典型文献
高通量生物信息学分析对膀胱癌核心发病基因的预测及诊断价值
文献摘要：
目的 探讨膀胱癌发病的关键基因以及发病机制通路.方法 通过GEO数据库搜索膀胱癌基因芯片测序结果,计算机R语言(limma数据包)对测序原始数据进行均一化处理,GEO2 R检测差异基因,通过芯片融合分析锁定共同发病基因.使用最新版本生物信息学分析对膀胱癌测序结果进行数据挖掘,包括DAVID基因转换、基因本体分析、KEGG信号通路分析,STRING蛋白互作分析,Cytoscape可视化处理,cytohubba筛选膀胱癌关键基因.结果 GSE61615包含2例膀胱癌组织和2例癌旁正常组织,GSE100926包含3例膀胱癌组织和3例癌旁正常组织.DA-VID基因转换GSE61615共得到248个差异上调表达基因和628个差异下调表达基因.GSE100926共得到1109个差异上调表达基因和1862个差异下调表达基因.融合基因芯片分析显示109个共同差异上调和408共同差异下调基因.计算机R语言对差异表达数据进行校正后显示数据离散度较小.KEGG信号通路显示补体与凝血级联通路的富集程度最高.cytohubba计算前10位膀胱癌发病相关基因为IL-6、PTPRC、FCGR3A、CD8A、CSF1R、ITGAX、C1QA、LCP2、FGF2、FCGR2A,其中IL-6评分最高为72分.结论 高通量生物信息学分析提示IL-6为膀胱癌发病的最相关基因,补体与凝血级联通路为关键信号通路.
文献关键词：
膀胱癌;生物信息学分析;数据挖掘;GEO数据库;cytohubba
中图分类号：
作者姓名：
邢晨;拜合提亚·阿扎提;马军;木拉提·热夏提;王玉杰
作者机构：
新疆医科大学第一附属医院 泌尿外科,新疆泌尿男生殖系统临床医学研究中心,新疆 乌鲁木齐 830054
文献出处：
引用格式：
[1]邢晨;拜合提亚·阿扎提;马军;木拉提·热夏提;王玉杰-.高通量生物信息学分析对膀胱癌核心发病基因的预测及诊断价值)[J].中国实验诊断学,2022(06):851-854
A类：
GSE61615,GSE100926,ITGAX,LCP2,FCGR2A
B类：
生物信息学分析,膀胱癌,诊断价值,关键基因,癌基因,基因芯片,limma,数据包,原始数据,均一化,GEO2,差异基因,融合分析,最新版,本生,DAVID,基因转换,基因本体分析,通路分析,STRING,蛋白互作分析,Cytoscape,可视化处理,cytohubba,癌组织,癌旁,正常组织,表达基因,融合基因,差异表达,离散度,补体,联通,PTPRC,FCGR3A,CD8A,CSF1R,C1QA,FGF2
AB值：
0.296309
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