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妇产科学
基于加权基因共表达网络挖掘卵巢癌相关基因
目的通过加权基因共表达网络分析(WGCNA)识别卵巢癌发生及发展过程中的枢纽基因。方法从基因表达综合数据库的GSE18520数据集中筛选出卵巢癌的差异表达基因(DEG)。采用综合生物信息学分析选择枢纽基因,并研究其相关的预后特征。使用基因表达谱交互分析(GEPIA)数据库进行验证,并对枢纽模块基因进行基因本体(GO)功能富集以及京都基因以及基因组百科全书(KEGG)通路富集分析。结果共鉴定出2474个DEG(上调864个,下调1610个)。在蛋白质相互作用网络中,共鉴定出3个枢纽模块和30个枢纽基因。通过WGCNA,筛选出蓝色和蓝绿色枢纽模块和482个枢纽基因,进一步筛选出AC104667.3、BTD、DDX26B、KCNB1、PTGFR、PYGB、RUNX1T1、TMEM91 8个枢纽基因。GO功能富集分析分别有生物过程(BP)涉及的调节神经递质水平和细胞组成(CC)涉及的细胞皮层、核外膜、细胞器外膜、有机外膜,KEGG通路富集分析主要有黏着斑、WNT信号通路等。结论 PYGB和RUNX1T1基因与卵巢癌的生存及预后密切相关,为进一步研究卵巢癌的发生发展机制提供依据及参考。
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癌症进展
2020年20期

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