【摘 要】
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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（DM
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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。
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