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目的:筛选并分析与早发性乳腺癌发生、发展相关的靶基因。方法:(1)在美国国立生物技术信息中心的公共基因芯片数据库(GEO)中检索早发性乳腺癌样本及非早发性乳腺癌样本相关基因芯片数据。对上述数据使用GEO2R、R4.1.2及Venn软件筛选出相关差异表达基因(DEGs),并运用在线分析工具(Web Gestalt)对DEGs,进行相关功能和信号通路富集分析。(2)同时,通过String在线数据库构建DEGs编码的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络,并利用Cytohubba插件对该网络中的基因进行评分,筛选出枢纽基因。将枢纽基因导入Kaplan-Meier生存分析工具(Kaplan-Meier Plotter),评估枢纽基因在早发性乳腺癌的预后价值。(3)将肿瘤基因组图谱(TCGA)数据库中的肿瘤组织以年龄为标准进行分组,分析枢纽基因在各年龄组中的表达,并与正常组织中的表达进行比较,对得到的枢纽基因进行验证。DEGs表达量的多组间比较使用Kruskal-Wallis H检验,使用Bonferroni法进行两两比较。结果:(1)筛选出编号为GSE89116、GSE109169、GSE36295的基因芯片数据集,共得到80个差异表达基因,其中上调差异表达基因17个,下调差异表达基因63个。富集分析显示:DEGs主要富集在脂质代谢和氧化还原过程以及PPAR信号通路、AMPK信号通路上。(2)在PPI中发现主要的关键

作者:牟志公;谢明均

来源:中华乳腺病杂志(电子版) 2022 年 16卷 1期

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作者:
牟志公;谢明均
来源:
中华乳腺病杂志(电子版) 2022 年 16卷 1期
标签:
乳腺肿瘤 生物信息学 差异表达基因
目的:筛选并分析与早发性乳腺癌发生、发展相关的靶基因。方法:(1)在美国国立生物技术信息中心的公共基因芯片数据库(GEO)中检索早发性乳腺癌样本及非早发性乳腺癌样本相关基因芯片数据。对上述数据使用GEO2R、R4.1.2及Venn软件筛选出相关差异表达基因(DEGs),并运用在线分析工具(Web Gestalt)对DEGs,进行相关功能和信号通路富集分析。(2)同时,通过String在线数据库构建DEGs编码的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络,并利用Cytohubba插件对该网络中的基因进行评分,筛选出枢纽基因。将枢纽基因导入Kaplan-Meier生存分析工具(Kaplan-Meier Plotter),评估枢纽基因在早发性乳腺癌的预后价值。(3)将肿瘤基因组图谱(TCGA)数据库中的肿瘤组织以年龄为标准进行分组,分析枢纽基因在各年龄组中的表达,并与正常组织中的表达进行比较,对得到的枢纽基因进行验证。DEGs表达量的多组间比较使用Kruskal-Wallis H检验,使用Bonferroni法进行两两比较。结果:(1)筛选出编号为GSE89116、GSE109169、GSE36295的基因芯片数据集,共得到80个差异表达基因,其中上调差异表达基因17个,下调差异表达基因63个。富集分析显示:DEGs主要富集在脂质代谢和氧化还原过程以及PPAR信号通路、AMPK信号通路上。(2)在PPI中发现主要的关键