目的:分析晚期肺腺癌患者肿瘤细胞异质性，探索肿瘤细胞亚群转录组特性以寻找个体特异的治疗方案。方法:从人类肿瘤相关的基因表达汇编(GEO)数据库下载肺腺癌单细胞转录组测序数据芯片编号GSE123902，包含收集于2018年至2019年于纪念斯隆-凯特琳癌症中心手术切除的8例原发肺癌组织，3例脑转移样本，1例骨转移样本，1例肾上腺转移样本。过滤、鉴定并分离肿瘤细胞，对表达数据进行标准化、降维处理并根据表达模式对细胞进行聚类，利用基因差异表达分析，基因集变异分析(GSVA)探索不同肿瘤细胞亚群的表达特性。结果:共分离Ⅳ期肺腺癌原发灶肿瘤细胞211个，脑转移灶肿瘤细胞965个，骨转移灶肿瘤细胞659个，肾上腺转移灶肿瘤细胞14个。样本间比较涉及肿瘤血管生成、上皮间充质转化、侵袭转移相关的基因和基因集，例如骨转移组明显上调的波形蛋白(VIM，logFC＝3.185，校正后的 P<0.01)，差异有统计学意义；膜微囊蛋白-1(CAV-1，logFC＝2.757,校正后的 P<0.01)，差异有统计学意义。单样本分析中，脑转移和骨转移灶中均鉴定出耐药相关细胞亚群，存在多个耐药相关基因上调，包括脑转移细胞亚群中上调的载脂蛋白2(LCN2, logFC＝1.822,校正后的 P<0.01)，差异有统计学意义、骨转移细胞亚群中上调的趋化因子1(CXCL1，logFC＝1.604,校正后的 P<0.01)，差异有统计学意义。 结论:通过单细胞转录组分析肿瘤细胞异质性，可为晚期肺腺癌患者寻找个体化治疗方案提供线索。

目的:利用生物信息学分析方法，筛选出原位肝癌和转移灶中的差异基因及其参与的代谢通路，寻找肝癌转移治疗新的代谢靶点。方法:从基因表达汇编数据库(GEO)中下载编号为GSE40367的肝癌原发和转移基因表达谱数据。筛选出差异基因后，对差异基因进行基因本体论(GO)功能富集和京都百科全书基因和基因组(KEGG)通路分析。利用STRING数据库和cytoscape软件分析差异基因间的蛋白相互作用。通过文献检索获得肝癌转移中代谢组的变化，对差异基因和代谢物用MetaboAnalyst 4.0进行联合分析。利用Kaplan-Meier生存曲线在线对关键基因进行生存分析。结果:从GSE40367中共筛选出564个差异基因，相比于原位肿瘤，转移癌中上调基因287个，下调基因277个。差异基因GO功能富集在一元羧酸代谢、脂肪酸代谢和脂质转运等过程。KEGG主要富集在胆汁分泌、ABC转运蛋白、半胱氨酸和甲硫氨酸代谢以及糖异生等通路。联合分析表明，主要相关代谢通路是烟酸和烟酰胺代谢、苯丙氨酸代谢、精氨酸生物合成和糖酵解或糖异生等。对关键基因的生存分析发现， CTH基因低表达可能与肝癌不良预后相关， PCK1、 AOX1基因的高表达可能与肝癌不良预后相关。 结论:利用生物信息学分析揭示了与肝癌转移相关的代谢通路及通路中基因和代谢物的变化，提示了肝癌转移发生的分子机制，为肝癌转移治疗提供了新的代谢靶点。

