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摘要:
目的:运用生物信息学方法结合基因表达数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)筛选参与胃癌发生发展的关键基因,以获得用于胃癌诊断、治疗靶标选择及预后判断相关分子标志物.方法:从GEO数据库中下载与胃癌(gastric cancer,GC)相关芯片数据集,筛选差异表达基因(differentially expressed gene,DEG),对DEG做功能富集分析,构建蛋白互作网络(protein-protein interaction network,PPI),筛选关键基因(key gene),进而构建共表达网络、生存曲线以及层次聚类分析.结果:共筛选出261个GC相关DEG,通过分析获得14个关键基因,分别为PLOD1、PLOD3、COL1A1、COL1A2、COL2A1、COL3A1、COL4A1、COL4A2、COL8A1、COL12A1、COL15A1、ITGA2、LUM、SERPINH1.关键基因主要参与胶原纤维的组织、细胞外基质的组织、细胞外结构的组织、皮肤形态发生、胶原的合成及血管的发育等生物学过程.生存曲线分析表明,基因COL3A1(P=0.0241)表达的改变显著降低了胃癌患者整体生存率;基因ITGA2(P=0.0679)的表达改变也显示与GC患者的无病生存率降低有关.与正常胃组织相比,层次聚类分析表明,GC组织中基因PLOD1、PLOD3、COL3A1、ITGA2、COL1A2、COL1A1、COL4A1、LUM、COL12A1、SERPINH1、COL8A1表达上调.结论:经筛选获得的关键基因可作为潜在分子标志物用于GC的早期诊断、治疗靶点选择和预后判断,并为后续的研究提供参考.
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文献信息
篇名 基于GEO数据库筛选胃癌分子标志物
来源期刊 中国肿瘤生物治疗杂志 学科 医学
关键词 胃癌 分子标志物 GEO数据库 差异表达基因
年,卷(期) 2020,(8) 所属期刊栏目 临床研究
研究方向 页码范围 903-910
页数 8页 分类号 R735.2|R730
字数 语种 中文
DOI 10.3872/j.issn.1007-385x.2020.08.011
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 马艳琴 山西农业大学生命科学学院 27 76 4.0 8.0
2 韩明盛 山西农业大学生命科学学院 4 1 1.0 1.0
3 胡鑫 山西农业大学生命科学学院 3 1 1.0 1.0
4 李瑞华 山西农业大学生命科学学院 4 1 1.0 1.0
5 高悦 山西农业大学生命科学学院 1 0 0.0 0.0
6 田欣涓 中国药科大学药学院 1 0 0.0 0.0
7 付西峰 山西白求恩医院普通外科 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
胃癌
分子标志物
GEO数据库
差异表达基因
研究起点
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研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国肿瘤生物治疗杂志
双月刊
1007-385X
31-1725/R
大16开
上海市杨浦区翔殷路800号
4-576
1994
chi
出版文献量(篇)
3206
总下载数(次)
6
总被引数(次)
14465
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