高通量生物信息学分析对膀胱癌核心发病基因的预测及诊断价值

来源 :中国实验诊断学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ewenxj860411
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目的 探讨膀胱癌发病的关键基因以及发病机制通路。方法 通过GEO数据库搜索膀胱癌基因芯片测序结果,计算机R语言(limma数据包)对测序原始数据进行均一化处理,GEO2R检测差异基因,通过芯片融合分析锁定共同发病基因。使用最新版本生物信息学分析对膀胱癌测序结果进行数据挖掘,包括DAVID基因转换、基因本体分析、KEGG信号通路分析,STRING蛋白互作分析,Cytoscape可视化处理,cytohubba筛选膀胱癌关键基因。结果GSE61615包含2例膀胱癌组织和2例癌旁正常组织,GSE100926包含3例膀胱癌组织和3例癌旁正常组织。DAVID基因转换GSE61615共得到248个差异上调表达基因和628个差异下调表达基因。GSE100926共得到1109个差异上调表达基因和1862个差异下调表达基因。融合基因芯片分析显示109个共同差异上调和408共同差异下调基因。计算机R语言对差异表达数据进行校正后显示数据离散度较小。KEGG信号通路显示补体与凝血级联通路的富集程度最高。cytohubba计算前10位膀胱癌发病相关基因为IL-6、PTPRC、FCGR3A、CD8A、CSF1R、ITGAX、C1QA、LCP2、FGF2、FCGR2A,其中IL-6评分最高为72分。结论 高通量生物信息学分析提示IL-6为膀胱癌发病的最相关基因,补体与凝血级联通路为关键信号通路。
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