目的 基于生物信息学方法筛选乳腺癌的关键生物标志物,并分析其预后价值.方法 利用TCGA和GEO数据库筛选乳腺癌的共有差异表达基因;DAVID数据库对差异基因进行GO和KEGG富集分析;单因素和多因素Cox分析获得具有显著预后价值的基因;利用UALCAN在线工具对关键基因进行病理特征分析.结果 从TCGA和GEO数据库中分别获得1566 和 231 个差异基因;通过共表达分析得到 140 个共有的差异表达基因;单因素和多因素Cox回归分析中发现S100B和TFF1 在乳腺癌中具有独立预后价值;临床病理特征分析结果显示,S100B和TFF1 在乳腺癌组织中的表达与其患者的性别、分期、淋巴结转移、TP53 突变等均有显著差异.结论 S100B和TFF1 可作为关键生物标志物影响乳腺癌的发生和发展.
作者：王欢；沈平；宋哲瑶；王星云；姜莹；崔荣军
来源：牡丹江医学院学报 2023 年 44卷 4期
