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构建人类胰岛基因共表达网络鉴定2型糖尿病重要分子
目的 利用胰岛转录组数据构建共表达网络,鉴定与2型糖尿病发病相关的重基因及其作用机制.方法 从NCBI的GEO数据库中下载芯片数据GSE38642,包括2型糖尿病样本9例、糖尿病前期样本9例(6%≤HbA1C<6.5%)、正常对照样本31例(HbA1C<6%).用R语言权重基因共表达网络分析( weighted gene co-expression network analysis, WGCNA)包构建基因共表达网络并划分模块,选择与临床指标相关的基因模块,用R语言的GeneAnswers包进行GO分析和KEGG通路分析,并结合TRANSFAC数据库进行上游转录因子分析,选择模块的枢纽基因和上游转录因子作为候选重基因.结果 基因共表达网络包括34个模块. Green模块与HbA1C%呈正相关(R＝0.47, P＝1×10－4),GO富集分析结果主为细胞粘附、细胞外基质降解等,KEGG通路为胰腺分泌、粘着斑等. Green模块的枢纽基因有3个,分别为ITGA6、ZAK和YBX3. Brown模块与HbA1C呈负相关(R＝0.46, P＝1×10－4),GO富集分析结果为突触、跨膜转运蛋白活性和运输等,KEGG通路为胰岛素分泌、多巴胺能突触等,上游转录因子PAX6、REST和PDX1可能在疾病中发挥了重作用. Brown模块的枢纽基因包括SLC4A10、ELAVL4、SYT14等30个基因.既往研究示这些基因可能在2型糖尿病的发病机制中起了重作用.结论 通过构建基因共表达网络的方法能够从转录组数据中挖掘到2型糖尿病发病相关的重基因,为疾病研究供新的候选基因和分子机制.
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基于生物信息学分析的食管鳞状细胞癌关键枢纽基因的筛选及验证
目的:采用多种生物信息学分析工具,筛选与食管鳞状细胞癌(esophageal squamous cell carcinoma,ESCC)发生发展相关的枢纽基因(Hub gene),并分析其生物学功能.方法:选取GEO食管鳞状细胞癌芯片数据GSE 100942为研究对象,采用GEO2R软件对数据进行处理和分析,筛选差异表达基因,并通过生物信息学工具DAVID、String、Cytoscape构建差异表达基因的蛋白互作网络并筛选Hub基因;应用GO及KEGG进行生物功能富集分析;同时通过网络工具MiRDB寻找可能调控Hub基因的miRNA,并构建Hub基因-miRNA调控网络;利用GEPIA在线分析工具对筛选基因的表达和患者生存情况进行验证.结果:分析GSE100942芯片数据共筛选出1229个表达差异达2倍以上及223个表达差异达4倍以上的差异基因,以及在食管癌组织中表达均上调的20个Hub基因;功能富集分析显示这些差异基因主要富集到了癌症相关通路,并主要参与了细胞分裂及有丝核分裂等生物学过程;从Hub基因进一步鉴定了DLGAP5、BUB1B、TPX2、TTK、CDC20、CCNB2、AURKA、DEPDC1为食管鳞状细胞癌相关的8个关键Hub基因,他们参与了细胞增殖、细胞周期、信号通路等重要生物学过程.通过构建的miRNA调控网络分析,鉴定了CEP55、ECT2、NEK2、DEPDC1及NUSAP1等5个Hub基因受该网络高度调控.结论:基因芯片结合生物信息学方法能够有效分析与食管鳞状细胞癌发生发展相关的差异表达基因,筛选出的20个Hub基因和其中的8个关键基因可为进一步研究食管鳞状细胞癌发病的分子机制及分子标志物的筛选提供理论指导.
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基于癌症基因组图谱数据库的结直肠腺癌加权基因共表达网络的构建与分析
目的 利用癌症基因组图谱(TCGA)数据库结直肠腺癌组织样本表达谱数据,筛选差异表达的基因及微小RNA(miRNA),构建结直肠癌加权基因共表达网络,分析预后相关基因及miRNA.方法 首先在TCGA数据库下载结直肠腺癌组织样本表达谱数据,应用生物信息学原理探索并分析差异表达基因及miRNA,构建加权基因共表达网络,筛选其枢纽基因及相关miRNA,进而发现预后相关枢纽基因及miRNA.结果 共发现2个核心网络,结合2个核心网络的top10枢纽基因及相关miRNA,进一步确定了和预后相关的基因及miRNA,分别为CYP2E1和mir-885.结论 构建结直肠癌加权基因共表达网络可为研究结直肠癌的潜在发病机制提供了参考,枢纽基因及相关miRNA有可能作为诊断的生物标志物和治疗靶点应用于临床.
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基于共表达网络挖掘不同前列腺特异抗原水平下的前列腺癌发展相关基因
目的 采用权重基因共表达网络分析方法 (WGCNA)挖掘不同前列腺特异抗原(PSA)水平下的前列腺癌发展枢纽基因.方法数据来自NCBI的GEO数据库中下载不同PSA水平下的前列腺癌全基因组表达数据集,经过数据预处理后,用WGCNA构建基因共表达网络,识别不同PSA水平下的前列腺癌发展模块与枢纽基因.结果 筛选出的差异基因聚集成一个模块,并且找到10个枢纽基因.结论 结合文献发现,SNAI2、TRIM29、LAMB3、CYP3A5和SLC14A1这5个基因很可能影响不同PSA水平下前列腺癌的发展.
