基于GEO数据库研究结肠癌的生物标志物

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目的 通过生物信息学筛选出结肠癌中的关键基因,为结肠癌分子生物研究及早期诊断相关生物标志物筛选提供理论依据.方法 从GEO数据库中选择编号为GSE10950、GSE74602和GSE110224的基因芯片,利用R语言下载评估芯片质量,对样本进行规范化处理并筛选出差异基因(DEG),通过TCGA下载结肠癌的表达数据,验证DEG的准确性,通过DAVID在线网站对DEG进行GO分析和KEGG富集分析,通过STRING在线网站得到DEG的蛋白互作网络,利用Cytoscape软件筛选出枢纽基因(hub基因),Oncomine数据库从基因层面验证hub基因的表达,cBioPortal数据库分析hub基因在结肠癌中的突变情况,最后通过UALCAN及TCGA数据库评估hub基因在结肠癌诊断方面的价值.结果 通过GEO数据库共筛选出结肠癌132个DEG,经TCGA数据库验证后最终得到131个DEG,其中表达下调DEG 78个,表达上调DEG 53个,通过STRING、Cytoscape筛选出10个hub基因,选取排名靠前的DTL等4个hub基因进一步分析,最终证明了DTL、CCNA2、BUB1、KIF23基因在结肠癌中的高表达并可能作为早期诊断结肠癌的标志物.结论 通过生物信息学分析研究筛选出结肠癌的关键基因,并证明蛋白编码基因DTL、CCNA2、BUB1、KIF23有可能作为早期诊断结肠癌的生物标志物.
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