基于生物信息学分析的结直肠癌关键基因和通路途径的筛选

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目的:结直肠癌(CRC)是一种常见的恶性肿瘤,在世界范围内发病率和死亡率都很高。本研究的目的是通过生物信息学筛选和分析结直肠癌和正常对照组织的关键差异基因及其相关通路,探讨其对结直肠癌发病机制的影响,为结直肠癌的诊疗提供一定的理论依据,更加深入地理解潜在靶点在结直肠癌中的作用。方法:首先,我们从GEO数据库中选取GSE9348、GSE21510、GSE21815、GSE32323基因表达谱数据集,通过GEO2R平台筛选出结直肠癌和正常组织之间的差异表达基因(DEGs)。然后运用Fun Rich软件及在线功能注释工具DAVID对DEGs进行GO和KEGG功能富集分析,利用STRING数据库和Cytoscape软件构建了DEGs的PPI网络,并从PPI网络中筛选鉴定了前15个发挥至关重要作用的关键基因(Hub gene)。最后,利用GEPIA在线网站进行了Hub基因对CRC的预后分析,并对其在CRC中的表达水平进行了分析。结果:本研究共获得912个共同的DEGs,其中上调基因647个,下调基因265个。GO分析结果表明,在细胞学组分(CC)方面,DEGs主要富集于细胞核、核质、细胞外间隙、核染色质、微管等;在分子功能(MF)方面,DEGs主要富集于趋化因子活性、细胞外基质结构成分、金属肽酶活性、DNA介导的RNA聚合酶活性、肽激素等;在生物学过程(BP)方面,DEGs主要富集于细胞周期的调控、细胞增殖、纺锤体组装、有丝分裂、细胞增殖的调控等。KEGG途径分析表明,DEGs主要与细胞周期、DNA复制、矿物质吸收、真核生物中的核糖体的生物发生、p53信号通路、胰腺分泌、醛固酮调节的钠重吸收、嘌呤代谢、近端小管碳酸氢盐回收、嘧啶代谢、氮代谢、ECM-受体相互作用、蛋白质消化吸收、TGF-β信号传导途径、RNA转运等有关。我们构建了一个由133个节点和2082条边组成的PPI网络,并确定了Top 15 Hub基因:CDK1、NCAPG、CCNB1、CCNA2、BUB1、RRM2、TTK、MAD2L1、AURKA、BUB1B、TOP2A、NUSAP1、TPX2、ASPM、KIF20A。对Hub基因进行生存分析发现,NCAPG、CCNA2、BUB1、RRM2、MAD2L1、AURKA与患者总生存期(OS)或无病生存期(DFS)有关,差异具有统计学意义。NCAPG、CCNA2、BUB1、MAD2L1和AURKA基因表达水平较高的CRC患者,相较于低表达水平的CRC患者,其OS明显延长,RRM2和AURKA基因表达水平较高的CRC患者的DFS明显延长。通过GEPIA在线网站对所选基因的表达情况进行分析,结果显示,与正常对照组织样本相比,所选基因(NCAPG、CCNA2、BUB1、RRM2、MAD2L1和AURKA)在COAD和READ组织样本中均为高表达。结论:综上所述,本研究通过综合生物信息学筛选和分析CRC患者原发灶和正常对照组织标本之间的DEGs,探讨了DEGs在CRC发生发展和预后中的作用。结果筛选出912个共同的DEGs,在TOP 15Hub基因中,NCAPG、CCNA2、BUB1、RRM2、MAD2L1、AURKA在CRC患者中呈高表达,并与患者的OS或DFS呈正相关。以期为临床诊疗提供一定的参考价值,但其具体作用机制仍需进一步实验研究验证。
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