基于GEO乳腺癌芯片数据的生物信息学分析

作者：朱晓菲; 冯振博; 沈思乔; 肖晓玲

来源：临床合理用药杂志, 2016, 9(10): 21-26.

DOI：10.15887/j.cnki.13-1389/r.2016.10.010

• 乳腺癌
• 生物信息学
• 基因芯片
• 差异基因

目的初步探索乳腺癌的发病机制,筛选乳腺癌的关键基因。方法从公共基因芯片数据库(GEO)下载乳腺癌相关芯片数据,利用GCBI在线实验室筛选出乳腺癌差异基因,分别对差异基因进行GO富集分析、KEGG通路分析以及蛋白相互作用网络分析。结果取5个以上数据集中出现的差异基因289个,其中上调的基因82个,下调的基因207个。差异基因生物信息学分析发现PI3K-Akt信号通路、P53信号通路、细胞因子—细胞因子受体相互作用、黏着斑、趋化因子等信号通路在乳腺癌的发病中起着重要作用,并筛选出CDK1、BIRC5、CCNB1、EGFR、BUB1、AURKA、FOS、FGF2、CCNA2、KIT、MMP1、MMP9、EGR1、CXCL12、NEK2等39个与乳腺癌发病关系密切的基因。结论利用生物信息学能有效分析基因芯片数据,获取生物内在信息,为下一步的实验提供依据。

• 单位
  广西医科大学第四附属医院; 广西医科大学第一附属医院