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目的:探索吸烟肺腺癌组织中和自噬相关联的基因,并确定吸烟导致肺腺癌的潜在的自噬相关因素和预后因素。方法:从GEO数据库下载2个数据集(GSE32863和GSE75037)的基因表达谱,同时下载来自TCGA数据库的吸烟肺腺癌患者的数据集。采用R中的微阵列数据包的线性模型探索来自吸烟的肺腺癌患者的样本与癌旁肺组织之间的差异基因。采用数据库DAVID进行差异基因的富集分析。采用相互作用基因/蛋白质检索的搜索工具和Cytoscape软件获得蛋白质-蛋白质相互作用网络并识别关键基因。此外,构建自噬相关基因和差异基因之间的网络。采用Kaplan-Meier分析总生存率。结果:在GSE32863数据集确定了71个差异基因,在GSE75037数据集确定了641个差异基因,在TCGA数据集中确定了4 070个差异基因。3个数据集的交集显示了52个差异基因,并选择这些数据进行进一步研究。采用GO基因功能注释将52个差异基因分为生物学过程、分子功能和细胞组分3个类别,进行京都基因和基因组百科全书分析。总共有17个差异基因和自噬相关基因密切关联,其中LYVE1、RGCC、FOSB、ETV4、CDC20与自噬基因关联最为密切。LYVE1、CDC20的表达量在吸烟肺腺癌人群和不吸烟肺腺癌中比较,差异均有统计学意义( P值均<0.05),且与肺腺癌患者总生存率相关(

作者:何杰;李小燕;余觅;张维;孙建

来源:国际呼吸杂志 2020 年 40卷 22期

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作者:
何杰;李小燕;余觅;张维;孙建
来源:
国际呼吸杂志 2020 年 40卷 22期
标签:
吸烟 计算生物学 肺腺癌 差异基因 Smoking Computational biology Lung adenocarcinoma Differential gene
目的:探索吸烟肺腺癌组织中和自噬相关联的基因,并确定吸烟导致肺腺癌的潜在的自噬相关因素和预后因素。方法:从GEO数据库下载2个数据集(GSE32863和GSE75037)的基因表达谱,同时下载来自TCGA数据库的吸烟肺腺癌患者的数据集。采用R中的微阵列数据包的线性模型探索来自吸烟的肺腺癌患者的样本与癌旁肺组织之间的差异基因。采用数据库DAVID进行差异基因的富集分析。采用相互作用基因/蛋白质检索的搜索工具和Cytoscape软件获得蛋白质-蛋白质相互作用网络并识别关键基因。此外,构建自噬相关基因和差异基因之间的网络。采用Kaplan-Meier分析总生存率。结果:在GSE32863数据集确定了71个差异基因,在GSE75037数据集确定了641个差异基因,在TCGA数据集中确定了4 070个差异基因。3个数据集的交集显示了52个差异基因,并选择这些数据进行进一步研究。采用GO基因功能注释将52个差异基因分为生物学过程、分子功能和细胞组分3个类别,进行京都基因和基因组百科全书分析。总共有17个差异基因和自噬相关基因密切关联,其中LYVE1、RGCC、FOSB、ETV4、CDC20与自噬基因关联最为密切。LYVE1、CDC20的表达量在吸烟肺腺癌人群和不吸烟肺腺癌中比较,差异均有统计学意义( P值均<0.05),且与肺腺癌患者总生存率相关(

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