基于生物信息学方法识别肾透明细胞癌发病机制相关基因

论文摘要

目的识别引起肾透明细胞癌（renal clear cell carcinoma,ccRCC）发病的关键基因和其生物学过程。方法分别从GEO和TCGA数据库中下载相关数据,应用R软件中的limma和EdgeR包筛选出在癌症样本和正样本中差异表达的基因（differentially expressed genes,DEGs）。然后,利用STRING数据库构建蛋白质互作（protein-protein interaction,PPI）网络,并基于网络进行模块挖掘和功能注释。结果共筛选出4 667个DEGs,构建了包含519个DEGs（节点）,2 394对互作（边）的PPI网络。挖掘到的得分最高的三个模块注释到了G蛋白偶联受体信号通路、信号转导、防御反应、炎症应答、细胞迁移调控、细胞增殖与分化和神经活性配体-受体相互作用等在ccRCC的发展中有重要作用的生物学过程中。识别出与ccRCC发生发展密切相关的关键基因CA9、CDKN2A、MET、HLA-C、VEGFA、LDHA和TERT等。结论本研究筛选出的几个关键基因和功能通路可能在ccRCC的发展中起关键作用。

论文目录

• 1 材料与方法
•   1.1 基因芯片表达谱数据
•   1.2 方法
•     1.2.1 整合分析基因表达谱数据:
•     1.2.2 用TCGA数据筛选DEGs:
•     1.2.3 PPI网络构建和模块挖掘:
•     1.2.4 功能富集分析:
• 2 结果
•   2.1 DEGs的识别
•   2.2 PPI网络构建和模块挖掘
•   2.3 DEGs的功能富集分析
•   2.4 模块的分类效能
• 3 讨论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 潘宏鑫,陈述,李长福,李海波

关键词: 模块挖掘,功能富集

来源: 哈尔滨医科大学学报 2019年05期

年度: 2019

分类: 医药卫生科技

专业: 泌尿科学,肿瘤学

单位: 哈尔滨医科大学附属第三医院泌尿外科

分类号: R737.11

页码: 485-488

总页数: 4

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