胶质母细胞瘤预后相关基因的数据挖掘分析

胶质母细胞瘤（glioblastoma, GBM）是恶性程度最高的颅内恶性肿瘤，目前临床上缺乏有效治疗药物，复发率高且预后差，开发新的抗GBM药物是目前临床上亟待解决的问题。为了筛选与GBM预后密切相关的基因，为寻找新的药物靶点提供线索，采用GEO2R工具从GEO数据库中的269个肿瘤组织和61个正常组织中初步筛选出差异表达基因，然后利用Cluster Profiler数据库进行基因功能富集分析，STRING及Cytoscape进一步筛选出37个差异表达基因，采用GEPIA交互分析对这37个基因在GBM肿瘤组织中的表达进行验证。为了进一步探索这些差异表达基因与患者预后的关系，研究中利用GEPIA工具对TCGA数据库中与患者预后相关的数据进行深入挖掘，最终发现PTTG1、RRM2、E2F7与患者中位生存期呈显著性负相关。研究筛选出的与患者预后密切相关的基因不仅可以为评估患者预后提供参考，同时也为开发新的抗GBM药物提供了潜在的靶点。     

环氧化物水解酶2在肝细胞癌中的表达水平与功能作用

本研究通过公共数据和实验数据,全面分析环氧化物水解酶2(epoxide hydrolase 2, EPHX2)在肝细胞癌中的表达情况、功能作用以及预后意义。利用GEO和MitoCarta数据集,筛选肝细胞癌中呈差异表达的线粒体相关基因;利用TCGA数据库分析EPHX2及其相关基因在肝细胞癌中的表达水平;运行R包绘制Kaplan-Meier生存曲线和功能富集分析;基于STRING和GSEA构建蛋白质互作网络和基因集富集分析;荧光定量PCR和GEO数据集验证EPHX2在肝细胞癌中的表达水平。本研究共筛选得到15个在肝细胞癌中呈差异表达的线粒体相关基因。EPHX2在肝细胞癌组织中的表达水平显著降低(P<0.01)。EPHX2表达水平与肝癌患者性别、分期和级别有关,而与年龄、T分期等因素无关。与EPHX2低表达组肝癌患者相比,EPHX2高表达组肝癌患者预后较好。功能富集结果显示,EPHX2与补体途径、脂肪酸降解等信号通路有关。蛋白质互作网络结果显示,EPHX2与HAO1、AGXT、ACOX1、GSTκ1、SCP-2、CAT、CYP2C8,CYP2C9,CYP2B6,和CYP2J2等密切相关。GSEA结果显示,EPHX2低表达组与肝癌细胞增殖、肝癌复发等基因集正相关。荧光定量PCR和GEO数据集验证结果显示,EPHX2在肝细胞癌组织和肝癌细胞株中呈显著低表达。EPHX2在肝细胞癌中呈显著低表达,提示其可能在肝细胞癌发生发展过程中发挥抑癌基因作用,但具体作用机制还需进一步验证。     

肝细胞癌相关差异基因的生物信息学及预后分析

肝细胞癌是全球癌症相关死亡的主要原因,目前对肝细胞癌的发病机制研究尚不完善,探索肝细胞癌发生、发展相关的分子标志物及其预后具有重要意义。从GEO数据库获得肝细胞癌组织和非癌组织的基因表达阵列数据GSE84402,利用GEO2R筛选差异表达基因;采用DAVID数据库对差异基因进行GO富集分析和KEGG通路分析;通过STRING数据库和Cytoscape软件构建差异表达基因对应的蛋白质相互作用网络,并从网络中筛选出核心基因(hub genes);结合KM plotter数据库的临床信息对hub genes进行预后分析。结果显示:共得到1 307个差异表达基因,其中上调基因741个,下调基因566个,这些差异表达基因主要涉及细胞分裂、细胞周期、DNA复制及物质代谢等生物学过程及生物通路。通过GO、KEGG及蛋白质相互作用网络筛选出BUB1、BUB1B、CCNA2、CCNB1、CCNB2、CDC20、CDK1、MAD2L1、PLK1等9个hub genes,进一步分析发现hub genes均与细胞周期的调控相关,表明细胞周期的调控失常在肝细胞癌的发生、发展过程中具有重要作用。生存分析显示9个hub genes在肝细胞癌患者中均为表达上调的基因,且与患者预后不良相关,这为寻找肝细胞癌患者预后相关生物标志物的研究提供了线索。     

