联合GEO和TCGA数据库筛选子宫内膜癌关键基因和靶向药物

作者：万喻婷; 王治; 洪莉^*

来源：医学研究杂志, 2023, 52(09): 134-139.

• 子宫内膜癌
• 生物信息学
• 差异基因
• 靶向药物预测

目的 利用生物信息学技术筛选子宫内膜癌(endometrial carcinoma, EC)的差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs)及潜在的治疗药物，为诊断和治疗EC提供理论依据。方法 筛选了高通量基因表达数据库(Gene Expression Omnibus, GEO)GSE17025和癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas, TCGA)子宫内膜癌数据库的重叠差异表达基因，用R语言筛选DEGs,并进行GO和KEGG富集分析。使用String工具分析差异基因编码蛋白互作(protein-protein interaction, PPI)网络，通过Cytoscape软件进行可视化展示，获得最显著模块基因以及关键基因，并对关键基因做靶向药物预测。结果 通过GEO和TCGA筛选出上调基因269个、下调基因132个。GO富集分析结果显示，DEGs主要富集于纺锤体、细胞器分裂、受体配体活性等；KEGG信号通路分析，DEGs主要富集于细胞因子-细胞因子受体相互作用、白细胞介素-17(interleukin-17,IL-17)、细胞周期等信号通路。PPI网络中CDCA2、AURKA、DLGAP5、BIRC5、KIF11、CENPE、NCAPH、CCNB1、CDCA5、NCAPG被筛选为关键基因。在毒性与基因比较数据库(Comparative Toxicogenomics Database, CTD)中筛选出阿霉素、舒尼替尼和丙戊酸作为可能的靶向药物。结论 利用生物信息学方法筛选的关键基因可能在EC的发生、发展中具有重要作用，可作为相关候选药物筛选的理论依据。

• 单位
  武汉大学人民医院