【摘 要】
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目的通过生信分析筛选p53突变型乳腺癌患者中,影响程序性细胞死亡-配体1(PD-L1)表达的关键基因及TP53-PDL1之间的信号调控网络,从而挖掘p53突变型乳腺癌患者潜在的治疗靶点。方法下载TCGA数据库乳腺癌原始的mRNA表达数据。利用WGCNA-R包构建数据集中所有基因的共表达网络。使用R包“ClusterProfiler”对模块基因进行功能注释,以全面探讨这些模块基因的功能相关性。生物过程分析(GO)和通路富集分析(KEGG)被用来评估相关的功能类别。使用蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)分析数据
【机 构】
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中国医学科学院北京协和医院乳腺外科
【基金项目】
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北京协和医院-清华大学合作专项支持“2019Z”。
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目的通过生信分析筛选p53突变型乳腺癌患者中,影响程序性细胞死亡-配体1(PD-L1)表达的关键基因及TP53-PDL1之间的信号调控网络,从而挖掘p53突变型乳腺癌患者潜在的治疗靶点。方法下载TCGA数据库乳腺癌原始的mRNA表达数据。利用WGCNA-R包构建数据集中所有基因的共表达网络。使用R包“ClusterProfiler”对模块基因进行功能注释,以全面探讨这些模块基因的功能相关性。生物过程分析(GO)和通路富集分析(KEGG)被用来评估相关的功能类别。使用蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)分析数据
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