10.15932/j.0253-9713.2022.07.007
横纹肌肉瘤预后相关的潜在基因靶点研究
目的 采用微阵列技术筛选横纹肌肉瘤(rhabdomyosarcoma,RMS)组织与正常骨骼肌组织的核心差异表达基因(differentially expressed gene,DEG),分析DEG对其生存时间的影响.方法 GSE28511数据集在基因表达数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)中下载获得,包含18例RMS组织样本(10例腺泡状横纹肌肉瘤组织,8例胚胎性横纹肌肉瘤组织)和6例正常骨骼肌样本.使用GEO2R检测RMS和正常组织之间的DEG.进行京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)和基因本体论(gene ontology,GO)通路富集分析,构建蛋白-蛋白相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络,识别重要模块和核心基因,并对核心基因进行生存分析和表达分析.结果 RMS组织中有181个DEG.GO分析显示,变异主要富集于肌肉收缩、横纹肌收缩、肌节组织、肌原纤维组装、心脏收缩力调节、肌肉收缩调节、横纹肌收缩调节、Z盘、肌原纤维、肌球蛋白、胞液、肌节、肌肉结构成分和肌动蛋白结合等.KEGG分析显示,DEG在心肌收缩通道、心肌细胞的肾上腺素能信号、糖酵解和糖异生、钙信号通路、氨基酸的生物合成和细胞周期中大量富集.PPI网络共有134个节点和986条相互作用关系.共鉴定了 4个核心基因(TTN、TNNI2、TNNT3、NEB),其中NEB基因在RMS高表达时,患者生存时间较短(P＜0.05).结论 生物信息学技术可用于探讨RMS的发病机制.RMS与正常组织之间存在差异,NEB基因在RMS组织中高表达,NEB基因可能作为RMS早期诊断和特异性治疗的生物标志物.
横纹肌肉瘤、差异表达基因、蛋白-蛋白相互作用网络、生物信息学、核心基因
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R735.2;R285.5;R318
2022-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
603-608
