目的:本研究旨在确定肾母细胞瘤的潜在生物标志物,并预测其靶向中药.方法:从NCBI基因表达综合数据库下载4个微阵列数据集(GSE4530、GSE11151、GSE66405和GSE73209).采用差异表达分析、加权基因共表达网络分析(Weighted Gene Co-expression Network Analysis,WGCNA)和最小绝对收缩和选择算子(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,LASSO)回归算法筛选肾母细胞瘤的核心标志物并对差异表达基因(Differentially Expressed Genes,DEG)进行功能和通路富集分析.随后,绘制箱线图展示核心基因在样本中的表达模式,构建受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic curve,ROC)验证核心基因的诊断效能.最后,通过HERB数据库检索核心基因潜在靶向中药.结果:204个DEGs和15个关键模块基因交集得到14个枢纽基因.DEGs主要富集于羧酸生物合成过程、细胞-细胞连接组装、轴突引导、癌症中的微小核糖核酸、紧密连接、焦点粘附、酒精性肝病、Wnt信号通路等生物学过程和通路.基于机器学习算法筛选出4个核心基因[跨膜蛋白酶丝氨酸2(Transmembrane Protease Serine 2,TMPRSS2)、晶状体蛋白λ1(Crystallin,Lambda 1,CRYL1)、靠停蛋白8(Claudin 8,CLDN8)和G蛋白偶联受体56(G Protein-Coupled Receptor 56,GPR56

作者：刘滇；王海

来源：中医临床研究 2023 年 15卷 20期