目的:分析恶性胸膜间皮瘤（MPM）基因突变概况和高频突变基因的表达水平，筛选出影响MPM患者预后的关键分子和临床病理因素。方法:于2020年3月，分别从癌症基因组图谱（TCGA）数据库和人类肿瘤相关基因表达汇编（GEO）数据库下载86例MPM组织的基因二代测序数据和89例MPM组织样本的基因芯片表达数据，收集相关体细胞突变信息及对应的临床病理资料。汇总TCGA数据库中组织样本基因突变概况并分析高频突变基因表达水平与MPM患者临床病理学特征、石棉接触史和预后的关系，筛选出与MPM预后显著相关的基因进行基因集富集分析（GSEA）。利用GEO数据库的芯片表达数据对筛选出的关键基因和临床病理特征进行生存分析和GSEA验证。结果:TCGA数据集中单核苷酸变异（SNV）频率最高的10个基因是BAP1、NF2、TP53、TTN、SETD2、LATS2、CCDC168、FAT4、PTCH1和ZNF469。野生型NF2、TP53、SETD2和CCDC168基因的高表达率高于突变型，差异均具有统计学意义（ P<0.05）。TCGA数据集Cox多因素分析结果显示，上皮型（ HR=0.425，95% CI：0.235~0.767， P<0.01）和SETD2低表达（ HR=0.516，95% CI：0.307~0.868， P=0.011）MPM患者的死亡风险较低。GEO数据集生存分析验证发现，上皮型MPM患者生存时间更长，肉瘤型MPM患者生存时间最短（ P<0.01）。TCGA和GEO数据集富集结果显示STED2可能与G2M细胞周期检查点、E2F靶标基因、MYC靶标基因、蛋白分泌、有丝分裂纺锤体、MTORC1通路、TGF-β通路、雄激素反应和紫外线反应等通路相关。 结论:MPM伴随着以BAP1、NF2、TP53、TTN、SETD2和LATS2等基因为代表的较高频率的基因突变。SETD2表达水平和组织类型中的上皮型可能是影响MPM预后的因素。

目的:采用基因表达汇编（GEO）数据库中转录组数据筛选和分析滤泡性淋巴瘤的关键基因。方法:通过GEO数据库收集转录组数据集GSE32018和GSE55267。使用R软件行差异分析，筛选差异表达基因，FunRich 3.13软件分析共同差异基因，Cytoscape 3.7.2软件进行滤泡性淋巴瘤相关生物过程和通路分析，筛选与滤泡性淋巴瘤相关的潜在基因，通过分析Oncomine数据库的临床数据进行生存分析，验证所筛选的差异基因。结果:通过对GSE32018和GSE55267数据集的差异分析，确定141个上调基因和199个下调基因，其中筛选出12个关键基因，即CXCL8、KRT19、CYCS、CDKN3、SFN、RRM2、FN1、APOE、CXCL12、VWF、GATA3、TIMP1，其中CYCS、CXCL8和CXCL12与患者早期生存率的关联最为明显。CXCL12过表达和CYCS低表达与患者不良预后相关；CXCL8在淋巴瘤组织中表达下降，但生存分析中其相对高表达患者出现总生存期缩短的现象，可能与滤泡性淋巴瘤早期发展相关。筛选出GO、KEGG及Reactome通路，分别为GO：0001892、KEGG：04115、R-HSA：2559582、GO：0060968、R-HSA：6785807、GO：0043627、GO：0001936、GO：0043062。结论:筛选出的基因CYCS、CXCL8和CXCL12可能为滤泡性淋巴瘤的治疗研究提供更有效的生物标志物。

目的:分析活化转录因子3(ATF3)在乳腺癌中的表达情况及作用。方法:查询癌症和肿瘤基因表达图谱\基因表达汇编(TCGA\GEO）数据库信息，应用生物信息学方法分析ATF3再乳腺癌中的表达水平，绘制生存曲线，构建ATF3基因互作网络并行动能和通路富集分析。结果:乳腺癌中ATF3 mRNA水平明显低于正常乳腺组织，经过化疗后其ATF3表达水平显著升高。生存分析发现经过系统治疗后，ATF3高表达组的乳腺癌患者，其生存期明显延长，差异有统计学意义( P<0.05)。富集分析发现与乳腺癌相关的通路富集在Estrogen信号通路、丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)信号通路、磷脂酰肌醇3-激酶-蛋白激酶B(PI3K-Akt)信号通路、Wnt信号通路、Breast cancer信号通路、cell cycle信号通路。 结论:ATF3参与调控乳腺癌细胞的增殖，系统治疗后，ATF3的高表达预示着更好的预后。

