基于微阵列数据的肺癌相关核心基因的挖掘和鉴定分析

摘要

背景:肺癌是源于支气管黏膜上皮的恶性肿瘤,发病率和死亡率均居恶性肿瘤首位,由于发病隐匿,早期症状不明显,就诊时大多属晚期,5年总生存率(overall survival, OS)仅为19%,当出现远处转移时其生存率更低。为了筛选肺癌发生发展的潜在基因,本研究从GEO数据库中获得GSE136043和GSE146460进行生物信息学分析。方法:首先,利用GEO2R识别差异表达基因(DEGs),通过GO (Gene Ontology)和KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)分析对差异表达基因(DEGs)进行功能注释。利用STRING工具构建蛋白–蛋白相互作用(PPI)网络,挖掘出最重要的模块和核心基因。结果:共鉴定出73个差异表达基因。差异表达基因的功能变化主要集中在ATP合成偶联的过程,细胞识别,细胞膜、骨架等结构形成和多种酶或转运体如碳水化合物结合和无机阳离子跨膜转运体活性等方面。LYN、TNC、TAGLN、IGFBP1、ANPEP、SERPINE1、IGFBP4、TGFB2基因被鉴定为核心基因。结论:综上所述,本研究中发现的差异表达基因和核心基因有可能成为潜在的诊断和治疗靶点。