原文服务方: 广州医药       
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目的 应用生物信息学的方法筛选参与星型胶质细胞瘤的预后生物标志物.方法 首先,下载GEO(gene expression omnibus,GEO)数据库中星型胶质细胞瘤的基因芯片数据,通过R语言将来自4个数据集的基因芯片数据进行合并,将合并后的194人来源的脑组织样本分为:星型胶质细胞瘤组和正常组.然后对原始基因芯片数据进行批次效应去除和标准化处理,并使用密度图和主成分分析监测处理前后的效果.利用R语言中的limma包对处理后的基因芯片数据进行差异表达分析,从而筛选得到星型胶质细胞瘤组和正常组中之间的差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs).接着对差异表达基因进行GO(gene ontology,GO)分析和KEGG(kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)分析,并对所有基因的表达矩阵进行GSEA(gene set enrichment analysis,GSEA)分析.通过STRING数据库构建差异表达基因的蛋白—蛋白相互作用网络(protein-protein interac-tion,PPI),通过Cytoscape中的cytoHubba插件筛选Hub基因.为了探索Hub基因在星型胶质细胞中的诊断价值和预后价值,我们下载TCGA(the cancer genome atlas,TCGA)数据库中的基因表达数据和临床预后资料,使用ROC曲线评价Hub基因的诊断价值,并对诊断价值较高的Hub基因进行COX回归,筛选HR值最有意义的基因进行总生存分析(overall survival,OS).结果 通过limma包总共分析得到1043个差异表达基因.GO分析结果表明差异表达基因主通过影响神经突触的功能而发挥作用.KEGG分析结果显示钙信号通路、cAMP信号通路、MAPK信号通路、PI3K-Akt信号通路、Rap1信号通路和Ras信号通路等通路等在星型胶质细胞瘤中发挥着重要的作用.GSEA富集分析结果主要富集于细胞因子-细胞因子受体相互作用、JAK-STAT信号通路、 逆行内源性大麻素信号、神经活性配体-受体相互作用、GABA能突触和钙信号通路等通路.通过PPI网络总共分析得到ADCY1、ANXA1和PENK等20个Hub基因.通过对Hub基因的诊断价值和预后价值进行评价,发现SST在星型胶质细胞瘤既可作为诊断标志物,也可作为预后生物标志物.结论 我们通过生物信息学分析发现SST可作为星型胶质细胞的预后生物标志物,又预测了Rap1信号通路有可能成为星型胶质细胞分子机制中的新通路.
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文献信息
篇名 星型胶质细胞瘤预后生物标志物的筛选
来源期刊 广州医药 学科
关键词 星型胶质细胞瘤 生物信息学 差异表达基因 基因芯片
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目 论著
研究方向 页码范围 5-12
页数 8页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-8535.2020.04.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王圆圆 4 7 2.0 2.0
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研究主题发展历程
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星型胶质细胞瘤
生物信息学
差异表达基因
基因芯片
研究起点
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广州医药
月刊
1000-8535
44-1199/R
16开
广州市盘福路1号广州市第一人民医院
1970-01-01
中文
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