目的:构建预测FOLFOX方案(奥沙利铂＋亚叶酸钙＋氟尿嘧啶)一线治疗转移性结直肠癌(mCRC)疗效的人工神经网络模型。方法:从美国国家生物信息中心的基因表达汇编(GEO)数据库获取1组FOLFOX方案一线治疗mCRC的数据(GSE104645)作为训练集，其中FOLFOX方案疗效敏感组(完全缓解和部分缓解患者)31例，耐药组(疾病稳定和疾病进展患者)23例。将训练集样本按7∶3分为内部训练样本和内部测试样本。以福建医科大学附属协和医院结直肠外科采用FOLFOX方案一线治疗的30例mCRC患者的芯片数据集(GSE69657)作为外部验证样本，其中敏感组13例，耐药组17例。运用R 3.5.1软件Combat包对两套矩阵的表达值进行批间差校正。运用GEO2R平台对GSE104645中敏感组和耐药组的基因表达进行差异分析，以 P<0.05且|log 2FC|>0.33(FC为差异倍数)为阈值，筛选FOLFOX方案的耐药基因和敏感基因。采用多层感知器方法对GSE104645数据集进行FOLFOX方案疗效的人工神经网络模型构建。然后，以外部验证样本进行回代验证。采用受试者工作特征(ROC)曲线对所建模型的预测能力进行评价。 结果:基于GSE104645数据集，共筛选出2 076个差异基因，其中822个基因在耐药组上调，1 254个基因下调，下调基因为敏感基因。基因本体论(GO)分析显示，差异基因主要富集在物质代谢的调控过程中。所构建的人工神经网络模型共纳入39个基因，包含2个隐藏层。其在训练集中预测训练样本和测试样本的准确度分别为75.7%和76.5%，ROC曲线下面积为0.875。回代验证显示，外部验证样本的ROC曲线下面积为0.778。结论:基于芯片数据成功建立了人工神经网络预测模型，模型稳定性好，预测FOLFOX方案一线治疗mCRC疗效的效能强。与奥沙利铂耐药相关的基因功能主要富集在物质代谢的调控过程中。

目的 基于网络药理学初探表皮生长因子受体(EGFR)突变非小细胞肺癌(NSCLC)与酪氨酸激酶抑制剂(TKI)相关皮疹间的关联机制并预测潜在中药.方法 利用基因表达汇编数据库收集使用TKI厄洛替尼处理前后EGFR突变NSCLC细胞、正常成纤维细胞的基因芯片数据,用R 4.3.2软件limma包筛选差异表达基因,用venn包筛选交集靶基因,用ClusterProfiler包对差异表达基因及交集靶基因进行功能富集分析.通过CoreMine Medical数据库对交集靶基因进行潜在中药预测,统计性味归经,并利用分子对接方法进行验证.结果 筛选出 126个交集靶基因,基因本体、京都基因与基因组百科全书富集分析提示差异表达基因及交集靶基因均富集在染色体、纺锤体等区域,参与有丝分裂、DNA复制等生物学过程及DNA复制、溶酶体、细胞循环等相关信号通路.基因集富集分析显示厄洛替尼处理后,NSCLC细胞的趋化因子通路、核苷酸结合寡聚域样受体信号通路等被激活,成纤维细胞哺乳动物雷帕霉素靶蛋白信号通路、氨基酸代谢通路出现扰动.通过CoreMine Medical数据库预测了354种主要性属寒、温、平,味属苦、辛、甘,归胃、肺、肝经的中药.以黄芩为例筛选有实验支持的靶基因及对应活性成分并进行分子对接分析,发现靶基因与活性成分结合性能好.结论 EGFR突变NSCLC、TKI相关皮疹在发病机制上具有同源性,均涉及DNA复制、细胞循环等,可为EGFR突变NSCLC伴TKI相关皮疹患者的临证用药提供指导.

