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目的:通过生物信息挖掘技术对前列腺癌基因表达谱进行分析后得到差异基因及所涉及生物学信号通路。方法:使用生物信息挖掘技术对GSE46602、GSE55945、GSE69223基因表达谱芯片数据集进行分析后取交集得到差异表达基因(DEGs),后使用DAVID数据库对DEGs进行基因本体论(GO)及生物信号通路(KEGG)富集分析,使用STRING数据库及Cytoscape的cytoHubba应用程序得到蛋白互作(PPI)网络及关键基因并进行排序,最后将所得关键基因在TCGA数据库中进行验证。结果:通过对GEO数据库前列腺癌的3个数据集使用R软件等工具进行分析,总共发现了225个DEGs,其中55个表达上调、170个表达下调。通过GO功能富集分析及KEGG通路分析发现这些基因富集在细胞迁移调节和血管生成等功能中,以及磷脂酰肌醇3激酶/蛋白激酶(PI3K/Akt)和p53等信号上。构建DEGs的PPI互作网络并通过cytoHubba筛选出最重要的10个基因并与TCGA数据库数据进行对比,发现碱性螺旋环螺旋转录因子1(TWIST1)、Snail家族转录抑制因子2(SNAI2)、血管内皮生长因子受体2(KDR)等在前列腺癌发生发展中起重要作用的关键基因。结论:通过深层次的生物信息挖掘或许可以让人们进一步了解前列腺癌的发生发展,为将来前列腺癌的诊断及治疗提供新的靶点。

作者:单刚;张珩;田野;安凌悦;罗光恒

来源:中华实验外科杂志 2020 年 37卷 12期

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作者:
单刚;张珩;田野;安凌悦;罗光恒
来源:
中华实验外科杂志 2020 年 37卷 12期
标签:
前列腺癌 差异表达基因 生物信息学 基因芯片 Prostate cancer Differentially expressed genes Bioinformatics Gene chip
目的:通过生物信息挖掘技术对前列腺癌基因表达谱进行分析后得到差异基因及所涉及生物学信号通路。方法:使用生物信息挖掘技术对GSE46602、GSE55945、GSE69223基因表达谱芯片数据集进行分析后取交集得到差异表达基因(DEGs),后使用DAVID数据库对DEGs进行基因本体论(GO)及生物信号通路(KEGG)富集分析,使用STRING数据库及Cytoscape的cytoHubba应用程序得到蛋白互作(PPI)网络及关键基因并进行排序,最后将所得关键基因在TCGA数据库中进行验证。结果:通过对GEO数据库前列腺癌的3个数据集使用R软件等工具进行分析,总共发现了225个DEGs,其中55个表达上调、170个表达下调。通过GO功能富集分析及KEGG通路分析发现这些基因富集在细胞迁移调节和血管生成等功能中,以及磷脂酰肌醇3激酶/蛋白激酶(PI3K/Akt)和p53等信号上。构建DEGs的PPI互作网络并通过cytoHubba筛选出最重要的10个基因并与TCGA数据库数据进行对比,发现碱性螺旋环螺旋转录因子1(TWIST1)、Snail家族转录抑制因子2(SNAI2)、血管内皮生长因子受体2(KDR)等在前列腺癌发生发展中起重要作用的关键基因。结论:通过深层次的生物信息挖掘或许可以让人们进一步了解前列腺癌的发生发展,为将来前列腺癌的诊断及治疗提供新的靶点。