基于多重生物信息学分析对膀胱癌关键基因及其调控网络的研究

作者：卢俅; 陈兵海^*

来源：中国免疫学杂志, 2021, 37(15): 1798-1803.

• 膀胱癌
• 生物信息学
• GEO
• TCGA
• 差异基因

目的:利用多重生物信息学分析工具,初步探讨与膀胱癌相关的基因及其调控网络。方法:从GEO数据库下载膀胱癌基因芯片表达数据(GSE13507、GSE7476),从TCGA下载膀胱尿路上皮癌的RNA-seq数据,使用R语言的limma包筛选重合差异基因,然后在Metascape网站进行富集分析(GO和KEGG分析),把差异基因导入String在线分析网站进行PPI分析,筛选出重要蛋白表达模块、关键核心基因及其调控网络,结合TCGA临床数据,分析关键核心基因的临床价值。结果:共获得301个差异基因,其中在膀胱癌中有41个表达上调,260个表达下调。他们与细胞基质的黏附、生长因子的反应、整合素的结合等功能相关,同时与黏着斑信号,Wnt信号等通路相关。蛋白质互作网络分析获得6个重点蛋白质表达模块,得到两组核心基因,在这些基因中CDC20、TPM1、ACTA2、MYH11、MYLK、CALD1与膀胱癌患者总生存期密切相关。结论:本研究发现CDC20、TPM1、ACTA2、MYH11、MYLK、CALD1可能是膀胱癌发生、发展相关核心基因和未来新的治疗靶点。

• 单位
  江苏大学附属医院