目的對癌癥疼痛基因進行生物信息學分析和篩選,為癌癥患者的疼痛治療提供依據。方法從高通量基因表達（GEO）數據庫下載GSE47603數據并整理分析,利用BART和Metascape（http://metascape.org/gp/index.html）數據庫繪制火山圖、熱圖以及進行基因本體（GO）功能注釋和京都基因與基因組百科全書（KEGG）分析,再利用基因、蛋白質相互作用關系檢索工具（String）數據庫和Cytoscape軟件進行蛋白質-蛋白質相互作用（PPI）和關鍵基因篩選,最后再利用Oncomine腫瘤芯片數據庫對篩選的關鍵基因進行腫瘤相關分析。結果通過對GSE47603數據進行分析,共得到37個差異基因,其中表達下調的基因4個,表達上調的基因33個;差異表達基因的GO功能主要富集在細胞因子介導、細胞對γ干擾素反應、對外部刺激反應的調節(jié)和神經遞質的生物合成等上,KEGG主要富集在細胞因子與細胞因子受體的相互作用通路、白細胞介素（IL）-7信號通路和造血細胞調節(jié)等通路;通過對差異表達基因進行關鍵基因篩選得到得分排名居前10位的關鍵基因分別為非肌性肌球蛋白重鏈9（MYH9）、CXC趨... 

【文章來源】：中國醫(yī)藥指南. 2020,18(28)

【文章頁數】：4 頁

【部分圖文】：

火山圖和熱圖

關鍵基因篩選圖表2關鍵基因得分排名情況排名關鍵基因得分1MYH97

【參考文獻】：
期刊論文
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