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基于生物信息学方法识别肺腺癌预后相关基因及预后风险模型的构建

刘少博  黄波  
【摘要】:目的:利用生物信息学方法筛选与肺腺癌(LUAD)发生、发展和预后相关的潜在生物标志物,从转录组层面分析关键基因参与LUAD发生、发展的机制以及预后基因的临床意义,并进行预后风险模型的构建与验证。方法:分别从GEO和TCGA数据库下载GSE43458、GSE27262、GSE10072表达数据和TCGA基因表达谱,利用R软件分别对肺腺癌组织和正常组织的表达谱数据集进行综合分析,对TCGA和GEO数据集重叠的差异基因(DEG)进行基因本体论(GO)和京都基因基因组百科全书(KEGG)途径分析,并通过STRING在线数据库并结合Cytoscape软件求出中枢基因,之后利用WGCNA网络分析得出与肺腺癌关系最显著模块中的核心基因,通过两种方法确定与LUAD发展过程中密切相关的关键基因,并对关键基因进行生存分析、基因层面的表达分析以及蛋白水平层面的免疫组化分析,之后针对TCGA数据集进行预后风险模型的构建,以获得一个较为准确的预后模型。结果:共筛选出479个差异基因,包括上调148个、下调331个,同时GO富集分析表明主要与细胞分裂和有丝分裂核分裂以及染色体分离等生物过程密切相关,基因的产物主要参与组成纺锤体、染色体、中间体等细胞组分,且主要参与ATP和部分蛋白质的结合;KEGG分析表明这些基因主要参与细胞周期和卵母细胞减数分裂。然后通过PPI网络分析和WGCNA网络分析,得到9个与LUAD患者预后明显相关的关键基因,分别为ASPM、CEP55、DLGAP5、KIF4A、MELK、NEK2、RRM2、TOP2A、TPX2。利用GEPIA和THPA数据库分别从基因和蛋白水平上证明这些差异基因均存在显著的差异表达。利用预后风险模型构建得出11个不利于预后的基因和1个有利于预后的基因。在试验数据中,用于预测患者1年、3年和5年生存率的预测模型的AUC分别为0.736、0.706和0.621。结论:9个关键上调基因可能成为肺腺癌预后潜在的生物标志物,对肺腺癌的诊断和治疗有一定价值,构建的风险预测模型可较好预测肺腺癌患者的预后。

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