目的利用生物信息學(xué)方法,通過分析基因表達(dá)數(shù)據(jù)庫（GEO）基因芯片數(shù)據(jù)篩選與乳腺癌不良預(yù)后相關(guān)的核心基因,為乳腺癌的治療提供新的候選靶點。方法從GEO數(shù)據(jù)庫下載微陣列數(shù)據(jù)集GSE15852,采用GEO在線工具GEO2R篩選差異表達(dá)基因（DEGs）;DAVID數(shù)據(jù)庫對篩選出的差異表達(dá)基因,進(jìn)行基因本體論分析（GO）和京都基因與基因組百科全書（KEGG）通路富集分析;基于STRING數(shù)據(jù)庫和Cytoscape軟件構(gòu)建蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系（PPI）,并用Cytoscape軟件MCODE插件進(jìn)行模塊分析,獲取關(guān)鍵基因;用在線工具Kaplan-Meier Plotter對這些關(guān)鍵基因進(jìn)行生存分析,獲取與乳腺癌預(yù)后不良的相關(guān)核心基因;采用基因表達(dá)譜交互分析（GEPIA）進(jìn)一步驗證。結(jié)果篩選出57個差異表達(dá)基因,其中上調(diào)基因17個,下調(diào)基因40個。上調(diào)基因主要富集在雌激素反應(yīng)、對細(xì)胞運動的負(fù)調(diào)控反應(yīng)、心臟右心室形態(tài)發(fā)生、交感神經(jīng)系統(tǒng)發(fā)育、細(xì)胞-細(xì)胞黏附及輸尿管的萌芽發(fā)育等生物過程;聚焦于造血細(xì)胞系信號通路。下調(diào)基因顯著富集在脂質(zhì)代謝、分解、存儲過程,膽固醇的儲存、運輸,甘油三酯的合成分解代謝,血... 

【文章來源】：中國醫(yī)藥生物技術(shù). 2020,15(04)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 資料與方法
    1.1 微陣列數(shù)據(jù)集下載
    1.2 方法
        1.2.1 差異表達(dá)基因分析
        1.2.2 基因本體論和京都基因與基因組百科全書通路富集分析
        1.2.3 蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和模塊分析
        1.2.4 生存分析
2 結(jié)果
    2.1 差異基因表達(dá)
    2.2 GO功能富集分析和KEGG通路富集分析
    2.3 PPI網(wǎng)絡(luò)和模塊分析
    2.4 生存分析
3 討論



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