目的利用生物信息學(xué)方法及網(wǎng)頁統(tǒng)計工具篩選與乳腺癌的發(fā)病相關(guān)的樞紐基因(hub基因),并且聯(lián)合蛋白數(shù)據(jù)庫等多數(shù)據(jù)庫比對,進(jìn)一步分析生物學(xué)功能及與預(yù)后的相關(guān)性。方法從GEO數(shù)據(jù)庫中下載得到2個表達(dá)譜芯片數(shù)據(jù)集,利用在線工具GEO2R比對數(shù)據(jù)集中正常組織與乳腺癌組織的差異表達(dá)基因(DEG),使用DAVID在線數(shù)據(jù)庫對差異基因進(jìn)行功能富集分析和通路注釋,后使用網(wǎng)頁工具STRING和Cytoscape軟件構(gòu)建蛋白互作(PPI)網(wǎng)絡(luò)并用其篩選出hub基因,最后結(jié)合Kaplan-Meier plotter數(shù)據(jù)庫對篩選出的hub基因進(jìn)行進(jìn)一步分析和驗證。結(jié)果共選取出127個DEG,其中有36個表達(dá)上調(diào),91個表達(dá)下調(diào)。后使用Cytoscape軟件中插件cytoHubba再次篩選得出AURKA、CDK1、PCNA、TOP2A、HMMR、RRM2、PRC1、MCM4、GINS2、SMC4等10個基因確定為hub基因。Kaplan-Meier plotter數(shù)據(jù)庫生存分析驗證顯示除CDK1、SMC4外,其他基因的差異表達(dá)均與乳腺癌患者的總生存率(OS)相關(guān)。結(jié)論最后篩選出hub基因的與乳腺癌的發(fā)生及預(yù)后有密...

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【部分圖文】：

圖1GSE109169、GSE15852數(shù)據(jù)集的差異基因火山圖（A）及其DEG韋恩圖（B)

為了更深入地了解2個數(shù)據(jù)集中的DEG，利用DAVID進(jìn)行了GO分析和KEGG途徑富集分析（圖2）。選取前5位的功能富集結(jié)果，GO分析顯示DEG中主要參與的生物學(xué)過程：血管生成、過氧化氫分解代謝過程、蛋白激酶B信號的正向調(diào)控；對于分子功能（molecularfunction,MF....

圖2對DEG進(jìn)行GO分析和KEGG途徑富集分析圖

使用Kaplan-Meierplotter網(wǎng)頁工具中的TEGA數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)進(jìn)行10個hub基因的預(yù)后分析，其中MCM4與CDK1對乳腺癌患者OS無明顯影響，其余在乳腺癌組織中呈現(xiàn)高表達(dá)的hub基因均對乳腺癌患者的OS有顯著影響（圖6）。3討論

圖3利用Cytoscape中cytoHubba插件篩選10個hub基因網(wǎng)絡(luò)圖

在這項研究中，筆者首先從2個GEO數(shù)據(jù)集GSE109169、GSE15852中共篩選出127個DEG，并對篩選出DEG進(jìn)行GO及KEGG富集分析。GO功能富集分析表明差異基因主要參與血管生成、蛋白激酶B信號的正向調(diào)控等生物學(xué)過程；主要富集在細(xì)胞外外來體細(xì)胞外間隙；KEGG分析顯示....

圖4GEPIA數(shù)據(jù)庫中乳腺癌10個hub基因的相對表達(dá)水平比較

AURKA是哺乳動物細(xì)胞染色體分離過程的關(guān)鍵調(diào)控因子。經(jīng)研究表明，與雌激素介導(dǎo)的乳腺癌細(xì)胞生長和耐藥密切相關(guān)[8]。然而，對AURKA轉(zhuǎn)錄調(diào)控機(jī)制仍舊尚未可知，尤其是在乳腺癌。CDK1基因是細(xì)胞周期蛋白激酶的一種,它激活后可導(dǎo)致細(xì)胞的惡性增殖[9]。目前已有實驗驗證CDK1對癌細(xì)....

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