目的:利用生物信息学分析方法筛选与肝细胞癌(HCC)患者预后、诊断和免疫细胞浸润相关的关键基因,并分析其潜在治疗药物.方法:从基因表达汇编(GEO)数据库和癌症基因组图谱(TCGA)数据库下载HCC基因表达谱数据及相应的HCC患者临床信息.采用R软件limma包筛选HCC差异表达基因(DEGs),对DEGs进行基因本体论(GO)功能和京都基因与基因组百科全书(KEGG)信号通路富集分析,利用STRING数据库构建蛋白-蛋白互作(PPI)网络,使用Cytoscape软件对PPI网络进行可视化并筛选关键基因.通过Kaplan-Meier生存曲线和LASS O回归算法鉴定HCC预后相关关键基因,并利用外部数据集对其表达进行验证和诊断效能分析.采用CIBERSORT算法评估预后相关的关键基因表达与HCC免疫细胞浸润的关系.利用MiRNet和Network Analyst数据库分别构建微小RNA(miRNA)-关键基因mRNA和转录因子(TFs)-关键基因mRNA分子调控网络.利用CMap数据库筛选潜在治疗HCC的小分子药物.结果:共筛选出146个DEGs,其中表达上调基因30个,表达下调基因116个.GO功能和KEGG信号通路富集分析,DEGs明显富集在类固醇、烯化合物和激素代谢等生物过程(BP)及视黄醇代谢、药物代谢-细胞色素P450(CYP450)、补体和凝血级联反应等信号通路.PPI网络分析筛选得到14个关键基因,其中甲酰氨基转移酶环化脱氨酶(FTCD)、分泌型磷蛋白2(SPP2)、凝血酶-抗凝血酶复合物(TAT)、补体C6(C6)和CYP450家族成员2C9(CYP2C9)与HCC患者预后、临床病理分期和组织学分级有明显相关性,在HCC诊断中具有较高的诊断效能,与HCC的免疫细胞浸润有密切关联.Hsa-mir-182-5p、同源框CUT样蛋白1(CUX1)、早期生长反应1(EGR1)、SMAD家族成员4(SMAD4)和肿瘤蛋白P53(TP53)是靶向上述预后相关关键基因的重要调控因子.DL-硫沙芬(DL-thiorphan)、异丙嗪(promethazine)和芹菜素(apigenin)可能对HCC有治疗作用.结论:FTCD、SPP2、TAT、C6和CYP2C9可能是HCC诊断、预后判断和治疗的潜在靶点,预测得到的3种小分子药物DL-thiorphan,promethazine和apigenin可为HCC治疗药物的研发提供参考.

