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目的:基于生物信息学的方法分析胃癌的基因表达谱,探讨可能参与胃癌发生发展及影响其预后的差异表达基因(DEGS)。方法:从基因表达综合数据库(GEO)数据库下载3个mRNA芯片数据集GSE33651、GSE54129和GSE118916进行分析,获得基因表达谱,以差异倍数[|log Fc(foldchange)|]>1、校正后 P值(adj P)<0.05作为标准筛选差异基因,然后应用在线工具维恩图(venn)获得3个数据集的共有差异基因,获得192个上调基因和65个下调基因。通过STRING和Cytoscape构建了DEGs的蛋白-蛋白相互作用(PPI)网络,筛选分值最高的10个差异基因为关键基因。京东基因组百科全书(KEGG)和基因本体论(GO)用于功能富集分析。使用GEPIA、Oncomine和Kaplan-Meier在线网站来分析核心基因的表达和总体生存率(OS),以 P<0.05为差异有统计学意义。 结果:通过3个数据集交集获得257个DEGs,其中包括192个上调基因和65个下调基因,这些基因生物学功能主要富集在糖衍生物结合、受体结合及大分子络合物结合,主要参与局部粘连、磷脂酰肌醇3激酶-蛋白激酶B(PI3K-Akt)信号通路及细胞外基质受体相互作用的调节。在PPI网络中筛选出10个关键基因,Kaplan-Meier生存曲线显示,在胃癌患者中纤维连接蛋白1(FN1)、细胞表面跨膜糖蛋白分

作者:王华桥;窦婷亭;方效昌;杨铁成;石丽稳;杨丽洁;王丹雯;李炫飞;冯茂辉

来源:中华实验外科杂志 2021 年 38卷 10期

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作者:
王华桥;窦婷亭;方效昌;杨铁成;石丽稳;杨丽洁;王丹雯;李炫飞;冯茂辉
来源:
中华实验外科杂志 2021 年 38卷 10期
标签:
胃癌 差异表达基因 生物信息学 预后 Gastric cancer Differentially expressed gene Bioinformatics analysis Prognosis
目的:基于生物信息学的方法分析胃癌的基因表达谱,探讨可能参与胃癌发生发展及影响其预后的差异表达基因(DEGS)。方法:从基因表达综合数据库(GEO)数据库下载3个mRNA芯片数据集GSE33651、GSE54129和GSE118916进行分析,获得基因表达谱,以差异倍数[|log Fc(foldchange)|]>1、校正后 P值(adj P)<0.05作为标准筛选差异基因,然后应用在线工具维恩图(venn)获得3个数据集的共有差异基因,获得192个上调基因和65个下调基因。通过STRING和Cytoscape构建了DEGs的蛋白-蛋白相互作用(PPI)网络,筛选分值最高的10个差异基因为关键基因。京东基因组百科全书(KEGG)和基因本体论(GO)用于功能富集分析。使用GEPIA、Oncomine和Kaplan-Meier在线网站来分析核心基因的表达和总体生存率(OS),以 P<0.05为差异有统计学意义。 结果:通过3个数据集交集获得257个DEGs,其中包括192个上调基因和65个下调基因,这些基因生物学功能主要富集在糖衍生物结合、受体结合及大分子络合物结合,主要参与局部粘连、磷脂酰肌醇3激酶-蛋白激酶B(PI3K-Akt)信号通路及细胞外基质受体相互作用的调节。在PPI网络中筛选出10个关键基因,Kaplan-Meier生存曲线显示,在胃癌患者中纤维连接蛋白1(FN1)、细胞表面跨膜糖蛋白分