基于生物信息学分析的肝癌核心基因的筛选及验证

本研究基于GEO数据库,选取由慢性乙型肝炎诱导的肝细胞癌芯片数据GSE121248为研究对象,利用GEO2R软件分析数据,筛选出差异表达基因,利用DAVID数据库进行GO分析和KEGG pathway富集分析.利用STRING数据库构建PPI网络,分析筛选核心基因.利用GEPIA对核心基因的表达进行验证,Kaplan Meier Plotter在线分析工具对核心基因与患者生存情况的相关性进行验证.通过上述方法筛选出309个DEGs,其中上调基因94个,下调基因215个.差异基因功能分析显示上调的DEGs主要参与细胞周期和卵母细胞减数分裂通路等途径,下调的DEGs则在补体和凝血级联、代谢途径以及咖啡因代谢途径富集.筛选出15个具有高度关联性的核心基因(BUB1,BUB1B,BIRC5,CCNB1,CCNB2,CDC20,CDK1,KIF-20A,MAD2L1,NCAPG,ZWINT,PBK,BTL,TTK和NUSAP1),它们与肝癌患者的总体生存率具有明显相关性,并为其构建了miRNA调控网络.本研究通过生物信息学方法有效分析了肝细胞癌发生、发展相关的差异表达基因,筛选出15个核心基因,分析其生物学相关功能,以期探索肝细胞癌发病机制,并为临床诊断标志物的改进以及筛选提供一定的理论基础.     

基于生物信息学分析寻找胰腺癌新的诊断和治疗靶点

胰腺癌作为一种消化系统高度恶性的肿瘤性疾病,其发生和进展的分子机制仍不确定。为寻找与胰腺癌发生和进展有关的新的有效治疗靶点和潜在的生物标志物。利用GEO数据库中的GEO2R在线工具对胰腺癌组织和正常对照组织的基因表达进行差异分析并对差异表达基因(DEGs)进行GO功能和KEGG通路富集分析。然后通过GEPIA数据库中胰腺癌的转录数据对候选基因的表达进行验证。Kaplan-Meier法分析各候选基因的预后价值。利用starBase数据库中的7个预测程序对候选基因上游潜在的miRNAs进行预测。此外,还使用miRNet和starBase预测了hsa-miR-20b-5p的上游lncRNAs并利用lncATLAS数据库对潜在的lncRNAs进行亚细胞定位。在本研究中,我们发现胰腺癌组织中LAMA3基因的转录水平明显高于健康对照组织。同时,LAMA3的过表达与胰腺癌患者较差的临床预后相关。随后,预测了21个可能靶向LAMA3的潜在上游miRNAs。在预测到的miRNA-mRNA调控轴中,has-miR-20b-5p-LAMA3轴在胰腺癌的发生和进展中具有较高的潜力。进一步研究发现,FGD5-AS1潜在的抑制has-miR-20b-5p-LAMA3调控轴的作用可能能够在胰腺癌中作为诊断和治疗的有效靶点。FGD5-AS1-has-miR-20b-5p-LAMA3调控网络在胰腺癌发生和发展中的具有关键作用,可作为胰腺癌临床诊断和治疗的潜在靶点和生物标志物。     

联合TCGA,GEO数据库分析THY1在胃癌中的表达及临床意义

为了研究THY1 (THYmocyte differentiation antigen 1)在胃癌中的表达情况,预测并探讨THY1参与肿瘤发生发展的可能机制及临床价值。本研究从GEO (Gene expression omnibus)数据库中选择GSE33335、GSE56807、GSE63089 3个芯片的数据,利用"limma"、"RobustRankAggreg".R语言包,找到3个芯片中共同的差异基因,并通过DAVID网站对差异基因进行功能通路富集分析,利用"ggplots".R语言包进行可视化分析。通过Kmplotter在线网站筛选跟胃癌生存预后相关的差异基因。利用Oncomine数据库探究THY1基因在不同癌症及胃癌中的差异表达。利用癌症基因组图谱TCGA (Cancer genome atlas)数据库获取胃癌数据集,随后以THY1的表达水平进行患者的生存分析和基因集富集分析(gene set enrichment analysis, GSEA),以期挖掘THY1的潜在临床意义及其分子机制。结果本研究发现THY1的表达水平与胃癌患者的生存预后相关,THY1高表达的患者总生存期明显短于低表达的患者(p0.001) THY1高表达样本富集了细胞黏附、细胞因子受体互作通路、ECM受体通路、粘着斑通路、骨架蛋白调控、癌症通路、TGF-β通路等基因集。研究结果表明,在胃癌中,THY1高表达是一种预后不良因素,可以作为预测患者转移发生、判断预后的有效生物标志物。     

