利用生物信息分析筛选结肠癌发生潜在基因及机制  被引量:2

Using bioinformatics analysis to screen potential genes and mechanisms of colon cancer

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作  者:芦婷婷[1] 邢承忠[1] LU Ting-ting;XING Cheng-zhong(Anorectal Surgery,The First Hospital of China Medical University,Shenyang 110042,China)

机构地区:[1]中国医科大学附属第一医院肛肠外科,辽宁沈阳110042

出  处:《解剖学研究》2018年第4期257-262,共6页Anatomy Research

基  金:辽宁省科学事业公益研究基金(2015005002)

摘  要:目的通过生物信息学的方法来分析结直肠癌发生的潜机制。方法利用GEO2R分析差异基因表达,利用DAVID分析进行富集分析。利用STRING数据库进行蛋白相互作用分析。通过TCGA数据库对核心基因进行差异验证和预后分析。结果通过差异分析,我们得到216个差异基因。通过富集分析发现,差异基因主要和细胞粘附有关,主要位于PPAR信号通路上。蛋白相互作用分析后,我们找到了8个核心基因(IL8、SST、SPP1、GCG、CXCL12、LPAR1、COL1A2和MMP1)和一个模型。经过TCGA数据库验证,我们发现8个基因都存在差异,同时两个基因预后有意义。结论找到了8个风险相关的核心基因和2个预后相关基因,这些核心基因可能可以用做结直肠癌发病预测的靶标。Objective Using bioinformaties methods to analyze the underlying mechanism of colorectal cancer. Methods Differential gene expression was analyzed using GEO2R and enrichment analysis was performed using DAVID analysis. Use STRING database for protein interaction analysis. Then we verified the hub genes in TCGA database. Results Through the difference analysis, we obtained 216 differential genes. Through enrichment analysis, it was found that the differential genes are mainly related to cell adhesion and are mainly located on the PPAR signaling pathway. After protein interaction analysis and TCGA verification, we found 8 hub genes and one module.We also found two gene were associated with the prognosis of eolorectal cancer. Conclusion We found 8 risk hub genes and 2 prognostic genes. These hub genes may be used as targets for the prediction of colorectal caneer.

关 键 词:结直肠癌 富集分析 模型分析 分子机制 

分 类 号:R735.35[医药卫生—肿瘤]

 

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