摘要
通过生物信息学分析寻找骨肉瘤医治的关键mRNA及癌症发生发展相关通路,同时跟进进行癌症预后分析,预测骨肉瘤的潜在基因调控轴。方法 对基因数据库(GEO数据库)中得到的芯片数据进行差异基因筛选。确定芯片“GSE26857 ”和“GSE22970”,利用仙桃学术在线工具对骨肉瘤样本和正常骨骼样本中的差异mRNA进行筛选,并通过Sangerbox在线平台对两数据集取交集,得到交集mRNA,选取表达下调的三个mRNA。结果 该研究共筛选了1016个差异基因(P<0.05,|Log2FC|>2),其中有788个上调基因,227个下调基因。这些基因主要参与了胚胎器官发育、细胞外间质组织、药物反应、肌肉系统过程含胶原蛋白的细胞外间质、细胞连接、血小板 α 颗粒、顶端浆膜片、白细胞内皮转移等相关代谢通路。在PPI网络中,通过cytoHubba插件在GSE26857数据集筛选出3个最为关键的基因,按照排名先后分别为ALB、CSF2、CCL4,在GSE22970数据集中筛选出3个关键基因,分别是MYC、ENG、KIT。生存分析结果显示MYC与ESM1与积极预后显著相关。通过相关平台预测关联最显著的西药分别是异三叶醇、辛卡利特、白喉毒素、西洛雷定,最显著关联的中药成分分别是白果、银杏叶、黄芩、茶树根。结论 该研究利用生物信息学筛选出骨肉瘤中的关键mRNA,帮助理解其分子机制及在骨肉瘤发病机制和发生、发展过程中的作用,并将相关基因与中药治疗联系起来,积极评估预后价值。
