基于GEO数据库筛选胃癌差异表达基因及其功能和通路富集分析

摘要

目的 基于基因表达数据库（GEO）运用生物信息学方法挖掘胃癌诊断和预后相关的核心基因，筛选参与胃癌发生发展的分子靶标。方法 从GEO数据库中下载胃癌基因芯片数据GSE118916、GSE54129和GSE79973，筛选差异表达基因（DEGs）并进行分子功能和信号通路的富集分析，构建蛋白质互作网络（PPI），根据网络节点和位置筛选出核心基因，利用癌症基因图谱（TCGA）中胃腺癌（STAD）的全基因组测序数据对核心基因进行表达水平和诊断预后的验证分析，最后通过qRT-PCR检测核心基因在不同胃癌细胞株中的表达水平。结果 共筛选出77个DEGs，主要位于细胞外基质（ECM）与基底膜，具有氧化还原酶和ECM受体配体活性，参与机体消化和激素代谢等生物学过程，与胃酸分泌、视黄醇和激素代谢等信号通路相关。共获得9个核心基因，其中SPARC、TIMP1、THBS2、COL6A3和THY1在胃癌中表达上调（P<0.05）；而TFF1、GKN1、TFF2、PGC在胃癌中下调（P<0.05）。生存预后分析显示，SPARC、TIMP1、THBS2、COL6A3、TFF2、THY1的异常表达与胃癌患者的生存时间显著相关；ROC曲线显示，TIMP1、SPARC、THY1、THBS2对胃癌有较高的诊断价值；在胃癌患者的病理组织中SPARC、TIMP1、THBS2、COL6A3的高表达得到验证；q RT-PCR检测发现，核心基因在不同的胃癌细胞株中不尽相同，但表达趋势基本符合。结论 SPARC、TIMP1、THBS2等DEGs可能与胃癌的发生发展有关，可能作为潜在的候选分子标志物，用于胃癌的早期诊断和预后判断。

关键词

胃癌 / 基因芯片 / 生物信息学分析 / 差异表达基因 / 分子标志物