非小细胞肺癌差异表达基因的生物信息学分析

目的 应用生物信息学方法分析非小细胞肺癌(NSCLC)基因芯片数据,筛选差异表达基因(DEGs),探讨与NSCLC预后相关的生物标志物,为NSCLC的治疗提供新靶点.方法 在GEO数据库下载NSCLC相关的基因芯片数据,运用GEO2R工具和FunRich3.1.3软件筛选出两个数据集共同的DEGs.应用DAVID数据库对DEGs进行GO分析及KEGG分析,并通过STRING数据库及Cytoscape 3.8.0软件构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络,分析筛选出前20个枢纽基因.运用Kaplan-Meier plotter对20个枢纽基因进行预后分析,并通过多个外部数据库对枢纽基因的表达及其与预后的关系进行验证.结果 从两个数据集中筛选出共同的DEGs 159个.构建PPI网络并进行分析,以连接度前20位的基因为本研究的枢纽基因.生存分析及多个外部数据库验证结果表明,SPP 1基因在NSCLC肿瘤组织中高表达,并且与患者的不良预后呈相关性(P<0.05).亚组分析结果显示,SPP 1可能通过影响淋巴结转移导致患者预后不良.结论 SPP 1基因可能成为评价NSCLC患者预后的生物标志物,为NSCLC靶向治疗提供了新思路.