乳腺癌拉帕替尼耐药关键基因的生物信息学研究

目的通过生物信息学方法筛选乳腺癌拉帕替尼耐药的关键基因和通路,为进一步研究奠定基础。方法从美国国家生物信息中心的GEO数据库筛选并下载GSE16179和GSE38376基因表达谱数据,归一化处理后使用R语言的limma包分析和筛选差异表达基因(differential expressed genes,DEGs);利用DAVID在线数据库对DEGs进行功能和通路富集;使用STRING在线工具及Cytoscape软件建立蛋白互相作用网络(proteinprotein interaction network,PPI),并利用MCODE插件分析得到关键模块和基因;应用DAVID和GeneMANIA对关键基因进行功能富集与共表达网络分析;用Kaplan-Meier Plotter在线数据库对关键基因进行生存预后分析。结果共筛选出206个DEGs,其中上调基因126个、下调基因80个;DAVID分析结果显示,DEGs主要富集在细胞外空间和区域,包括细胞外基质组织、氧结合、整合素结合、细胞黏附、血管生成的正调控、Hippo信号通路、转化生长因子-β信号通路等生物过程;PPI网络可视化得到74个节点,应用MCODE插件筛选得到10个关键基因。基于Kaplan-Meier Plotter在线数据库的生存分析发现,其中6个关键基因(过氧化物酶体增殖物激活受体γ、转化生长因子β受体2、基质金属蛋白酶抑制剂1、转化生长因子β诱导因子、丝氨酸蛋白酶抑制剂E1和血小板凝血酶蛋白1)与乳腺癌患者的预后密切相关(P<0.05)。结论本研究筛选出的6个基因可能在拉帕替尼治疗乳腺癌耐药中起重要作用。