基于GEO乙型肝炎病毒相关肝癌芯片数据的生物信息学分析

来源 :应用预防医学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jiu999
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目的 采用生物信息学方法筛选和分析乙型肝炎病毒(HBV)相关肝细胞癌(HCC)差异表达基因(DEGs),探究HBV相关HCC发生发展的分子机制.方法 通过GEO在线分析工具GEO2R筛选出HBV相关HCC组织和癌旁正常组织的DEGs;Enrichr数据库对DEGs行GO功能富集和KEGG通路富集分析;STRING数据库和Cytoscape软件筛选关键基因;GEPIA数据库对关键基因行生存曲线分析.结果 筛选出145个DEGs,其中上调基因111个,下调基因34个.功能分析显示,下调DEGs主要涉及咖啡因代谢、 视黄醇代谢、 细胞色素P450代谢等信号通路,上调DEGs主要涉及p53信号通路、 细胞周期、ECM-受体相互作用等信号通路;共筛选出10个关键基因,其中上调DEGs CDK1、CCNB1、ECT2、TOP2A、HMMR、DTL、NEK2、BUB1B及下调DEGs ESR1与HCC预后不良有关.结论 通过对HBV相关HCC芯片数据的生物信息学分析发现,CDK1、CCNB1、ECT2、TOP2A、HMMR、DTL、NEK2、BUB1B及ESR1基因可能对HBV相关HCC的发生发展起关键作用.
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