0.23,P＜0.05;r=-0.33,P＜0.05);黑色和褐色基因共表达模块与癌症状态呈负相关(分别为r=-0.39,P＜0.05;r=-0.50,P＜0.05).另外,褐色基因共表达模块与病理N分期呈现显著正
作者：张峰煜；佘笠；黄东海
来源：中南大学学报（医学版） 2023 年 48卷 8期
