基于共表达网络分析识别肺腺癌预后因子

• 作者: Anushesh Dhakal 吴题 徐智高 李硕 杨桂芳 牛犁 王晓明 翁鸿
• 来源期刊: 武汉大学学报（医学版）
• 学科: 医学
• 关键词: 加权基因共表达网络分析 非小细胞肺癌 肺腺癌 染色体分离
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 肿瘤学研究
• 页码范围: 922-927
• 页数: 6页
• 分类号: R734.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.14188/j.1671-8852.2020.0202

摘要

目的:分析与肺癌进展分子机制相关的不良预后基因,以期为临床诊治提供新思路.方法:加权基因共表达网络分析(WGCNA)用于构建自由尺度基因共表达网络,并分析基因与临床特征之间的关联,并找到有预后价值的标志物.通过对GSE28571数据集构建共表达网络并确定了11个模块.在与肺腺癌相关的模块中,根据标准GS＞0.2,MM＞0.8确定了118个中枢基因.基于DAVID在线平台构建包括KEGG和GO在内的功能富集分析,并且在在线平台STRING上构建蛋白互作网络,并且在GEPIA上构建了生存分析和差异性表达量验证.结果:通过富集分析发现最显著的生物学过程是染色体分离.该过程在癌症发展中起到了关键的作用.根据标准log-rank P＜0.05,HR＞1,我们确定了5个基因CENPN、BIRC5、NEK2、SPC25、OIP5.进一步于GEPIA上构建mRNA水平差异性表达分析,这5个基因的mRNA表达水平在肿瘤组织中比正常组织中高.结论:CENPN、BIRC5、NEK2、SPC25、OIP5这5个基因参与了染色体分离的过程,在肺腺癌中高表达并且预后不良,有待进一步的基础实验和临床研究.