运用生物信息学预测乳腺导管原位癌及浸润性导管癌的差异表达基因

目的 乳腺导管原位癌(breast ductal carcinoma in situ,DCIS)是浸润性导管癌(invasive ductal carcinoma,IDC)的前驱病变,DCIS进展为IDC的机制尚不明确,本研究通过研究DCIS和IDC的差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs),从分子层面初步探讨介导二者发展的相关因素.方法 在美国国立生物技术信息中心(national center for biotechnology information,NCBI)的基因表达数据库(gene expression omnibus,GEO)中获取DCIS与IDC的相关基因芯片数据,采用R语言根据设定的条件(| log2FC |＞1,P＜0.05)筛选出二者的DEGs,用DAVID、String等在线数据库对上述所得基因数据进行功能富集分析、信号通路分析及预测蛋白质相互作用关系.结果 筛选出261个差异表达基因,其中上调差异基因16个,下调差异基因245个.GO富集分析显示,下调DEGs主要涉及内肽酶活性的负向调节(P=0.042)、蛋白质细胞外基质(P=0.003)、细胞外基质(P=0.006)、顶端质膜(P=0.006)、受体复合物(P=0.008)、黏附斑(P=0.007)和细胞表面(P=0.008)等细胞成分,肝素结合(P=0.013)、丝氨酸型内肽酶抑制剂活性(P=0.014)和受体结合(P=0.016)等分子功能;上调DEGs主要涉及胶原分解过程(P=0.002)和蛋白质细胞外基质(P=0.050);KEGG分析显示,下调DEGs主要参与酪氨酸代谢(P=0.010)和补体系统(P=0.036)等信号通路;通过String 分析得到的蛋白互作网络(protein-protein interaction,PPI)发现这些基因编码蛋白间的相互作用主要集中在SEPP1、SERPINA1、SERPINA3、CLU、PROS1、MAGED2、VWF、CXCL12、CXCL11、CXCL1、CXCL2、GNG11、SAA1、ANXA1及CCL19等15个蛋白.结论 采用生物信息学方法对IDC与DCIS进行DEGs的分析,可有效发掘二者之间的相关信息,为乳腺癌的下一步研究提供新的思路.