基于生物信息学途径预测MELK 基因在肺腺癌及肺鳞癌中的功能机制及临床意义
【目的】通过生物信息学方法，预测肺腺癌及肺鳞癌中高表达的母体胚胎亮氨酸拉链激酶（MELK） 在疾病发生发展中的功能机制及临床意义。【方法】从基因表达数据（GEO）获取芯片数据集GSE7670，结合肿瘤基因组 图谱（TCGA）肺腺癌及肺鳞癌数据库进行差异分析，筛选差异激酶（P < 0.05）。对这些激酶进行GO 生物学功能富集分析及KEGG 信号通路分析。通过String 数据库绘制蛋白相互作用网络，并利用Cytoscape 的MCODE 插件找到关键节点蛋白，挑选出 MELK 激酶。通过 Oncomine 数据库分析 MELK 表达，从 TCGA 数据库获取临床信息，分析MELK 表达...
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| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | zho |
| Published: |
Editorial Office of Journal of Sun Yat-sen University
2020-01-01
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| Series: | Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://xuebaoyx.sysu.edu.cn/zh/article/43726265/ |
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|---|---|
| author | 杨云英 王雪涔 彭振维 |
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| author_sort | 杨云英 |
| collection | DOAJ |
| description | 【目的】通过生物信息学方法，预测肺腺癌及肺鳞癌中高表达的母体胚胎亮氨酸拉链激酶（MELK） 在疾病发生发展中的功能机制及临床意义。【方法】从基因表达数据（GEO）获取芯片数据集GSE7670，结合肿瘤基因组 图谱（TCGA）肺腺癌及肺鳞癌数据库进行差异分析，筛选差异激酶（P < 0.05）。对这些激酶进行GO 生物学功能富集分析及KEGG 信号通路分析。通过String 数据库绘制蛋白相互作用网络，并利用Cytoscape 的MCODE 插件找到关键节点蛋白，挑选出 MELK 激酶。通过 Oncomine 数据库分析 MELK 表达，从 TCGA 数据库获取临床信息，分析MELK 表达与肺腺癌及肺鳞癌临床病理特征及预后的关系。采用 GeneMANIA 预测 MELK 功能，进而用GEPIA2 验证相关共表达基因。【结果】共筛选出159 个与细胞增殖、凋亡及各信号通路密切相关的差异激酶。蛋白质相互作用网络分析发现 21 个关键基因。MELK 在男性、年龄较小、高分期的肺腺癌及肺鳞癌中表达较高。在肺腺癌中，MELK 高表达与较短的总生存期（OS）及无进展生存期（PFS）显著相关，而在肺鳞癌中则无显著差异。MELK 可能参与G2/M 期转化，且在肺腺癌及肺鳞癌中均与增殖相关基因 MKI67、PCNA、CCNB1、MCM2 和TOP2A 共表达。【结论】MELK 在肺腺癌及肺鳞癌中高表达，可能通过促进细胞有丝分裂及细胞周期G2/M 期转化参与肺腺癌的发生发展，有望成为肺腺癌新的生物标记物。 |
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| institution | Kabale University |
| issn | 1672-3554 |
| language | zho |
| publishDate | 2020-01-01 |
| publisher | Editorial Office of Journal of Sun Yat-sen University |
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| series | Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban |
| spelling | doaj-art-eb160441fd9144c18ab653856ea4dca42025-01-15T03:53:35ZzhoEditorial Office of Journal of Sun Yat-sen UniversityZhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban1672-35542020-01-014143726265基于生物信息学途径预测MELK 基因在肺腺癌及肺鳞癌中的功能机制及临床意义杨云英王雪涔彭振维【目的】通过生物信息学方法，预测肺腺癌及肺鳞癌中高表达的母体胚胎亮氨酸拉链激酶（MELK） 在疾病发生发展中的功能机制及临床意义。【方法】从基因表达数据（GEO）获取芯片数据集GSE7670，结合肿瘤基因组 图谱（TCGA）肺腺癌及肺鳞癌数据库进行差异分析，筛选差异激酶（P < 0.05）。对这些激酶进行GO 生物学功能富集分析及KEGG 信号通路分析。通过String 数据库绘制蛋白相互作用网络，并利用Cytoscape 的MCODE 插件找到关键节点蛋白，挑选出 MELK 激酶。通过 Oncomine 数据库分析 MELK 表达，从 TCGA 数据库获取临床信息，分析MELK 表达与肺腺癌及肺鳞癌临床病理特征及预后的关系。采用 GeneMANIA 预测 MELK 功能，进而用GEPIA2 验证相关共表达基因。【结果】共筛选出159 个与细胞增殖、凋亡及各信号通路密切相关的差异激酶。蛋白质相互作用网络分析发现 21 个关键基因。MELK 在男性、年龄较小、高分期的肺腺癌及肺鳞癌中表达较高。在肺腺癌中，MELK 高表达与较短的总生存期（OS）及无进展生存期（PFS）显著相关，而在肺鳞癌中则无显著差异。MELK 可能参与G2/M 期转化，且在肺腺癌及肺鳞癌中均与增殖相关基因 MKI67、PCNA、CCNB1、MCM2 和TOP2A 共表达。【结论】MELK 在肺腺癌及肺鳞癌中高表达，可能通过促进细胞有丝分裂及细胞周期G2/M 期转化参与肺腺癌的发生发展，有望成为肺腺癌新的生物标记物。http://xuebaoyx.sysu.edu.cn/zh/article/43726265/肺腺癌,肺鳞癌,生物信息学, |
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