基于生物信息学对软骨肉瘤发病机制的分析  

作　　者：司振京 甘兰兰 周海东 陈禄昌 罗群强[2] 

机构地区：[1]右江民族医学院,广西百色533000 [2]右江民族医学院附属医院,广西百色533000

出　　处：《中文科技期刊数据库（全文版）医药卫生》2024年第11期097-104,共8页

基　　金：2022年百色市科学研究与技术开发计划,市厅级,复发性骨肉瘤中特定免疫细胞的关键基因变化的实验研究,编号为百科20221417。

摘　　要：基于生物信息学方法筛选并分析软骨肉瘤相关的差异表达基因。方法 选择GSE48418数据集作为分析对象,该数据集是基于GEO公共数据库进行数据检索获得。采用R语言limma工具包筛选DEmRNAs,并对数据进行标准化处理后,利用Metascape在线分析软件及R语言clusterProfiler包分别对DEmRNAs行GO功能和KEGG通路富集分析。选用String数据库行PPI分析,结果 导入Cytoscape软件得出核心模块与预测核心基因。利用OMIM人类基因数据库筛选出与Hub基因、核心模块的共性表达基因,用GSEA富集分析筛选出核心信号通路及核心基因;将上述筛选出的基因用于预测潜在治疗药物并进行组织定位特异性分析。结果 通过对GSE48418进行分析,共筛选出261个差异表达基因,对上述个差异基因行GO和KEGG分析,GO功能富集分析主要富集在骨髓白细胞激活、骨髓白细胞介导的免疫、白细胞脱粒和细胞外基质结构等。KEGG和GSEA功能富集分析结果显示,KEGG通路主要富集在脂质和动脉粥样硬化、谷胱甘肽代谢和果糖与甘露醇代谢。分别对Cytoscape、MOCDE、GSEA与OMIM取交集,共筛选出7个靶向基因。CCL2、CXCL8、IL6、MMP3、PXDN在平滑肌细胞中特异性表达。结论 筛选出的差异基因和相关信号通路有助于理解CHS发病的分子机制,同时为临床药物治疗CHS的研究提供新思路。

关 键 词：CHS 软骨 生物信息学分析 靶向基因 信号通路 

分 类 号：R738.1[医药卫生—肿瘤]