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目的:通过生物信息学方法筛选出参与肝细胞癌(HCC)进展的核心基因(Hub gene),探讨细胞周期蛋白B2(CCNB2)在HCC发生发展及预后中的潜在作用。方法:从GEO数据库中筛选并下载四个HCC相关数据集,用GEO2R分析数据并鉴定差异表达基因(DEGs)。利用DAVID数据库对DEGs进行GO分析,Cytoscape的ClueGO插件完成KEGG信号通路富集分析,并将DEGs导入STRING数据库建立蛋白相互作用(PPI)网络图,用Cytoscape对PPI网络进行可视化,构建关键模块(cluster)和筛选核心基因。分别使用UCSC数据库和UALCAN数据库完成核心基因在TCGA肝癌中的差异表达分析和生存分析。使用Firebrowse,Oncomine和UALCAN数据库分析核心基因在包括HCC在内的多个肿瘤中的表达。用实时荧光定量PCR(RT-qPCR)检测候选基因在HCC组织和肝癌细胞系中的表达水平。结果:从四个数据集中共鉴定了73个DEGs,包括15个上调基因和58个下调基因。KEGG信号通路富集分析显示DEGs主要富集于肿瘤相关通路。基于DEGs的PPI网络图,筛选了一个关键模块和10个核心基因。CCNB2与NCAPG在多个数据库的肝癌组织中均高表达。CCNB2与NCAPG呈正相关,被认为是与预后相关的关键基因( P < 0.01)。RT-qPCR结果表明CCNB2在人肝癌组织和细胞系中高表达( P

作者:杨双燕;任红;李传飞;汤慧

来源:中华肝脏病杂志 2020 年 28卷 9期

知识库介绍

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作者:
杨双燕;任红;李传飞;汤慧
来源:
中华肝脏病杂志 2020 年 28卷 9期
标签:
肝细胞癌 生物信息学分析 细胞周期蛋白B2 生物标志物 Hepatocellular carcinoma Bioinformatics analysis Cyclin B2 Biomarkers
目的:通过生物信息学方法筛选出参与肝细胞癌(HCC)进展的核心基因(Hub gene),探讨细胞周期蛋白B2(CCNB2)在HCC发生发展及预后中的潜在作用。方法:从GEO数据库中筛选并下载四个HCC相关数据集,用GEO2R分析数据并鉴定差异表达基因(DEGs)。利用DAVID数据库对DEGs进行GO分析,Cytoscape的ClueGO插件完成KEGG信号通路富集分析,并将DEGs导入STRING数据库建立蛋白相互作用(PPI)网络图,用Cytoscape对PPI网络进行可视化,构建关键模块(cluster)和筛选核心基因。分别使用UCSC数据库和UALCAN数据库完成核心基因在TCGA肝癌中的差异表达分析和生存分析。使用Firebrowse,Oncomine和UALCAN数据库分析核心基因在包括HCC在内的多个肿瘤中的表达。用实时荧光定量PCR(RT-qPCR)检测候选基因在HCC组织和肝癌细胞系中的表达水平。结果:从四个数据集中共鉴定了73个DEGs,包括15个上调基因和58个下调基因。KEGG信号通路富集分析显示DEGs主要富集于肿瘤相关通路。基于DEGs的PPI网络图,筛选了一个关键模块和10个核心基因。CCNB2与NCAPG在多个数据库的肝癌组织中均高表达。CCNB2与NCAPG呈正相关,被认为是与预后相关的关键基因( P < 0.01)。RT-qPCR结果表明CCNB2在人肝癌组织和细胞系中高表达( P