利用生物信息学分析筛选胰腺癌发生的潜在基因及机制

摘要

目的通过生物信息学的方法分析胰腺癌发生的潜在机制。方法利用GEOquery分析差异基因表达,利用clusterProfiler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预后分析。结果通过差异分析得到277个差异基因。通过富集分析发现,低表达基因主要和胆固醇代谢过程、酒精代谢过程以及消化有关,高表达基因主要和消化系统过程有关。蛋白相互作用分析后找到胰腺癌发生的10个核心基因(ALB、EGF、FN1、COL1A1、COL3A1、ITGA2、COL17A1、CEL、PRSS1和TOP2A)。经过TCGA数据库预后分析发现3个基因(COL17A1、ITGA2、TOP2A)和预后相关。结论发现了10个胰腺癌发病风险相关的核心基因和3个预后相关基因。这些核心基因可能可以作为胰腺癌发病预测的靶标。