2且P<0.05"为条件筛选差异基因(DEGs),并进行基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析,最后通过STRING数据库构建蛋白相互作用(PPI)网络,通过Cytoscape软件MCODE模块筛选枢纽基因。结果TCGA-PC数据集mRNA基因差异分析显示,20 531个基因中47个在PCDM组高表达,60个低表达。GO分析显示107个DEGs在生物学功能方面主要参与正向调节细胞分泌功能(基因数=9,P<0.01),在分子功能方面主要集中于受体功能调节(基因数=10,P<0.01),在细胞组分方面主要与细胞质微管腔内成分相关(基因数=8,P<0.01)。KEGG通路富集分析显示,107个DEGs可能通过细胞因子相互作用(基因数=8,P<0.01)影响PCDM。PPI网络分析显示,GNG8、CNR2、GALR2、CXCL13、NPY2R可能是PCDM相关的枢纽基因。结论PCDM与PC在细胞分泌功能、受体功能、细胞质微管成分及细胞因子相互作用方面存在基因差异。GNG8、CNR2、GALR2、CXCL13、NPY2R可能成为PCDM的潜在分子标志物。 " />

基于TCGA胰腺癌数据集识别胰腺癌相关糖尿病特征基因

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摘要 摘要目的探讨胰腺癌相关糖尿病(PCDM)的基因特征,筛选潜在的分子标志物。方法收集来自癌症基因组图谱(TCGA)-胰腺癌(PC)数据集的临床数据,根据PC确诊前2年内是否诊断糖尿病,将患者分为PCDM组(11例)和PC组(109例)。提取TCGA-PC数据集mRNA的芯片表达谱数据,通过R软件"limma"程序包进行两组基因差异表达分析,以"|log2(fold change)|>2且P<0.05"为条件筛选差异基因(DEGs),并进行基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析,最后通过STRING数据库构建蛋白相互作用(PPI)网络,通过Cytoscape软件MCODE模块筛选枢纽基因。结果TCGA-PC数据集mRNA基因差异分析显示,20 531个基因中47个在PCDM组高表达,60个低表达。GO分析显示107个DEGs在生物学功能方面主要参与正向调节细胞分泌功能(基因数=9,P<0.01),在分子功能方面主要集中于受体功能调节(基因数=10,P<0.01),在细胞组分方面主要与细胞质微管腔内成分相关(基因数=8,P<0.01)。KEGG通路富集分析显示,107个DEGs可能通过细胞因子相互作用(基因数=8,P<0.01)影响PCDM。PPI网络分析显示,GNG8、CNR2、GALR2、CXCL13、NPY2R可能是PCDM相关的枢纽基因。结论PCDM与PC在细胞分泌功能、受体功能、细胞质微管成分及细胞因子相互作用方面存在基因差异。GNG8、CNR2、GALR2、CXCL13、NPY2R可能成为PCDM的潜在分子标志物。
出处 《中华胰腺病杂志》 2020年04期
出版日期 2020年08月25日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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