基于公共数据库的胶质瘤预后相关基因筛选

目的:基于公共数据库筛选与胶质瘤临床预后相关的基因。方法:从高通量基因表达(GEO)数据库中获取编号为GSE31095的基因芯片数据,利用R包“limma”筛选差异表达基因,并对其进行基因本体论(GO)功能注释、京都基因和基因组百科全书(KEGG)富集分析。通过String和Cytoscape构建蛋白质相互作用网络图,筛选出hub基因。采用癌症基因组图谱(TCGA)数据库和中国胶质瘤基因组图谱(CGGA)数据库验证hub基因,基于CGGA数据集mRNAseq_325的临床数据对hub基因进行随机数森林分析、Kaplan-Meier分析和Cox比例风险分析,以阐明这些hub基因的诊断和预后效果。结果:筛选出了214个差异表达基因,其中上调的205个,下调的9个。GO分析显示,胶质瘤与生物合成过程、翻译过程、核糖体高度相关;KEGG富集结果显示胶质瘤与免疫系统和抗原呈递关系密切。筛选出10个hub基因,与TCGA和CGGA队列验证的结果一致。基于随机森林算法、Cox回归分析、Kaplan-Meier分析和ggrisk分析结果取交集得到4个基因:RPL7、RPL8、RPL12、RPS7。构建的风险模型受试者工作特征(ROC)曲线下面积在1年时为0.691,3年为0.687,5年为0.685。结论:RPL7、RPL8、RPL12、RPS7的高表达是胶质瘤预后不良因素,可作为胶质瘤临床预后有效的生物标志物以及为新药研发提供新的方向。

基于生物信息学分析宫颈鳞癌的关键基因与免疫细胞浸润

目的:利用数据库芯片信息探寻宫颈鳞癌致病的关键基因,并从免疫细胞浸润角度探讨其可能作用机制。方法:从高通量基因表达(GEO)数据库获取基因芯片GSE63514,运用R语言“limma”等相关拓展包筛选差异表达基因,利用R语言“cluster Profiler”等拓展包进行基因本体(GO)功能富集分析、京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析,通过String和Cytoscape软件构建蛋白质相互作用网络图,并筛选出关键基因。采用癌症基因组图谱(TCGA)数据库获取宫颈鳞癌基因表达谱验证hub基因。使用随机森林算法筛选疾病关键基因,然后基于CIBERSORT反卷积算法对免疫细胞浸润模式进行分析。结果:共筛选出569个差异表达基因,其中上调262个,下调307个。GO分析显示,宫颈鳞癌主要与细胞周期、有丝分裂高度相关;KEGG分析显示,宫颈鳞癌主要与细胞周期过程、驱动蛋白高度相关。基于hub基因的随机森林算法筛选出TTK、CDK1、KIF23、KIF2C、NUSAP1共5个关键基因。免疫浸润模式分析结果显示,幼稚CD4^(+)T细胞在宫颈鳞癌中表达显著上调。结论:TTK、CDK1、KIF23、KIF2C、NUSAP1基因与宫颈鳞癌发生发展密切相关,幼稚CD4^(+)T细胞等免疫细胞在宫颈鳞癌的发生发展中具有重要作用。