| 联合TCGA和GEO数据库筛选乳腺癌易感基因 |
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| 引用本文： | 王建,邵荣金,龚伟达,吕旭,李金平.联合TCGA和GEO数据库筛选乳腺癌易感基因[J].基因组学与应用生物学,2021,40(2):884-898. |
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| 作者姓名： | 王建 邵荣金 龚伟达 吕旭 李金平 |
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| 作者单位： | 宜兴市肿瘤医院,宜兴,214200;宁夏医科大学总院肿瘤外科,银川,750004 |
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| 摘 要： | 本研究是利用公共基因芯片数据库筛选乳腺癌的预后基因,预测和探索这些基因在乳腺癌进展中的可能机制和临床价值.首先,我们筛选了公共基因芯片数据库(gene expression omnibus,GEO)GSE22820和癌症基因组图谱(the cancer genome atlas,TCGA)乳腺癌数据库的重叠差异表达基因,联合R语言分析乳腺癌组织与癌旁正常组织差异表达的基因;其次,基于STRING数据库及Cytoscape软件构建蛋白质相互作用网络图,分析并识别了中枢基因和前3个模块;之后进行了更多的功能分析,包括基因本体(gene ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)通路分析以及基因集富集分析(gene set enrichment analysis,GSEA),以研究这些基因的作用以及潜在的潜在机制;最后进行了Kaplan-Meier分析和Cox比例风险分析,以阐明这些基因的诊断和预后效果.相关数据分析表明15个基因的表达水平与生存预后相关,高表达基因患者的总生存时间短于低表达患者(P＜0.05);Cox比例风险分析表明UBE2T、ER-CC6L和RAD51这3个基因是预后生存的独立因素(P＜0.05);GSEA分析表明在UBE2T、ERCC6L和RAD51基因中细胞周期、基础转录因子和卵母细胞减数分裂明显富集.最终,我们得出结论,这3种基因标志物的高表达是乳腺癌预后不良因素,可作为预测乳腺癌患者转移和预后的有效生物标志物.
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| 关 键 词： | 生物信息学 生物标志物 乳腺癌 预后标志物 |
Screening of Breast Cancer Susceptibility Genes in Combination with TCGA and GEO Database |
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| Wang Jian,Shao Rongjin,Gong Weida,Lü Xu,Li Jinping.Screening of Breast Cancer Susceptibility Genes in Combination with TCGA and GEO Database[J].Genomics and Applied Biology,2021,40(2):884-898. |
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| Authors: | Wang Jian Shao Rongjin Gong Weida Lü Xu Li Jinping |
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