目的通過生物信息挖掘技術(shù)對(duì)前列腺癌基因表達(dá)譜進(jìn)行分析后得到差異基因及所涉及生物學(xué)信號(hào)通路。方法使用生物信息挖掘技術(shù)對(duì)GSE46602、GSE55945、GSE69223基因表達(dá)譜芯片數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析后取交集得到差異表達(dá)基因（DEGs）,后使用DAVID數(shù)據(jù)庫對(duì)DEGs進(jìn)行基因本體論（GO）及生物信號(hào)通路（KEGG）富集分析,使用STRING數(shù)據(jù)庫及Cytoscape的cytoHubba應(yīng)用程序得到蛋白互作（PPI）網(wǎng)絡(luò)及關(guān)鍵基因并進(jìn)行排序,最后將所得關(guān)鍵基因在TCGA數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果通過對(duì)GEO數(shù)據(jù)庫前列腺癌的3個(gè)數(shù)據(jù)集使用R軟件等工具進(jìn)行分析,總共發(fā)現(xiàn)了225個(gè)DEGs,其中55個(gè)表達(dá)上調(diào)、170個(gè)表達(dá)下調(diào)。通過GO功能富集分析及KEGG通路分析發(fā)現(xiàn)這些基因富集在細(xì)胞遷移調(diào)節(jié)和血管生成等功能中,以及磷脂酰肌醇3激酶/蛋白激酶（PI3K/Akt）和p53等信號(hào)上。構(gòu)建DEGs的PPI互作網(wǎng)絡(luò)并通過cytoHubba篩選出最重要的10個(gè)基因并與TCGA數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,發(fā)現(xiàn)堿性螺旋環(huán)螺旋轉(zhuǎn)錄因子1（TWIST1）、Snail家族轉(zhuǎn)錄抑制因子2（SNAI2）、血管內(nèi)皮生長(zhǎng)因子受體2（... 

【文章來源】：中華實(shí)驗(yàn)外科雜志. 2020,37(12)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：4 頁


本文編號(hào)：3288784