基于生物信息分析学方法筛选多发性骨髓瘤差异表达基因

论文摘要

目的基于生物信息学筛选多发性骨髓瘤（MM）的差异表达基因,并分析差异表达基因的生物学功能及其调控通路。方法从GEO数据库中下载基因芯片数据GSE113295,应用GEO2R在线分析工具基于R语言的limma包分析基因的表达数据,以P <0. 05、|log FC|> 1. 5为条件筛选出MM样本中的差异表达基因（DEGs）,运用DAVID数据库在线分析工具（https://david. ncifcrf. gov）对DEGs进行基因本体（GO）分析和基因功能百科全书（KEGG）通路富集分析,利用STRING在线分析工具（https://string-db. org/）和Cytoscape软件构建差异基因所调控的蛋白相互作用网络,基于cyto Hubba插件挖掘在生物学过程中发挥至关重要作用的关键基因。结果本研究共获得1 380个DEGs,其GO功能在生物学层面上主要介导免疫反应、细胞通讯、细胞黏附、信号转导过程;在细胞组分层面上主要参与细胞质膜组成、整合及胞外间隙的调控;在分子功能层面主要富集于G蛋白偶联受体活性、细胞黏附分子活性、结构因子活性、细胞因子活性。KEGG信号通路分析显示,差异表达基因主要调控神经活性配体—受体相互作用、细胞黏附分子（CAMs）、过氧化物酶体增殖物激活受体（PPAR）信号通路。在差异表达基因调控的复杂的蛋白互作网络（PPI）中筛选出7个关键基因BUB1B、PPARG、MAPK14、FYN、IL6、ITPKB、ZH2。结论 MM样本的差异表达基因有1 380个,其中BUB1B、PPARG、MAPK14、FYN、IL6、ITPKB、ZH2可能参与MM的发生发展,主要调控免疫反应、细胞黏附、细胞质膜组成和整合等生物学过程,可通过神经活性配体—受体相互作用、CAMs、PPAR信号通路进一步探索MM的发病机制,为进一步探索MM的治疗靶点和预后标志物提供理论依据。

论文目录

• 1 资料与方法
•   1.1 资料搜集
•   1.2 MM的差异表达基因分析
•   1.3 MM的差异表达基因基因功能富集分析及调控通路分析
•   1.4 MM的差异表达基因所调控蛋白互作网络与关键基因分析
• 2 结果
•   2.1 MM的差异表达基因的筛选结果
•   2.2 MM的差异表达基因GO功能和调控通路分析结果
•   2.3 MM的差异表达关键基因的筛选结果
• 3 讨论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 何思羽,王清

关键词: 多发性骨髓瘤,差异表达基因,生物信息分析学方法

来源: 山东医药 2019年15期

年度: 2019

分类: 医药卫生科技,基础科学

专业: 生物学,肿瘤学

单位: 西南医科大学附属医院

分类号: R733.3;Q811.4

页码: 28-32

总页数: 5

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