目的 拟采用蛋白质组学联合生物信息学技术构建慢性阻塞性肺疾病(COPD)相关肺癌的竞争性内源RNA(ceRNA)网络,初步探索二者的生物学机制及其潜在的核心治疗靶点.方法 收集COPD相关肺癌患者及单纯肺癌患者的临床标本进行蛋白质组学分析,筛选COPD相关肺癌的差异基因并构建蛋白互作网络(PPI),对上述差异基因进行富集分析.筛选COPD相关肺癌的关键基因并在基因表达汇编(GEO)数据库进行验证,最后预测差异表达蛋白的微小RNA(miRNA)、长链非编码RNA(lncRNA),构建基于COPD相关肺癌的ceRNA网络.结果 蛋白质组学分析结果显示,筛选的差异分子包括下调差异表达蛋白211个,上调差异表达蛋白168个,共计获得379个差异分子并构建PPI,进一步进行功能富集分析.在GEO数据库中检索COPD相关的芯片,结果显示GSE103174数据集共筛选了 929个差异基因.检索肺癌相关芯片,GSE43346数据集共获得13 605个肺癌相关差异基因.将上述结果进一步与前期蛋白质组学分析结果取交集,最终共获得2个COPD相关肺癌基因,具体为OASL、ROGDI.进一步在GEO数据集中对上述结果进行验证,并采用受试者工作特征曲线分析OASL、ROGDI在肺癌及COPD中的诊断价值,结果显示曲线下面积分别为0.784、0.731、0.688、0.785,差异均有统计学意义(P＜0.05).构建了 COPD相关肺癌的lncRNA-miRNA-基因相关ceRNA网络.结论 OASL和ROGDI可能成为用于COPD相关肺癌的诊断和治疗的重要生物标志物.此外,构建的ceRNA网络为进一步研究该病提供了新的方向.

目的:通过生物信息学技术筛选与盆腔器官脱垂(POP)密切相关的衰老基因,并阐明关键基因潜在的临床意义和价值.方法:利用基因表达汇编(GEO)数据库以"pelvic organ prolapse"为关键词检索下载数据集GSE53868和GSE151188获取POP相关基因.从Aging Atlas数据库、CellAge数据库和人类衰老基因组资源(HAGR)数据库获取衰老相关基因,2组基因取交集得到POP相关衰老的差异表达基因(DEGs).采用R 4.2.1软件进行基因富集分析(GSEA).采用注释可视化和集成发现(DAVID)数据库对DEGs进行基因本体论(GO)功能富集分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)信号通路富集分析,采用Cytoscape 3.9.1软件构建蛋白-蛋白互作(PPI)网络,用cytoHubba插件筛选排名前10位的核心基因(Hub基因).采用R软件CIBERSORT反卷积法分析22种免疫细胞在POP组和对照组患者中的浸润情况.采用LASSO回归算法进一步筛选关键基因,分析关键基因与免疫细胞浸润的相关性和诊断效能.结果:通过Aging Atlas、CellAge和HAGR数据库得到724个衰老相关基因,与POP表达谱取交集,提取到含624个基因的POP相关衰老基因表达矩阵,差异分析后得到29个POP相关DEGs,其中表达上调基因2个,表达下调基因27个.GSEA显示,上调通路主要是糖尿病和细胞衰老等通路,下调通路包括阿尔茨海默病和缺氧诱导因子 1(HIF-1)信号通路等.GO功能富集分析主要富集于细胞对脂多糖的反应、炎症反应和细胞增殖的负向调节等生物学过程.KEGG信号通路富集分析主要是白细胞介素 17(IL-17)、肿瘤坏死因子(TNF)和核因子κB(NF-κB)信号传导途径.PPI 网络分析得到白细胞介素 6(IL-6)、白细胞介素 1B(IL-1B)、环氧合酶 2(PTGS2)和 NF-κB抑制因子 α(NFKBIA)等 10 个 Hub基因.CIBERSORT反卷积法分析,中性粒细胞和活化的肥大细胞在POP组患者中浸润比例相对较大,且在相关性分析中活化的肥大细胞与大部分DEGs呈正相关关系(r>0.5),巨噬细胞与IL-1B呈明显正相关关系(r>0.6).LASSO回归算法进一步筛选的 10个关键基因中,Jun D原癌基因(JUND)、Snail同源物1(SNAI1)、双调蛋白(AREG)、A型核纤层蛋白基因(LMNA)和超氧化物歧化酶2(SOD2)的诊断效能较高,受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)均大于0.750.结论:在衰老过程中,JUND、SNAI1、AREG、LMNA和SOD2基因可能通过炎症相关通路、转录调控、影响胶原蛋白分泌和代谢等多种途径参与POP病理生理过程,从而影响结缔组织支撑功能,促进POP的发生发展.