高通量数据分析急性髓系白血病关键节点基因及预后关联分析

作者：付伟^*; 谢东; 班春梅; 曹洁; 张鹤; 邓亚婕

来源：中华肿瘤防治杂志, 2019, 26(13): 932-939.

DOI：10.16073/j.cnki.cjcpt.2019.13.006

• 急性髓系白血病
• 高通量数据
• 关键节点基因
• 预后

目的急性髓系白血病(acute myeloid leukemia,AML)是世界上常见的白血病之一,但其分子机制尚不清楚。本研究旨在利用多个AML数据集获得差异表达基因(differentially expressed gene,DEG)鉴定AML发生和进展中的关键基因。方法从基因表达综合数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)下载AML微阵列数据集(GSE24395、GSE30029、GSE38865和GSE90062)。鉴定DEGs并进行功能富集,构建蛋白质-蛋白质相,使用Cytoscape进行模块分析获得关键基因(Hubs),并结合癌症和肿瘤基因图谱(Cancer Genome Atlas,TCGA)临床数据进行生存及表达分析。结果共鉴定出134个DEG (fold chang>1,P<0.01),基因富集分析涉及RNA聚合酶Ⅱ启动子转录的正调控(c=17.967,P=0.011)、中性粒细胞脱颗粒(c=18.625,P=0.017)、整合素介导的细胞黏附调节(c=17.862,P=0.017)、中性粒细胞介导的免疫(c=17.624,P=0.017)和癌症中的转录失调(c=14.786,P=00.031)等。鉴定了16个Hub基因,TCGA临床数据表达分析提示,CYBB(t=0.368,P=0.012)和CYFIP2(t=2.097,P=0.038)在AML的不同生存状态中异常表达。生存分析显示,SERPINE1(P=0.031)和ITGAM(P=0.049)可能参与了AML侵袭或复发。结论 DEG和Hub分析筛选基因有助于理解AML发生和进展的分子机制,为AML的治疗及预后判断提供候选靶点。