基于 GEO 数据库的结肠癌差异基因筛选及其生物信息学分析
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    目的:筛选结肠癌(Colorectal cancer,CRC)癌组织与正常癌旁组织之间差异表达基因(Differentially Expressed Genes,DEGs),分析结肠癌的发病机制和可能的生物标志物.方法:在基因表达综合数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)中以"colon cancer"作为搜索词,检索关于CRC的基因表达芯片数据.采用R语言对获取的芯片数据进行基因的差异表达分析,对所得DEGs进行基因本(Gene Ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)信号通路的富集分析,并对DEGs的编码蛋白进行蛋白互作分析,筛选其中的关键基因(hub gene).结果:在芯片GSE44861中共筛选出241个DEGs,包括74个上调DEGs和167个下调DEGs.GO和KEGG分析显示,DEGs分别在8条生物过程(Biological Process,BP)、5条细胞组成(Cellular Component,CC)、13条分子功能(Molecular Function,MF)注释和2条KEGG通路中富集.所有互作蛋白中筛选出10个hub基因,除P2RY14外,其余主要分布于MF注释的"CXCR趋化因子受体结合"、"趋化因子受体结合"、"趋化因子活性"、"受体配体活性"、"信号受体激活剂活性"、"激素活性",以及BP注释的"抗菌肽介导的抗菌体液免疫应答"、"抗菌体液反应"、"体液免疫反应".结论:CRC的发生可能与CXCR趋化因子受体结合以及肠道感染和免疫应答密切相关,P2RY14有可能成为CRC的筛查、诊断、预后的分子生物标志物.

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引用本文

卫静雯;成姝婷;.基于 GEO 数据库的结肠癌差异基因筛选及其生物信息学分析[J].四川生理科学杂志,2021,43(6):909-913

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  • 在线发布日期: 2021-09-26
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