基于基因芯片数据的精原细胞瘤生物信息学分析

• 作者: 向茂林 徐勇 段红桃 汤乘 王佳威 瞿根义 阳光
• 来源期刊: 中国男科学杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 精原细胞瘤 基因 生物信息学
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 21-25,31
• 页数: 6页
• 分类号: R737.2|R349.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0848.2020.04.004

摘要

目的 利用生物信息学分析精原细胞瘤基因表达芯片,探索用于精原细胞瘤诊断、治疗和预后的潜在候选基因.方法 从GEO database下载精原细胞瘤相关的基因芯片数据GSE8607,利用R软件及affy、limma、ggplot2等R程序包筛选差异表达基因,结合DAVID和STRING在线生物信息学工具对差异表达基因进行调控网络分析,并构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络,进一步利用Cytoscape软件中的Cytohubba进行Hub基因筛选.结果 共筛选出精原细胞瘤相关的差异表达基因1142个,其中表达上调基因687个,表达下调基因455个,对差异表达基因进行GO富集分析和KEGG通路富集分析,获取关键通路,利用在线生物信息学工具STRING构建PPI网络,使用Cytoscape软件中的Cytohubba获取PPI网络中前10位Hub基因,分别是C3AR1、PENK、ADORA1、P2RY14、ADCY7、CCL5、CCR5、CCL4、CCL19、CCR7.对这些关键基因进行文献挖掘,发现这些基因可能与精原细胞瘤的发生发展有关.结论 应用生物信息学能有效分析基因芯片数据,寻找到精原细胞瘤相关的关键基因,为精原细胞瘤的早期诊断、治疗以及疾病预后提供了新的线索.