基于GEO数据库筛选乳腺癌分子标志物

目的:运用生物信息学方法筛选与乳腺癌发生发展有关的差异表达基因,并对其进行相关生物学分析以获得乳腺癌相关分子标志物.方法:从GEO数据库中寻找出3个乳腺癌相关芯片数据集,使用GEO2R筛选差异表达基因并作Venn图获取交集差异共表达基因.通过DAVID进行GO功能富集分析和KEGG信号通路分析.在STRING网站中对差异表达基因构建蛋白质-蛋白质相互用(protein-protein interaction,PPI)网络图,并通过MCODE分析PPI中最重要的模块,其中评分≥10的鉴定为枢纽基因(Hub基因).利用UCSC对Hub基因进行层次聚类分析,利用cBioPortal构建Hub基因的共表达网络和生存曲线.结果:筛选出3个数据集的差异共表达基因65个.通过分析获得CTNNB1、CDKN1A、CXCR4、RUNX3、CASP8、TN-FRSF10B、CFLAR和NRG1等共8个Hub基因,这些基因在细胞黏附、细胞增殖、凋亡调控等方面有重要作用.聚类分析表明,基因CTNNB1、CFLAR、NRG1和CXCR4表达的改变与乳腺癌的发生有关.生存曲线分析表明,CDKN1A表达的升高使得乳腺癌患者总体生存率显著降低(P＜0.01).结论:本研究中鉴定的Hub基因可作为乳腺癌分子标志物,为乳腺癌的诊断和治疗靶点选择及预后判断提供参考.