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目的:筛选与胶质瘤患者预后相关的差异表达基因(DEGs)并预测其潜在生物学功能。方法:通过基因表达综合数据库(GEO)数据集下载胶质瘤mRNA数据集、中国脑胶质瘤基因组图谱(CGGA)数据集下载胶质瘤甲基化数据集,进行差异分析并取交集。对差异化基因进行生物功能及通路富集分析( P<0.05),使用STRING和Cytoscape构建DEGs的蛋白-蛋白相互作用网络(PPI),筛选核心基因。利用癌症基因组图谱计划(TCGA)数据库对筛选出核心基因进行表达验证及生存分析( P<0.05)。 结果:在不同级别胶质瘤的差异化分析中共识别出3个上调DEGs和25个下调DEGs,PPI分析得出11个核心基因。这11个基因生物功能富集主要是神经再生( P<0.01),信号通路富集主要是羟色胺能神经突触( P<0.05)。Kaplan-Meier生存分析发现,其中9个DEGs的高表达与患者总生存率呈正相关( P<0.01)。 结论:筛选出的DEGs参与胶质瘤的恶性进展,从而影响患者预后。

作者:肖知赜;王旭;余东虎;马超;付锴;王泽芬;李志强

来源:中华实验外科杂志 2021 年 38卷 9期

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作者:
肖知赜;王旭;余东虎;马超;付锴;王泽芬;李志强
来源:
中华实验外科杂志 2021 年 38卷 9期
标签:
胶质瘤 差异表达基因 生物信息学 预后 Glioma Differentially expressed genes Bioinformatics Prognosis
目的:筛选与胶质瘤患者预后相关的差异表达基因(DEGs)并预测其潜在生物学功能。方法:通过基因表达综合数据库(GEO)数据集下载胶质瘤mRNA数据集、中国脑胶质瘤基因组图谱(CGGA)数据集下载胶质瘤甲基化数据集,进行差异分析并取交集。对差异化基因进行生物功能及通路富集分析( P<0.05),使用STRING和Cytoscape构建DEGs的蛋白-蛋白相互作用网络(PPI),筛选核心基因。利用癌症基因组图谱计划(TCGA)数据库对筛选出核心基因进行表达验证及生存分析( P<0.05)。 结果:在不同级别胶质瘤的差异化分析中共识别出3个上调DEGs和25个下调DEGs,PPI分析得出11个核心基因。这11个基因生物功能富集主要是神经再生( P<0.01),信号通路富集主要是羟色胺能神经突触( P<0.05)。Kaplan-Meier生存分析发现,其中9个DEGs的高表达与患者总生存率呈正相关( P<0.01)。 结论:筛选出的DEGs参与胶质瘤的恶性进展,从而影响患者预后。