通过生物信息学的方法对大肠癌的核心基因预测与验证

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背景:大肠癌是世界上发病率最高的三大癌症之一,在所有癌症中死亡率居于第二位。预计到2030年,全球结直肠癌负担将增加60%,新增病例>220万,死亡110万。大肠癌的早期症状不典型,经常被漏诊或误诊,通常在中晚期被发现。大肠癌常用的早期检测方法包括粪便检查,血液检查和肠镜检查。但是,在经济欠发达的地区可能无法完善相关检测,检出率相对更低。结直肠癌的主要的治疗方法包括:外科手术,新辅助放疗(直肠癌),辅助化疗(为III/IV期和高风险的II期大肠癌),和分子靶向药物治疗。但是,这些治疗方法都有一定的缺陷。因此,探究新的生物标记物对了解促进结直肠癌发生、发展的分子机制,以期实现结直肠癌的早期诊断和新靶标治疗至关重要。目的:采用生物信息学方法探究大肠癌的发病机制,为大肠癌的防治提供生物信息学依据。方法:用GEO2R在线工具分析GSE110224、GSE113513、GSE126092中大肠癌组织和癌旁组织的差异表达基因(Differentially expressed genes,DEGs),通过Draw Venn Diagram在线工具对三个数据集取交集,通过DAVID数据库对DEGs进行GO分析和KEGG通路富集分析,然后通过STRING数据库构建蛋白质相互作用网络,用Cytoscape软件进行关键基因(Hub基因)筛选和功能模块分析,并在GEPIA数据库对Hub基因进行验证及相关性分析,用Target Scan数据库预测调控靶基因的micro RNAs,并用OncomiR分析micro RNAs在大肠癌组织中的表达及其与生存预后的关系。GSE110224、GSE113513、GSE126092(以|log FC|>1且P<0.05)分别筛选出1236、2919、2659个在大肠癌与癌旁组织中差异表达的基因,用在线工具draw venn diagram对GSE110224、GSE113513、GSE126092差异表达基因取交集发现234个在三组数据中都存在的差异表达基因,其中139个上调基因,95个下调基因。其中139个上调基因功能分析主要涉及细胞粘附\细胞对缺氧的反应、转化生长因子β受体信号通路的正调控、PI3K-Akt信号通路、癌症中的转录失调、MAPK信号通路等过程。95个下调基因功能分析显示,主要富集在一下生物学过程胶原分解代谢过程、细胞增殖、有丝分裂细胞周期的G2/M转换、p53信号通路、细胞因子-细胞因子-受体相互作用。蛋白质互作网络筛选出59(24个上调基因、35个下调基因)个Hub基因。GEPIA数据库验证显示其中的10个基因(SCG2、NR3C2、AURKA、CCNA2、CCNB1、CHRDL1、CLCA1、COL8A1、CXCL2、ZG16)与大肠癌患者的不良预后有关。其中3个基因(SCG2、CCNB1、CCNA2)与大肠癌的分期有关,并且在大肠癌中具有相关性。miR-802与SCG2 m RNA的3’UTR结合。与正常组织相比,miR-802在大肠癌组织中表达下调,且与大肠癌患者不良预后具相关性。结论:我们通过生物信息学方法研究确定了与大肠癌增殖和预后相关的核心基因SCG2、NR3C2、AURKA、CCNA2、CCNB1、CHRDL1、CLCA1、COL8A1、CXCL2、ZG16;SCG2可能与CCNB1、CCNA2相互作用共同影响大肠癌的进展;进一步研究结果表明miR-802通过靶向SCG2抑制大肠癌的增殖和进展。我们的发现增加了我们对结直肠癌发展的分子机制的了解,并可能有助于发展大肠癌的早期诊断和确定治疗结直肠癌的靶标。
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