论文部分内容阅读
目的
通过生物信息学方法筛选与肺腺癌脑转移相关的关键枢纽基因，为寻找潜在生物标志物及治疗靶点提供依据。
方法通过检索GEO数据库获取肺腺癌原发灶(GSE10072)及脑转移灶(GSE14108)的基因芯片数据，经R软件筛选差异表达基因(DEGs)并利用clusterProfiler软件包进行DEGs的GO功能注释及KEGG代谢通路分析。利用STRING数据库联合Cytoscape软件进行蛋白互作(PPI)网络分析以筛选关键枢纽基因，并通过Ualcan在线分析工具中的TCGA数据库进行预后分析，以及GSEA分析GSE41271中183例肺腺癌标本，探讨关键基因在调控肿瘤侵袭转移中的应用价值。
结果共筛选出298个DEGs，其中51个基因表达下调，248个基因表达上调。GO功能分析和KEGG代谢通路分析结果显示，这些基因主要涉及细胞外基质组成、体液免疫反应、趋化因子及其受体，并主要富集在泛素介导的蛋白水解、趋化因子信号通路等。PPI分析筛选出8个枢纽基因，其中KLHL5为潜在的肺腺癌脑转移新预测生物标志物。进一步分析表明KLHL5高表达组肿瘤侵袭转移相关通路显著富集，且与肺腺癌患者预后不良相关。
结论细胞外基质的生物作用、趋化因子信号通路以及8个关键枢纽基因可能成为抑制肺腺癌脑转移的潜在治疗靶点。