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目的 筛选与结直肠癌(CRC)中奥沙利铂(OXA)耐药性相关的基因和通路.方法 首先通过GEO数据库分析GSE76092的基因表达谱,筛选出CRC的OXA敏感和OXA耐药细胞系之间的差异表达基因(DEGs).利用DAVID数据库进行基因本体论(Go)分析和京都基因和基因组百科全书(KEGG)通路分析.通过STRING工具构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络.经MCODE插件选择关键基因,并利用GEPIA工具进行生存分析.最后使用miRWalk数据库预测相关的miRNA.结果 通过数据分析总共获得474个DEGs,并筛选了相关的信号通路和PPI网络.筛选出15个中心基因,其中7个显著参与NF-κB和趋化因子信号等通路.对7个关键基因的生存分析表明,CXCL8、IL-1β和PTGS2表达水平与CRC患者的总体生存相关.预测hsa-miR-6893-5p、hsa-miR-7851-3p和hsa-miR-96-3p是OXA耐药相关核心miRNA.结论 基于生物信息学筛选出来的OXA耐药关键基因和信号通路,为CRC中OXA耐药的潜在机制提供更深入的了解.

作者:徐建波;周星宇;谢琴琴;欧信德;叶锦宁;彭建军;吴晖

来源:中华普通外科学文献(电子版) 2020 年 14卷 5期

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作者:
徐建波;周星宇;谢琴琴;欧信德;叶锦宁;彭建军;吴晖
来源:
中华普通外科学文献(电子版) 2020 年 14卷 5期
标签:
结直肠肿瘤 奥沙利铂 耐药性 生物信息学分析
目的 筛选与结直肠癌(CRC)中奥沙利铂(OXA)耐药性相关的基因和通路.方法 首先通过GEO数据库分析GSE76092的基因表达谱,筛选出CRC的OXA敏感和OXA耐药细胞系之间的差异表达基因(DEGs).利用DAVID数据库进行基因本体论(Go)分析和京都基因和基因组百科全书(KEGG)通路分析.通过STRING工具构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络.经MCODE插件选择关键基因,并利用GEPIA工具进行生存分析.最后使用miRWalk数据库预测相关的miRNA.结果 通过数据分析总共获得474个DEGs,并筛选了相关的信号通路和PPI网络.筛选出15个中心基因,其中7个显著参与NF-κB和趋化因子信号等通路.对7个关键基因的生存分析表明,CXCL8、IL-1β和PTGS2表达水平与CRC患者的总体生存相关.预测hsa-miR-6893-5p、hsa-miR-7851-3p和hsa-miR-96-3p是OXA耐药相关核心miRNA.结论 基于生物信息学筛选出来的OXA耐药关键基因和信号通路,为CRC中OXA耐药的潜在机制提供更深入的了解.

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