基于加权基因共表达网络分析及鉴定肝细胞癌MAD2L1和CCNF基因的研究

摘要

目的 利用加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis, WGCNA)识别肝细胞癌(hepatocellular carcinoma, HCC)潜在的生物标志物和治疗靶点，旨在加强临床早期诊断和治疗。方法 运用生物信息学技术及免疫组织化学手段对HCC基因表达数据进行分析。共收集374例HCC组织样本与50例正常肝组织样本。通过WGCNA识别与HCC临床病理特征相关的关键基因模块。采用免疫组织化学方法验证筛选出的关键基因MAD2L1和CCNF的表达水平。结果 由WGCNA筛选出46个关键基因，结合GO分析、KEGG分析，利用蛋白质相互作用分析鉴定出8个枢纽基因(KIFC1、KIF18B、CKAP2L、KIF18A、SPC25、RACGAP1、MAD2L1和CCNF),均在HCC组织中高表达(P<0.05),且生存分析显示枢纽基因的高表达与HCC患者的不良预后密切相关。免疫组化结果显示，MAD2L1在HCC组织中高表达，在癌旁组织中低表达，差异有统计学意义(P<0.05);CCNF在HCC组织中低表达，在癌旁组织中高表达，差异有统计学意义(P<0.05)。结论 MAD2L1和CCNF被提出作为早期诊断及预测HCC预后的潜在生物标志物。这些发现为开发新的治疗策略提供了重要依据，旨在改善HCC患者的临床预后。

关键词

肝细胞癌 / 加权基因共表达网络分析 / 生物标志物 / 基因共表达 / 免疫组织化学分析