基于生物信息学方法筛选肺腺癌脑转移潜在生物标志物

• 作者: 张晓月 彭媛 杨文娣 杨镇洲 郑泰浩
• 来源期刊: 中华转移性肿瘤杂志
• 关键词: 脑转移，肺肿瘤 生物信息学 枢纽基因 生物学标志物
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 205-210
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3760/cma.j.cn101548-20200630-00091

摘要

目的:通过生物信息学方法筛选与肺腺癌脑转移相关的关键枢纽基因，为寻找潜在生物标志物及治疗靶点提供依据。方法:通过检索GEO数据库获取肺腺癌原发灶(GSE10072)及脑转移灶(GSE14108)的基因芯片数据，经R软件筛选差异表达基因(DEGs)并利用clusterProfiler软件包进行DEGs的GO功能注释及KEGG代谢通路分析。利用STRING数据库联合Cytoscape软件进行蛋白互作(PPI)网络分析以筛选关键枢纽基因，并通过Ualcan在线分析工具中的TCGA数据库进行预后分析，以及GSEA分析GSE41271中183例肺腺癌标本，探讨关键基因在调控肿瘤侵袭转移中的应用价值。结果:共筛选出298个DEGs，其中51个基因表达下调，248个基因表达上调。GO功能分析和KEGG代谢通路分析结果显示，这些基因主要涉及细胞外基质组成、体液免疫反应、趋化因子及其受体，并主要富集在泛素介导的蛋白水解、趋化因子信号通路等。PPI分析筛选出8个枢纽基因，其中KLHL5为潜在的肺腺癌脑转移新预测生物标志物。进一步分析表明KLHL5高表达组肿瘤侵袭转移相关通路显著富集，且与肺腺癌患者预后不良相关。结论:细胞外基质的生物作用、趋化因子信号通路以及8个关键枢纽基因可能成为抑制肺腺癌脑转移的潜在治疗靶点。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑泰浩		6	14	2.0	3.0
2	张晓月		3	0	0.0	0.0
3	杨文娣		1	0	0.0	0.0
4	彭媛		2	0	0.0	0.0
5	杨镇洲		6	5	2.0	2.0