骨肉瘤基因表达谱芯片的生物信息学分析

论文摘要

目的应用生物信息学的方法对骨肉瘤（osteosarcoma,OS）基因表达谱芯片进行分析,从分子水平探讨OS的发病机制。方法从GEO数据库下载OS基因芯片数据集的原始数据,应用生物信息学方法筛选差异表达基因（differentially expressed genes,DEGs）,并利用R语言enrichplot软件包对差异基因进行基因本体论（Gene ontology,GO）及通路富集（KEGG）分析,通过STRING在线软件、Cytoscape及其插件cytoHubba、Network Analyzer对OS的显著差异基因进行蛋白质-蛋白质相互作用网络分析（PPI分析）,寻找关键（Hub）基因。结果共筛选出408个DEGs,其中包括274个上调基因和134个下调基因。对其进行生物信息学分析发现,SPP1、HLA-DPA1、MAFB、PRAME、RPS11、FOSL1、S100A2、PPID、DHRS2等基因及PI3K-Akt信号通路、趋化因子信号通路、Toll样受体信号通路、p53信号通路在OS的发生发展中起着重要作用。通过STRING分析发现,包括GINS2、RFC3、TRIP13等在内的10个基因处于核心节点位置。结论 CDC6、FEN1、OIP5、GINS2和RFC3可能在OS的发生发展中起重要作用,为研究OS的发病机制提供了新线索。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 冯晓飞,马遥,赵舒煊,沈伟,刘正,袁文华,周海宇

关键词: 骨肉瘤,分子机制,差异表达基因,生物信息学

来源: 华中科技大学学报(医学版) 2019年03期

年度: 2019

分类: 医药卫生科技,基础科学

专业: 生物学,外科学,肿瘤学

单位: 兰州大学第二医院骨科,兰州大学甘肃省骨关节疾病研究重点实验室,兰州大学第二医院检验科

基金: 甘肃省自然科学基金资助项目(No.17JR5RA189)

分类号: R738.1;Q811.4

页码: 281-286

总页数: 6

文件大小: 1517K

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