GSE74602芯片数据中直肠癌关键基因与治疗药物的生物信息学筛选

《中国普通外科杂志》 罗磊;龚宝成;刘福囝
摘要:
目的:通过生物信息学方法探寻结直肠癌的诊断标志物及潜在的治疗靶点与治疗药物。方法:从美国国立生物技术信息中心(NCBI)公共数据平台基因表达大棚车(GEO)下载芯片数据GSE74602,包括60个样本,其中30例结直肠癌样本,30例正常结直肠组织样本。用R语言中的Limma包对正常组织和癌症组织进行差异表达分析,用DAVID在线数据库对筛选出来的差异表达基因进行基因本体论(GO)富集分析和京都基因与基因组百科(KEGG)信号通路分析,同时通过STRING在线数据库构建差异表达基因的蛋白互作网络,利用Cytoscape软件进行可视化编辑,并且通过MCODE插件进行子网络模块分析,筛选出结直肠癌发生过程中的核心基因。最后,用连通图数据库(c Map)分析具有潜在治疗结直肠癌的小分子药物。结果:总共筛选出231个差异表达基因,包括122个上调基因,109个下调基因。GO分析结果表明,表达上调的基因富集的生物学过程主要包括细胞周期、细胞分裂等,而表达下调的基因富集在免疫反应,细胞内信号级联和防御反应等生物学过程。KEGG通路分析发现表达上调的基因主要参与细胞中氮及矿物质的代谢和细胞中相关物质的分泌(胆汁、胰液)的信号通路,而表达下调的基因主要参与药物代谢、细胞循环以及p53信号传导通路。子网络模块分析发现了一些在结直肠癌发生的调控中起着重要作用的关键基因,如KIF20A、CENPF、NCAPG、PYY、IQGAP3;蛋白互作网络中的差异表达基因被映射到c Map上,筛选出若干个潜在治疗结直肠癌的小分子药物,如紫霉素、去甲骆驼蓬碱、斑鸠霉素等。结论:所发现的关键基因可能会成为诊断结直肠癌新的肿瘤标志物或者治疗结直肠癌的新的靶点;此外,筛选出的小分子药物有可能成为治疗结直肠癌的新型药物。
结直肠肿瘤 , 信息系统 , 微阵列分析 , 计算生物学
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