基于生物信息基因表达谱的乳腺癌转移基因标志物的分析研究

• 作者: 吴奇桥 张树民 郑婷婷 刘娟 胡永 林登强 戴梦婷 孙菁
• 来源期刊: 中国当代医药
• 学科: 医学
• 关键词: 乳腺癌 转移 生物信息学分析 差异表达的基因 治疗药物 生存分析
• 年，卷（期）: 2021,（36）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 22-28
• 页数: 7页
• 分类号: R735.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-4721.2021.36.007

摘要

目的 确定潜在和乳腺癌转移相关的基因标志物,并对其进行生存分析.方法 使用基因表达综合数据库(GEO),筛选乳腺癌转移部位和非转移部位之间的差异表达基因(DEGs).对DEGs进行基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书途径富集(KEGG)分析,构建蛋白质-蛋白质交互(PPI)网络,并使用MCODE进行模块分析.然后,通过Kaplan-Meier工具对中枢基因进行总生存(OS)和远处无转移生存(DMFS)分析.通过GEPIA对基因和临床生存数据的相关性进行验证.结果 本研究共获得295个DEGs,主要与细胞外分泌、粘着相关通路、细胞分裂相关.KEGG通路分析表明,重要的通路包括丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)信号通路、Rap1信号通路、细胞粘附分子(CAMs)、抗原加工和呈递.建立了具有280个节点和357个连接的蛋白-蛋白交互网络.从蛋白-蛋白交互网络中发现了10个模块.结论 共筛选出20个基因作为枢纽基因,其中TYMS、SKA1、ADCY7的低表达和MX1的高表达与OS较差有关.POLR3H的低表达和CDCA8、ASE1、KIF14、MX1的高表达与较差的DMFS有关.POLR3H和PRC1可作为诊断乳腺癌转移或潜在药物靶标的新生物标志物.