基于TCGA数据库分析乳腺癌中TERT相关分子网络机制

• 作者: 陈运景 何贵省 苏亚静 吴灿章 敬波 吴煌福
• 来源期刊: 海南医学
• 关键词: TERT 乳腺恶性肿瘤 相关分子网络 生物信息学
• 年，卷（期）: 2021,（19）
• 所属期刊栏目: 临床研究|Clinical Research
• 页码范围: 2454-2461
• 页数: 8页
• 分类号: R737.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6350.2021.19.002

摘要

目的 通过TCGA数据库中的数据分析TERT基因在乳腺恶性肿瘤中的表达及生物学作用.方法 从癌症基因组图谱(TCGA)数据库下载乳腺癌的基因表达数据与临床资料.利用R软件包进行TERT表达差异分析及其与患者预后相关性;通过共表达网络及LinkedOmics在线数据库分析共表达基因及潜在调控mRNA分子.使用Spearman和CIBERSORT算法,分析TERT与肿瘤微环境的相关性.使用GDSC在线数据库分析TERT基因与常见化疗药物的敏感性.通过GSEA富集分析TERT可能参与的信号通路.结果 TERT在乳腺癌样本中的表达水平显著上调,差异有统计学意义(P<0.05),其表达量与患者的stage分期呈显著正相关(P<0.05).通过单、多因素Cox分析表明TERT基因可作为乳腺癌的独立预后因子[P<0.05,HR=1.474(1.138～1.909)].通过共表达及LinkedOmics数据库分析结果表明TERT表达与ALKAL1、CNPY1、FSD1、GF1B、HMGB1P1等5个基因正相关及与DERA、MCM5、AC004858.1、SLCTA14、CACNA1G-AS1等5个基因呈负相关,与mir-1245、mir-337、mir-10b、mir-199a-1、mir-377等5个miRNA呈正相关.CIBERSORT算法和Spearman相关系数分析表明TERT与T cells CD4 memory activated、Macrophages M0、Macrophages M1显著正相关,与Mast cells resting、T cells CD4 memory resting显著负相关.通过GDSC数据库分析表明TERT的表达与达沙替尼、吉西他滨、埃罗替尼以及伊马替尼、吉非替尼、顺铂等药物的敏感性相关(P<0.05).TERT可富集在核糖核酸聚合酶、错配修复、原发性免疫缺陷信号通路.结论 TERT基因在乳腺癌样本中高表达及其与患者预后较差有关,表明TE RT基因是乳腺癌的发病机制、诊断及治疗的靶点.