【摘 要】
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目的 通过基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analaysis,WGCNA)及蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)识别肺腺癌发生发展中的枢纽基因.方法 从TCGA数据库中下载497例肺腺癌组织和54例正常肺组织的RNA-seq表达矩阵及配套临床信息.利用R语言的DESeq2软件包进行差异基因表达分析.随后通过WGCNA筛选出枢纽模块,PPI分析鉴定出枢纽基因.最后使用GEIPA数据库验证枢纽基因与肿瘤分期
【机 构】
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安徽医科大学附属省立医院检验科,安徽 合肥230001
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目的 通过基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analaysis,WGCNA)及蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)识别肺腺癌发生发展中的枢纽基因.方法 从TCGA数据库中下载497例肺腺癌组织和54例正常肺组织的RNA-seq表达矩阵及配套临床信息.利用R语言的DESeq2软件包进行差异基因表达分析.随后通过WGCNA筛选出枢纽模块,PPI分析鉴定出枢纽基因.最后使用GEIPA数据库验证枢纽基因与肿瘤分期、预后的关系.结果 通过DESeq2分析得到1904个差异基因.通过构建共表达网络,确定棕色和蓝色模块为枢纽模块,PPI分析筛选得到核分裂周期蛋白80(nu-clear division cycle 80,NDC80)为枢纽基因.GEIPA数据库验证结果显示NDC80基因与肿瘤的分期相关(F=3.58,P<0.05),且NDC80基因高表达与肿瘤的总生存期较差有明显相关(HR=1.6,P<0.05).结论 通过构建WGCNA及PPI分析得到枢纽基因NDC80,且NDC80基因的高表达与肿瘤的分期及预后密切相关.提示NDC80基因有望成为肺腺癌预后的生物学标志物.
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