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目的 采用稳健排序整合算法(RRA)筛选胃癌潜在的治疗和预后靶点,为胃癌的早期诊断、预后评估和诊断试剂盒的开发提供依据.方法 挖掘高通量基因表达数据库(GEO)中7套胃癌基因表达谱数据(GSE54129、GSE63089、GSE65801、GSE66229、GSE79973、GSE118897、GSE118916),筛选差异表达基因,并对差异表达基因进行基因本体论(GO)和京都基因和基因组百科全书(KEGG)功能富集分析,得到胃癌相关生物学过程和细胞信号通路.对差异表达基因结果进行蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络分析,构建蛋白互作网络,使用RRA法筛选网络核心基因.通过CIBERSORT算法进行免疫细胞浸润分析,使用R语言Survival包分析核心基因与总生存率的相关性.结果 通过生物信息学分析,共筛选得到12个网络核心基因(CHGB、COL4A1、THBS1、COL3A1、COL1A1、COL1A2、SPP1、LUM、FGG、TIMP1、VCAN 和 SPARC 基因).免疫细胞浸润分析显示,与胃癌组织相比,22种免疫细胞中CD4 T细胞在正常胃组织中占主导地位.生存分析结果表 明,CHGB、COL4A1、THBS1、COL3A1、COL1A1、COL1A2、SPP1、LUM、FGG、TIMP1、VCAN 和SPARC在高、低表达组中P均小于0.05,这些基因表达量与胃癌患者的总生存期显著相关.结论 CD4 T细胞在胃癌的发生发展中起重要作用,CHGB、COL4A1、THBS1、COL3A

作者:周雪桐;安彩艳;张谦

来源:国际检验医学杂志 2023 年 44卷 20期

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作者:
周雪桐;安彩艳;张谦
来源:
国际检验医学杂志 2023 年 44卷 20期
标签:
稳健排序整合算法 胃癌治疗靶点 核心基因 免疫细胞浸润分析 预后 生物信息学 Robust Rank Aggregation gastric cancer therapeutic targets core genes immune cell infiltration analysis prognosis bioinformatics analysis
目的 采用稳健排序整合算法(RRA)筛选胃癌潜在的治疗和预后靶点,为胃癌的早期诊断、预后评估和诊断试剂盒的开发提供依据.方法 挖掘高通量基因表达数据库(GEO)中7套胃癌基因表达谱数据(GSE54129、GSE63089、GSE65801、GSE66229、GSE79973、GSE118897、GSE118916),筛选差异表达基因,并对差异表达基因进行基因本体论(GO)和京都基因和基因组百科全书(KEGG)功能富集分析,得到胃癌相关生物学过程和细胞信号通路.对差异表达基因结果进行蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络分析,构建蛋白互作网络,使用RRA法筛选网络核心基因.通过CIBERSORT算法进行免疫细胞浸润分析,使用R语言Survival包分析核心基因与总生存率的相关性.结果 通过生物信息学分析,共筛选得到12个网络核心基因(CHGB、COL4A1、THBS1、COL3A1、COL1A1、COL1A2、SPP1、LUM、FGG、TIMP1、VCAN 和 SPARC 基因).免疫细胞浸润分析显示,与胃癌组织相比,22种免疫细胞中CD4 T细胞在正常胃组织中占主导地位.生存分析结果表 明,CHGB、COL4A1、THBS1、COL3A1、COL1A1、COL1A2、SPP1、LUM、FGG、TIMP1、VCAN 和SPARC在高、低表达组中P均小于0.05,这些基因表达量与胃癌患者的总生存期显著相关.结论 CD4 T细胞在胃癌的发生发展中起重要作用,CHGB、COL4A1、THBS1、COL3A

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