基于GEO乙型肝炎病毒相关肝癌芯片数据的生物信息学分析

• 作者: 吴玲红 李红 邓伟 黄天壬
• 来源期刊: 应用预防医学
• 学科: 医学
• 关键词: 乙型肝炎病毒(HBV) 肝细胞癌 生物信息学分析
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 439-444
• 页数: 6页
• 分类号: R512.6+2
• 字数: 3314字
• 语种: 中文

摘要

目的 采用生物信息学方法筛选和分析乙型肝炎病毒(HBV)相关肝细胞癌(HCC)差异表达基因(DEGs),探究HBV相关HCC发生发展的分子机制.方法 通过GEO在线分析工具GEO2R筛选出HBV相关HCC组织和癌旁正常组织的DEGs;Enrichr数据库对DEGs行GO功能富集和KEGG通路富集分析;STRING数据库和Cytoscape软件筛选关键基因;GEPIA数据库对关键基因行生存曲线分析.结果 筛选出145个DEGs,其中上调基因111个,下调基因34个.功能分析显示,下调DEGs主要涉及咖啡因代谢、 视黄醇代谢、 细胞色素P450代谢等信号通路,上调DEGs主要涉及p53信号通路、 细胞周期、ECM-受体相互作用等信号通路;共筛选出10个关键基因,其中上调DEGs CDK1、CCNB1、ECT2、TOP2A、HMMR、DTL、NEK2、BUB1B及下调DEGs ESR1与HCC预后不良有关.结论 通过对HBV相关HCC芯片数据的生物信息学分析发现,CDK1、CCNB1、ECT2、TOP2A、HMMR、DTL、NEK2、BUB1B及ESR1基因可能对HBV相关HCC的发生发展起关键作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李红		12	81	4.0	9.0
2	邓伟		51	134	6.0	9.0
3	黄天壬		45	167	6.0	11.0
4	吴玲红		7	3	1.0	1.0