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PKMYT1對肺腺癌放射敏感性的影響

發(fā)布時間:2021-07-21 07:46
  目的:肺腺癌是最常見的肺癌類型之一,近幾十年來其發(fā)生率顯著增長。放射療法是肺腺癌的有效治療方法,但是,肺腺癌對放射治療表現(xiàn)出不同程度的放射抵抗性,是影響放射治療效果從而導(dǎo)致治療失敗的主要因素。因此,探討提高肺腺癌放射敏感性方法和手段對肺腺癌的臨床放射治療有重要的意義。本研究采用生物信息學(xué)方法分析GEO肺腺癌芯片,從肺腺癌芯片中尋找與肺腺癌不良預(yù)后相關(guān)基因,然后從中選出可能作為調(diào)控肺腺癌放射敏感性靶點的基因進行深入實驗。研究方法:1、GEO數(shù)據(jù)庫中選取了三個肺腺癌的基因表達譜(GSE32863,GSE33532和GSE43458)。使用GEO2R在線工具來篩選各基因表達譜中與癌旁正常肺組織相比在肺腺癌組織中表達上調(diào)的基因,然后使用Venn在線軟件篩選三個數(shù)據(jù)集中共同表達上調(diào)的基因。在DAVID在線網(wǎng)站中對這些基因進行基因本體論(Gene Ontology,GO)和京都基因與基因組百科全書(Kyoto Encyclopedia of Gene and Genome,KEGG)分析。使用STRING在線網(wǎng)站來獲取基因之間的蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)(protein-protein interacti... 

【文章來源】:中國醫(yī)科大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】:97 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

PKMYT1對肺腺癌放射敏感性的影響


從GSE33532、GSE43458和GSE32863芯片中獲得324個共同上調(diào)基因

基因,醫(yī)科大,卵母細(xì)胞成熟,孕酮


中國醫(yī)科大學(xué)碩士學(xué)位論文5細(xì)胞質(zhì)。KEGG分析結(jié)果顯示上調(diào)的基因主要富集在細(xì)胞周期,氨基酸的生物合成,果糖和甘露糖代謝,ECM-受體相互作用,碳代謝,抗生素的生物合成,卵母細(xì)胞減數(shù)分裂,孕酮介導(dǎo)的卵母細(xì)胞成熟,p53信號通路和代謝途徑(圖2,表1和表2)。圖2324個上調(diào)基因進行GO和KEGG分析

蛋白質(zhì),相互作用,肺腺癌,基因


中國醫(yī)科大學(xué)碩士學(xué)位論文9圖3A:蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。B:重要模塊的識別3.4核心基因的生存分析使用KaplanMeier-plotter在線網(wǎng)站來分析72個核心基因與肺腺癌患者總生存期(OS)的關(guān)系。結(jié)果顯示著72個基因中,有58個基因與肺腺癌患者的OS有顯著相關(guān)性,基因高表達肺腺癌患者的OS明顯低于低表達患者,差異有顯著性(P<0.05,表3和圖4)。表3使用KaplanMeier-plotter分析72個基因與肺腺癌預(yù)后的相關(guān)關(guān)系CategoryGenesGeneswithsignificantlyworsesurvival(P<0.05)MAD2L1PKMYT1KIF2CTTKCCNA2BUB1KIF20ACKAP2LBIRC5CCNB2EXO1CDCA3CDKN3CDC20OIP5HJURPKIF14MCM2MCM10PRC1MELKKIF15NCAPGPTTG1TK1KIF4AUBE2CFOXM1AURKAKIFC1CEP55CDC25CTYMSASF1BKIAA0101EZH2CENPFDLGAP5CHEK1CDCA5ZWINTANLNPOLQCDC45GINS2TIMELESSSHCBP1RFC4NEK2AURKBUBE2TCCNB1TPX2MCM4TOP2APBKASPMCDCA8Geneswithoutsignificantlyworsesurvival(P>0.05)KNTC1HMMRRAD51POLE2ECT2RAD51AP1STILATAD2PLK4CDK1KIF11MCM6CDCA7CKS1B

【參考文獻】:
期刊論文
[1]Genetic Variants in CHEK1 Gene Are Associated with the Prognosis of Thoracic Esophageal Squamous Cell Carcinoma Patients Treated with Radical Resection[J]. 李婧,唐洋,黃柳,于倩倩,胡廣原,陳超,張鵬,袁響林.  Journal of Huazhong University of Science and Technology(Medical Sciences). 2016(06)



本文編號:3294620

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