摘要

目的通过整合多组学数据,识别胶质母细胞瘤(glioblastoma, GBM)中表达受DNA甲基化调控的蛋白编码基因(protein-coding genes,PCGs),评估不同甲基化模式下PCGs的生物学功能,挖掘与GBM预后相关的风险标志物。方法基于多组学数据,构建GBM中PCGs的DNA甲基化谱,筛选表达受异常甲基化调控的PCGs并进行功能富集分析。同时结合GBM临床数据,对筛选出的PCGs进行生存分析。结果识别出表达受异常甲基化调控的PCGs 630个,挖掘出51个与GBM预后相关的PCGs。结论系统识别GBM中潜在的表达受异常甲基化调控的PCGs,并对识别GBM风险标志物和潜在的治疗靶点提出了新的认识。