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目的 采用基因芯片的显著微阵列分析法(SAM)和预测微阵列分析法(PAM)了解慢性乙型肝炎肝硬化发生肝癌的基因表达谱的改变情况,以筛选肝硬化癌变的风险基因. 方法 采用人Affymetrix基因芯片技术,检测15例乙型肝炎肝硬化癌变患者的癌组织和癌旁硬化组织的基因表达谱.采用SAM和PAM软件筛选肝脏硬化组织和癌组织中表达差异明显的显著性基因和风险基因.实时定量PCR验证11个风险基因的mRNA在肝组织中的表达情况.两组数据间比较采用t检验,三组以上数据间比较采用单因素方差分析. 结果 芯片软件筛选出两组间差异2倍以上且P< 0.01的差异基因共497个.SAM分析得出162个显著性基因,其中18个显著性基因呈上调表达,144个显著性基因呈下调表达,平均显著性差异值的差异倍数是-1.46~ 1.28.PAM分析能有效分类两组的最少风险基因数为22个(阈值=5.5),交叉验证样本被分类的准确性达80%以上.22个基因的信号值在肝癌组和肝硬化组比较,在肝癌组4个风险基因表达上调,18个风险基因表达下调,组间差异倍数在2.038 ~ 7.897(P值均<0.01).实时定量PCR验证11个风险基因,肝癌组的mRNA (1.21±0.45)和mRNA的相对表达水平(1.11±0.16)较肝硬化组(1.26±0.44)显著下调(P=0.002),而mRNA的相对表达水平显著上调(1.66±0.09与1.37±0.04,P=0

作者:刘建伟;张清清;李郑红;张启迪;曲颖;陆伦根;徐铭益

来源:中华肝脏病杂志 2014 年 22卷 8期

知识库介绍

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作者:
刘建伟;张清清;李郑红;张启迪;曲颖;陆伦根;徐铭益
来源:
中华肝脏病杂志 2014 年 22卷 8期
标签:
癌,肝细胞 肝炎,乙型,慢性 肝硬化 基因 微阵列 Carcinoma,hepatocellular Hepatitis B,chronic Liver cirrhosis Genes Microarray
目的 采用基因芯片的显著微阵列分析法(SAM)和预测微阵列分析法(PAM)了解慢性乙型肝炎肝硬化发生肝癌的基因表达谱的改变情况,以筛选肝硬化癌变的风险基因. 方法 采用人Affymetrix基因芯片技术,检测15例乙型肝炎肝硬化癌变患者的癌组织和癌旁硬化组织的基因表达谱.采用SAM和PAM软件筛选肝脏硬化组织和癌组织中表达差异明显的显著性基因和风险基因.实时定量PCR验证11个风险基因的mRNA在肝组织中的表达情况.两组数据间比较采用t检验,三组以上数据间比较采用单因素方差分析. 结果 芯片软件筛选出两组间差异2倍以上且P< 0.01的差异基因共497个.SAM分析得出162个显著性基因,其中18个显著性基因呈上调表达,144个显著性基因呈下调表达,平均显著性差异值的差异倍数是-1.46~ 1.28.PAM分析能有效分类两组的最少风险基因数为22个(阈值=5.5),交叉验证样本被分类的准确性达80%以上.22个基因的信号值在肝癌组和肝硬化组比较,在肝癌组4个风险基因表达上调,18个风险基因表达下调,组间差异倍数在2.038 ~ 7.897(P值均<0.01).实时定量PCR验证11个风险基因,肝癌组的mRNA (1.21±0.45)和mRNA的相对表达水平(1.11±0.16)较肝硬化组(1.26±0.44)显著下调(P=0.002),而mRNA的相对表达水平显著上调(1.66±0.09与1.37±0.04,P=0