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◇ 统计源期刊
文章类型：
机构：
[1]昆明医科大学公共卫生学院,云南昆明,650500
[2]云南省疾病预防控制中心环境卫生所,云南昆明,650022
[3]昆明医科大学第一附属医院产科,云南昆明,650032
外科科室
妇产科
产科
昆明医科大学附属第一医院
出处：
ISSN：
关键词：
生物信息学
肺腺癌
基因
生存分析
预后
摘要：
目的 利用生物信息学方法筛查肺腺癌的差异基因,分析其在肺腺癌的发生发展过程中可能参与的信号传导通路,寻找肺腺癌的关键基因并评估其对肺腺癌预后的意义.方法 从GEO数据库中获取肺腺癌基因表达芯片数据集GSE10072、GSE32863、GSE43458和GSE116959,将四组数据集整合后获得肺腺癌的差异表达基因,采用STRING数据库对差异表达基因构建肺腺癌蛋白-蛋白互相作用网络,通过在线网站DAVID对差异基因进行GO富集分析和KEGG通路分析,用Cytohubba筛选关键基因,并利用GEPIA分析关键基因与预后的相关性.结果 初步筛查得到214个差异基因,包括42个上调基因和172个下调基因,最后筛选得到6个关键基因.生存分析显示PECAM1、SPP1和KIAA0101的表达对肺腺癌的预后有显著影响(P<0.05),Diseasemeth分析显示SPP1、KIAA0101、COL3A1、GNG11和FOS基因在肺腺癌组织中的甲基化水平异常(P<0.05).结论 这6个基因可能参与了肺腺癌的发生发展,对肺腺癌的诊断、靶点治疗和预后提供一定参考.
基金：
昆明医科大学科技创新团队基金资助项目(CXTD201706)
第一作者：
第一作者机构：
[1]昆明医科大学公共卫生学院,云南昆明,650500
通讯作者：
推荐引用方式(GB/T 7714)：
马国玉,熊庆,蒋国庆,等.基于生物信息学方法识别肺腺癌预后相关基因[J].昆明医科大学学报.2020,41(07):30-37.
