基于GEO数据库筛选胃癌生物标志物的研究与分析  

作　　者：陈乾 王天明 付琦 李晓丽[1] 潘海邦[1] 

机构地区：[1]甘肃中医药大学第一临床医学院,甘肃兰州730000

出　　处：《中国科技期刊数据库 医药》2022年第11期124-127,共4页

基　　金：甘肃中医药大学研究生创新创业基金(2022CX54);高校基本科研业务费项目(BH2012-021)。

摘　　要：运用GEO数据库筛选用于胃癌风险评估、有效治疗和预后判断的生物标志物。方法 从GEO数据库中获得数据集GSE13911、GSE79973和GSE118916,筛选出胃癌的差异表达基因。DAVID数据库用于对胃癌的差异表达基因进行功能富集分析。在STRING数据库中构建蛋白质-蛋白质相互作用网络,使用Cytoscape软件,根据基因节点的连通性,选择所需评分>0.4的条件来筛选关键基因。使用关键基因表达量的最佳截止值作为临界值,并通过Kaplan-Meier Plotter数据库分析这些关键基因的预后价值。结果 共筛选出110个差异表达基因,包括22个上调基因和88个下调基因。通过分析获得12个关键基因,11个基因(COL1A1、COL1A2、FN1、ATP4A、THBS2、COL12A1、COL11A1、ADH1C、ALDOB、COL8A1、GSTA1)显著影响胃癌患者的总生存率,而GKN1对胃癌患者的总生存率无显著影响。结论 基于这些基因的功能,COL1A1、COL1A2、FN1、ATP4A、THBS2、COL12A1、COL11A1、ADH1C、ALDOB、COL8A1和GSTA1可能是胃癌的预测因子和治疗靶点,这为后续研究提供了参考。

关 键 词：差异表达基因 生物标志物 GEO数据库 关键基因 胃癌 

分 类 号：R656.6+1[医药卫生—外科学]