肝细胞癌患者自噬相关基因的预后作用

构建由自噬相关基因组成的预后模型,预测肝细胞癌(HCC)患者的生存预后情况,为其个性化诊疗和临床研究提供依据。利用TCGA数据库中HCC的测序信息与人类自噬数据库联合,筛选差异表达的自噬相关基因,对其进行GO富集与KEGG通路分析;通过单因素与多因素Cox分析筛选与患者生存预后明显相关的风险基因,构建预后风险评分模型;根据模型计算患者风险值并验证模型,利用GEPIA2.0网页工具与HPA数据库对风险基因在HCC中的表达情况以及与生存预后的关系进行验证。结果发现,HCC肿瘤组织相较正常组织共筛选到61个差异表达的自噬相关基因(表达上调57个,下调4个),GO富集与KEGG通路分析显示均与自噬有关;单因素Cox分析共筛选到12个与患者生存预后相关的基因,多因素Cox分析后共有4个基因被纳入预后风险评分模型,分别是SQSTM1、HDAC1、RHEB和ATIC,计算公式为:风险值(risk score)=SQSTM1表达量×0.185+HDAC1表达量×0.382+RHEB表达量×0.423+ATIC表达量×0.438;K-M生存曲线显示高风险组生存率低于低风险组,风险曲线提示4个基因与不良预后密切相关,ROC曲线证明模型具有预测意义;GEPIA2.0网页工具以及HPA数据库表明高表达4个基因均导致患者生存率降低。所构建预后风险评分模型可有效预测HCC患者生存预后情况,并提供个性化诊疗策略。     

基于生物信息学方法分析EGLN1在肾透明细胞癌中的表达及意义

为探究egl-9家族缺氧诱导因子1(EGLN1)在肾透明细胞癌(ccRCC)中的表达情况及临床意义,基于TCGA数据库中ccRCC患者的基因表达数据分析EGLN1在ccRCC组织和正常肾组织中的差异表达情况,应用UALCAN平台分析ccRCC中EGLN1在不同角度下的表达差异。基于TCGA数据库中ccRCC的临床数据,对EGLN1高低表达组进行生存分析,对EGLN1表达量与总生存期的相关性进行Cox分析,同时对临床数据中EGLN1基因表达情况进行基因富集分析。通过STRING数据库检索了编码蛋白间可能的潜在相互作用,并构建了蛋白质互作网络将其表示出来。获取EGLN1相关蛋白,并通过GEPIA平台进行相关分析。分析TCGA数据库中样本表达数据可知,EGLN1在cc RCC中的表达高于正常肾组织。应用UALCAN平台分析发现,EGLN1的高表达与患者的年龄有一定的相关性。生存分析显示EGLN1高表达时,cc RCC患者预后较好。单因素及多因素Cox分析提示EGLN1的表达量是cc RCC患者生存期的独立风险因素。基因富集分析提示EGLN1基因的表达与肾细胞癌(RCC)、癌症途径、泛素介导蛋白水解途径、细胞凋亡通路等密切相关。结果显示,EGLN1可能成为评估cc RCC预后的分子标志。     

基于数据库中肺纤维化miRNA及肺癌mRNA芯片资料分析筛查肺癌的潜在治疗靶点

肺癌严重危害人类健康,患者预后较差。肺纤维化是肺癌的危险因素之一,与肺癌的发病机制存在一定关系。肺纤维化中失调的微小RNA(microRNA, miRNA)在肺癌发生发展过程中发挥着重要作用。本研究使用基因表达综合数据库(Gene Expression Omnibus, GEO)中肺纤维化miRNA及肺癌mRNA的芯片数据,利用GEO2R筛选肺纤维化差异miRNA与肺癌差异基因、miRWalk预测miRNA靶基因、STRING分析互作关系、WebGestalt进行GO与KEGG分析、GEPIA分析基因对患者生存的影响,最终获得SNRPE、PIK3R1、ARHGEF6等潜在的肺癌治疗靶点。通过对这些潜在靶点的认识进一步了解肺癌的发生发展机制,为肺癌的临床治疗贡献新的思路。