目的通過生物信息學(xué)分析為胰腺導(dǎo)管腺癌的研究提供潛在的生物標(biāo)記物和治療靶點(diǎn)。方法選擇來自Gene Expression Omnibus(GEO)數(shù)據(jù)庫的GSE15471、GSE62165、GSE28735的基因表達(dá)譜作為研究對象,用GEO2R篩選差異表達(dá)的基因(DEGs)。使用DAVID在線數(shù)據(jù)庫對差異表達(dá)基因進(jìn)行基因本體論(GO)和KEGG富集分析。通過STRING數(shù)據(jù)庫構(gòu)建了DEGs的PPI網(wǎng)絡(luò),并利用Cytoscape分析PPI網(wǎng)絡(luò)中基因的連接度,從而篩選核心基因。用KM-plotter在線軟件進(jìn)一步對核心基因進(jìn)行生存分析。結(jié)果共鑒定出170個上調(diào)的DEGs,54個下調(diào)的DEGs。通過富集分析發(fā)現(xiàn),DEGs主要富集于膠原分解代謝過程、細(xì)胞外基質(zhì)分解、蛋白水解、ECM-受體相互作用、黏著力、蛋白質(zhì)消化吸收等通路。基于PPI網(wǎng)絡(luò)中基因的連接度鑒定出十二個核心基因(COL1A1、COL3A1、COL5A2、COL6A3、FN1、ITGA2、MMP1、MMP9、TOP2A、ALB、EGF、POSTN)。進(jìn)一步生存分析發(fā)現(xiàn)MMP1、MMP9、ITGA2、TOP2A、POSTN的高表達(dá)與胰腺導(dǎo)...

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【文章目錄】：
1 資料與方法
    1.1 數(shù)據(jù)下載
    1.2 篩選差異基因
    1.3 DEGs的GO和KEGG分析
    1.4 PPI網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和核心基因的篩選
    1.5 核心基因的生存分析
2 結(jié)果
    2.1 差異基因的鑒定
    2.2 GO和KEGG途徑富集分析
    2.3 PPI網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和核心基因的篩選
    2.4 核心基因的生存分析
3 討論



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