胰腺癌关键基因的筛选和分析:多数据联合生物信息学分析

摘要

目的 通过多数据联合生物信息学分析,明确候选基因与胰腺癌发生发展以及预后的相关关系.方法 从Gene Expression Omnibus(GEO)下载芯片数据集GSE15471、GSE16515、GSE28735,筛选差异表达基因.通过功能富集分析,利用STRING和Cytoscape软件构建蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络.富集功能和通路包括:生物调节、代谢过程、刺激反应、细胞信号传导、细胞增殖、生长,ECM-receptor相互作用、PI3K-Akt信号通路,胰液分泌、肾素-血管紧张素系统、补体和凝血级联.结果 共有247个差异表达基因被筛选出来,其中上调190个,下调57个.Cytoscape确定的8个模块的关键基因:COMP、ANLN、VCAN、DDX60、ERP27、MET、NR5A2、C5.最后通过多数据库综合分析hub基因在肿瘤中的作用,生存分析显示:ANLN、MET、DDX60、ERP27可能在肿瘤的侵袭、复发、转移中起重要作用.结论 差异表达基因和关键模块的筛选揭示了促进肿瘤发生发展的潜在基因,为诊断和治疗提供新的靶标.