目的 通过生物信息学的方法 分析胰腺癌发生的潜在机制.方法利用GEOquery分析差异基因表达,利用clusterProfiler进行富集分析.利用STRING数据库进行蛋白相互作用分析.通过TCGA数据库对核心基因进行预后分析.结果 通过差异分析得到277个差异基因.通过富集分析发现,低表达基因主要和胆固醇代谢过程、酒精代谢过程以及消化有关,高表达基因主要和消化系统过程有关.蛋白相互作用分析后找到胰腺癌发生的10个核心基因(ALB、EGF、FN1、COL1A1、COL3A1、ITGA2、CO-L17A1、CEL、PRSS1和TOP2A).经过TCGA数据库预后分析发现3个基因(COL17A1、ITGA2、TOP2A)和预后相关.结论 发现了10个胰腺癌发病风险相关的核心基因和3个预后相关基因.这些核心基因可能可以作为胰腺癌发病预测的靶标.
作者：杨明丽；黄哲；王倩；陈欢欢；马赛男；吴荣；蔡炜嵩
来源：中国医科大学学报 2020 年 49卷 2期
