【摘 要】
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目的:采用生物信息学方法筛选出参与皮肤黑色素瘤(skin cutaneous melanoma,SKCM)发生发展的核心基因,并将其进行预后分析,挖掘SKCM早期诊断的潜在分子标志物。方法:从GEO(Ge
【基金项目】
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国家自然科学基金(编号:31402156),山西省重点研发计划项目(编号:201803D31062),山西农业大学青年拔尖创新人才支持计划(编号:TYIT201403)。
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目的:采用生物信息学方法筛选出参与皮肤黑色素瘤(skin cutaneous melanoma,SKCM)发生发展的核心基因,并将其进行预后分析,挖掘SKCM早期诊断的潜在分子标志物。方法:从GEO(Gene Expression Omnibus,GEO)数据库获得两个SKCM相关数据集,利用GEO2R分析筛选出黑色素瘤细胞与正常黑色素细胞差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs),对差异基因进行系统的生物信息学分析。结果:两个数据集有共同差异表达基因575个,
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