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目的 筛选直肠癌新辅助放化疗(CRT)疗效预测的分子标记物,分析调节放化疗抗性的下游核心信号通路.方法 从GEO数据库下载一组直肠癌新辅助放化疗患者的芯片数据(GSE35452),其中,反应良好组(TRG 0/1级)24例,反应不良组(TRG 2/3级)22例.运用GCBI平台,分析两组间的差异表达基因,进行分子标记物筛选.进一步运用GO分析对差异基因进行显著性的功能分析,并对差异基因所参与的信号通路(pathway)进行显著性的信号通路分析.然后基于图论的方法,以信号通路为研究单元,基于KEGG数据库中的相互作用关系,构建信号通路间相互作用网络.结果 共筛选出1 079个差异表达基因.其中657个基因上调,422个基因下调,差异倍数最大的基因为REG4基因.GO富集分析结果提示,这些基因富集在分子及物质代谢、细胞周期、DNA转录、信号转导、细胞凋亡等生物学进程的分子功能上.信号通路分析结果提示,差异基因共富集在65条信号通路上,包括物质代谢、细胞周期、细胞增殖等代谢通路.信号通路间相互作用网络分析提示:MAPK信号通路和细胞周期信号通路不仅是影响直肠癌放化疗抗性的核心通路,同时也是主要下游效应通路.进一步比对发现,共13个差异基因富集于细胞周期通路,其中8个基因(CDKN1B、CDKN2A、RBL1、TFDP1、CCND2、CCNE2、CDC6、CDK6)参与了G1/

作者:王枭杰;余倩;池畔;林惠铭;卢星榕;黄颖;徐宗斌;黄胜辉;孙艳武;叶道雄

来源:中华胃肠外科杂志 2019 年 22卷 12期

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王枭杰;余倩;池畔;林惠铭;卢星榕;黄颖;徐宗斌;黄胜辉;孙艳武;叶道雄
来源:
中华胃肠外科杂志 2019 年 22卷 12期
标签:
直肠肿瘤 新辅助放化疗 分子标记物 信号通路 Rectal neoplasms Neoadjuvant chemoradiotherapy Biomarkers Pathways
目的 筛选直肠癌新辅助放化疗(CRT)疗效预测的分子标记物,分析调节放化疗抗性的下游核心信号通路.方法 从GEO数据库下载一组直肠癌新辅助放化疗患者的芯片数据(GSE35452),其中,反应良好组(TRG 0/1级)24例,反应不良组(TRG 2/3级)22例.运用GCBI平台,分析两组间的差异表达基因,进行分子标记物筛选.进一步运用GO分析对差异基因进行显著性的功能分析,并对差异基因所参与的信号通路(pathway)进行显著性的信号通路分析.然后基于图论的方法,以信号通路为研究单元,基于KEGG数据库中的相互作用关系,构建信号通路间相互作用网络.结果 共筛选出1 079个差异表达基因.其中657个基因上调,422个基因下调,差异倍数最大的基因为REG4基因.GO富集分析结果提示,这些基因富集在分子及物质代谢、细胞周期、DNA转录、信号转导、细胞凋亡等生物学进程的分子功能上.信号通路分析结果提示,差异基因共富集在65条信号通路上,包括物质代谢、细胞周期、细胞增殖等代谢通路.信号通路间相互作用网络分析提示:MAPK信号通路和细胞周期信号通路不仅是影响直肠癌放化疗抗性的核心通路,同时也是主要下游效应通路.进一步比对发现,共13个差异基因富集于细胞周期通路,其中8个基因(CDKN1B、CDKN2A、RBL1、TFDP1、CCND2、CCNE2、CDC6、CDK6)参与了G1/