头颈部鳞状细胞癌差异表达基因的生物信息学分析

作者：张静; 窦富贤; 秦博宇; 胡毅^*

来源：中国医学装备, 2021, 18(02): 99-104.

• 头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)
• 差异表达基因(DEGs)
• 生物信息学

目的:采用生物信息学技术挖掘头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)差异表达基因(DEGs)和信号通路,为HNSCC的治疗寻找新的治疗靶点。方法:从基因表达综合(GEO)数据库下载基因芯片数据集GSE6631,利用GEO2R筛选DEGs。采用注释、可视化和整合发现数据库(DAVID)对DEGs进行基因本体论(GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路分析;通过蛋白质相互作用的String数据库和Cytoscape软件构建DEGs对应的蛋白质相互作用网络,并从网络中筛选出核心基因。利用基因表达谱分析(GEPIA)网络服务器在线分析关键基因(Hub基因),制作箱线图比较核心基因在HNSCC肿瘤和正常组织的表达量及错误发现率(FDR),验证具有显著表达的核心基因。结果:共筛选出150个表达差异明显的基因,其中包括85个上调基因,65个下调基因。以P<0.05为筛选条件,上调基因富集到52个生物学过程及7条富集通路;下调基因富集到37个生物学过程及3条富集通路。所有DEGs共有49个生物学过程呈显著性富集(t=-0.033,P<0.05,FDR<0.05),6条富集通路呈显著性(FDR<0.05)。共计63个DEGs及322条互作关系的蛋白质相互作用网络,并选出degree值排名前10的DEGs作为核心表达基因,其在HNSCC组织中均为高表达。结论:采用生物信息学方法能有效分析HNSCC与正常组织DEGs,筛选出的10个DEGs,均为HNSCC发病过程中具有显著意义的生物标记物。

• 单位
  解放军总医院