关键词： 权重基因共表达网络分析 前列腺癌 前列腺特异抗原 枢纽基因 -
共表达网络分析筛选肾透明细胞癌进展相关基因
目的 筛选肾透明细胞癌进展相关基因.方法 通过构建共表达网络筛选肾透明细胞癌进展相关基因并进行初步验证.结果 基于GSE36895数据得到2173个差异基因用于构建共表达网络.通过共表达网络确定与肾透明细胞癌进展相关的棕色模块(r=0.52)为枢纽模块,进一步筛选得到6个枢纽基因TOP2A、CDK1、CDC20、KIF11、CCNB2、BUB1.通过测试集GSE73731数据对枢纽基因进行验证,各枢纽基因表达量与肾透明细胞癌进展均呈显著正相关(P<0.0001);其中CDC20、BUB1对于低级别(gradeⅠ 、Ⅱ)及高级别(gradeⅢ 、Ⅳ)肾透明细胞癌有较高的诊断效能(AUC>0.7,P<0.0001).另外基于TCGA数据,各枢纽基因表达量与肾透明细胞癌病理分期及预后均显著相关.GO富集及KEGG通路分析显示枢纽模块基因显著富集于细胞周期相关生物过程及通路.GSEA显示枢纽基因高表达组主要富集于细胞周期及免疫相关通路.结论 通过WGCNA构建共表达网络筛选得到的6个枢纽基因与肾透明细胞癌进展及预后密切相关,枢纽基因可能通过细胞周期相关通路来影响肾透明细胞癌进展及预后.
关键词： 肾透明细胞癌 加权基因共表达网络分析 基因芯片 枢纽基因 -
肾透明细胞癌相关基因及通路的筛选及生物信息学分析
目的 运用生物信息学方法鉴别肾透明细胞癌(ccRCC)发生发展过程中的潜在靶基因及信号通路.方法 从GEO网站下载基因芯片GSE53000的数据集,用R软件识别肾透明细胞癌和正常肾组织之间的差异表达基因,并对差异表达基因进行层次聚类分析.然后用DAVID网站对差异基因进行基因本体(Gene ontology)分析和KEGG通路富集分析,后用STRING网站和Cytoscape软件构建蛋白-蛋白互作(PPI)网络,同时从中筛选出具有意义的模块,并将其中的基因作为枢纽基因.结果 与 正常肾组织相比,共计1 175个基因在肾透明细胞癌中差异表达,其中533个基因高表达,642个基因低表达.基因本体分析显示与这些差异基因相关度高的10个生物学过程分别是细胞粘附、白细胞迁移以及炎症反应等,KEGG分析结果显示显著的10条信号通路包括补体和凝血级联通路、细胞粘附分子通路以及细胞因子-细胞因子受体互作通路.从PPI网络中共挑选出20个枢纽基因,其中有12个与炎症反应过程相关.结论 被鉴别出来的12个基因很有可能在肾透明细胞癌的发病过程中发挥重要的作用,可能在将来被用作人类肾透明细胞癌的治疗靶点和/或诊断标志物.
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慢性肾脏病中Cyr61加权基因共表达网络分析
目的 使用加权基因共表达分析(WGCNA)构建慢性肾脏病(Chroic Kidney Disease,CKD)基因共表达网络,研究富含半胱氨酸蛋白61(Cyr61)基因在CKD肾小球及肾间质中表达情况,并探讨Cyr61基因是否为CKD枢纽基因.方法 在公共基因芯片数据库NCBI GEO中搜集CKD相关样本,获得2个基因芯片平台共373个样本,其中包含正常对照和7种CKD,并按照样本的来源分为肾小球组及肾间质组.使用WGCNA包对表达差异基因进行基因共表达分析,识别与CKD发生相关性高的枢纽基因,并获得Cyr61与其他枢纽基因的相关程度.结果 与正常肾组织相比,Cyr61基因在高血压肾病、微小病变性肾病、膜性肾病、狼疮性肾炎、局灶阶段性肾小球硬化肾小球及肾间质中表达均降低,差异具有统计学意义;而在IgA肾病中只有肾间质中表达降低,差异具有统计学意义.基因共表达分析结果显示,Cyr61基因为CKD发生的枢纽基因.相关分析结果显示,Cyr61基因与MAFF、JUN、KLF6基因间拓扑重叠系数＞0.10,与ATF3、JUNB基因间拓扑重叠系数＞0.09,与EGR1、MYC、GDF 15、HBEGF、GEM、CCL2、RHOB、TRIB1基因间拓扑重叠系数＞0.06.结论 Cyr61基因在CKD中表达普遍下降;基因共表达分析结果显示,Cyr61基因为CKD发生的枢纽基因,并且MAFF、JUN、KLF6、ATF3、JUNB与Cyr61基因高度相关.
