【摘 要】
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目的应用生物信息学方法分析非小细胞肺癌(NSCLC)基因芯片数据,筛选差异表达基因(DEGs),探讨与NSCLC预后相关的生物标志物,为NSCLC的治疗提供新靶点。方法在GEO数据库下载NSCLC相关的基因芯片数据,运用GEO2R工具和FunRich3.1.3软件筛选出两个数据集共同的DEGs。应用DAVID数据库对DEGs进行GO分析及KEGG分析,并通过STRING数据库及Cytoscape 3.8.0软件构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络,分析筛选出前20个枢纽基因。运用Kaplan-Meie
【基金项目】
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陕西省重点研发计划资助项目(No.2019KW-074),陕西省自然科学基础研究计划资助项目(No.2020JQ-512)。
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目的应用生物信息学方法分析非小细胞肺癌(NSCLC)基因芯片数据,筛选差异表达基因(DEGs),探讨与NSCLC预后相关的生物标志物,为NSCLC的治疗提供新靶点。方法在GEO数据库下载NSCLC相关的基因芯片数据,运用GEO2R工具和FunRich3.1.3软件筛选出两个数据集共同的DEGs。应用DAVID数据库对DEGs进行GO分析及KEGG分析,并通过STRING数据库及Cytoscape 3.8.0软件构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络,分析筛选出前20个枢纽基因。运用Kaplan-Meie
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