【摘 要】
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目的 利用脑胶质瘤(glioblastoma,GBM)芯片数据,采用整合生物信息学法和加权基因共表达网络分析(weighted gene correlation network analysis,WGCNA)法,寻找肿瘤发病特征基
【机 构】
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长沙卫生职业学院,长沙410000;长沙医学院,长沙410000
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目的 利用脑胶质瘤(glioblastoma,GBM)芯片数据,采用整合生物信息学法和加权基因共表达网络分析(weighted gene correlation network analysis,WGCNA)法,寻找肿瘤发病特征基因、关键通路以及转录调控机制.方法 利用GEO数据库中高通量基因芯片数据,通过整合生物信息学法筛选出差异基因;利用WGCNA分析GBM关键基因hub基因;采用维恩分析法,整合这些差异基因与hub基因,筛选出GBM特征基因.采用基因本体论(Gene Ontology,GO)基因功能注释,京都基因和基因组数据库(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)通路富集,分析GBM特征基因所富集的功能和通路.利用Kaplan-Meier分析特征基因与GBM生成率的关系.利用基因云生物信息平台(GCBI),分析调控这些特征基因的转录因子.结果 经分析,发现273个特征基因.这些特征基因主要可影响离子通道、蛋白激酶、γ-氨基丁酸受体功能.CHD5,SYP,PHYHIP表达水平与GBM生存率显著相关;转录因子Spl、Sp3、REST可能是调控这些特征基因的关键因子.结论 本研究从多种角度定义了GBM的特征基因及调控机制,为其精准治疗提供了依据.
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