目的:基于芯片数据分析和生物信息学方法挖掘与子宫内膜癌淋巴结转移相关的潜在差异表达基因。方法:在GEO数据库中筛选子宫内膜癌淋巴结转移相关的mRNA表达谱芯片数据,分析mRNA表达谱,筛选差异表达基因;通过生物学过程注释、生物信号通...目的:基于芯片数据分析和生物信息学方法挖掘与子宫内膜癌淋巴结转移相关的潜在差异表达基因。方法:在GEO数据库中筛选子宫内膜癌淋巴结转移相关的mRNA表达谱芯片数据,分析mRNA表达谱,筛选差异表达基因;通过生物学过程注释、生物信号通路富集、文本挖掘及蛋白/基因相互作用等综合生物信息学方法再次分析,挖掘与子宫内膜癌淋巴结转移相关的信号通路和基因。结果:在GEO数据库获得GSE2109、GSE39099芯片数据,将共同差异表达基因及信号通路富集,获得8条与子宫内膜癌淋巴结转移显著相关的信号通路(type I interferon、interferon-gamma-mediated、PI3K-Akt、Rap1、TGF-beta、cGMP-PKG、Wnt、Ras)及调控这些信号通路的14个差异表达基因,其中11个基因与宫内膜癌淋巴结转移相关并且形成蛋白相互作用网络。PI3K-Akt信号通路可能是子宫内膜癌淋巴结转移的重要信号通路,基因VEGFC、IRS1可能是子宫内膜癌淋巴结转移相关的重要候选基因。结论:通过对芯片数据生物信息学分析,筛选出与子宫内膜癌淋巴结转移相关的8条信号通路及11个差异表达基因。展开更多
文摘目的:基于芯片数据分析和生物信息学方法挖掘与子宫内膜癌淋巴结转移相关的潜在差异表达基因。方法:在GEO数据库中筛选子宫内膜癌淋巴结转移相关的mRNA表达谱芯片数据,分析mRNA表达谱,筛选差异表达基因;通过生物学过程注释、生物信号通路富集、文本挖掘及蛋白/基因相互作用等综合生物信息学方法再次分析,挖掘与子宫内膜癌淋巴结转移相关的信号通路和基因。结果:在GEO数据库获得GSE2109、GSE39099芯片数据,将共同差异表达基因及信号通路富集,获得8条与子宫内膜癌淋巴结转移显著相关的信号通路(type I interferon、interferon-gamma-mediated、PI3K-Akt、Rap1、TGF-beta、cGMP-PKG、Wnt、Ras)及调控这些信号通路的14个差异表达基因,其中11个基因与宫内膜癌淋巴结转移相关并且形成蛋白相互作用网络。PI3K-Akt信号通路可能是子宫内膜癌淋巴结转移的重要信号通路,基因VEGFC、IRS1可能是子宫内膜癌淋巴结转移相关的重要候选基因。结论:通过对芯片数据生物信息学分析,筛选出与子宫内膜癌淋巴结转移相关的8条信号通路及11个差异表达基因。