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目的 筛选非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)预后的关键基因,并对其进行生物信息学分析及鉴定.方法 从公共数据库基因表达数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)中下载NSCLC cDNA芯片集GSE19188、GSE101929、GSE40275、GSE 18842,利用在线工具GE02R对差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)进行筛选,并用Venny取交集.基于DAVID数据库对DEGs进行GO(Gene Ontology)分析及KEGG(Kyoto Encyclopedia of Gene and Genome)通路分析,运用STRING数据库及Cytoscape软件构建蛋白互作网络.使用CytoHubba插件鉴定核心关键基因,并对其生存分析和表达检测.结果 4个cDNA芯片集中共筛选得到130个差异表达基因,包括53个上调表达基因和77个下调表达基因.这些差异表达的基因主要集中在胞浆和细胞外区域,所参与的主要是细胞周期调控、有丝分裂、微管运动相关信号.筛选出的处于核心地位的20个基因中,9个基因与肺癌患者预后显著相关,包括UBE2C、TTK、CEP55、ASPM、PRC1、CCNB2、CCNA2、CCNB1和CDC6.结论 通过生物信息学分析,筛选出与正常组织相比,在NSCLC中异常表达的基因130个,并鉴定出其中与预后显著相关的9个核心基因,对进一步了解NSCLC发生发展的分子机制,筛选鉴定新的预后标记物及潜在性分子靶点

作者:王斌;张亚萍;牛丹;陈思羽;王紫玥;马文霞;魏荣;王晨

来源:中国生物制品学杂志 2020 年 33卷 10期

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作者:
王斌;张亚萍;牛丹;陈思羽;王紫玥;马文霞;魏荣;王晨
来源:
中国生物制品学杂志 2020 年 33卷 10期
标签:
非小细胞肺癌 生物信息学 GEO数据库 核心基因 分子靶点
目的 筛选非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)预后的关键基因,并对其进行生物信息学分析及鉴定.方法 从公共数据库基因表达数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)中下载NSCLC cDNA芯片集GSE19188、GSE101929、GSE40275、GSE 18842,利用在线工具GE02R对差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)进行筛选,并用Venny取交集.基于DAVID数据库对DEGs进行GO(Gene Ontology)分析及KEGG(Kyoto Encyclopedia of Gene and Genome)通路分析,运用STRING数据库及Cytoscape软件构建蛋白互作网络.使用CytoHubba插件鉴定核心关键基因,并对其生存分析和表达检测.结果 4个cDNA芯片集中共筛选得到130个差异表达基因,包括53个上调表达基因和77个下调表达基因.这些差异表达的基因主要集中在胞浆和细胞外区域,所参与的主要是细胞周期调控、有丝分裂、微管运动相关信号.筛选出的处于核心地位的20个基因中,9个基因与肺癌患者预后显著相关,包括UBE2C、TTK、CEP55、ASPM、PRC1、CCNB2、CCNA2、CCNB1和CDC6.结论 通过生物信息学分析,筛选出与正常组织相比,在NSCLC中异常表达的基因130个,并鉴定出其中与预后显著相关的9个核心基因,对进一步了解NSCLC发生发展的分子机制,筛选鉴定新的预后标记物及潜在性分子靶点