基于拓扑分析方法鉴定与胃癌相关的生物标志物

摘要

胃癌(gastric cancer, GC)是最常见的恶性肿瘤之一。由于GC发病隐匿的特性，其早期检测困难。因此，研究与GC早期诊断和预后相关的生物标志物至关重要。从GEO数据库下载了3组基因表达数据集GSE79973、 GSE19826和GSE13911,通过Limma包筛选差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs),并使用DEGs、 STRING V11数据库和Cytoscape构建了DEGs的蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction, PPI)网络，通过4种拓扑分析方法取交集筛选hub基因，并通过单变量Cox分析、多变量Cox分析、 Lasso回归分析、生存分析、通路分析以及文献法验证hub基因。从3个数据集中分别筛选了1 599个、 333个和662个DEGs。通过拓扑分析方法筛选了4个hub基因，即CDK1、AURKA、PTTG1和UBE2C。GO和KEGG富集分析结果表明4个hub基因参与了细胞外基质-受体相互作用、糖尿病并发症中的AGE-RAGE信号通路、小细胞肺癌和蛋白质消化吸收等通路。生存分析结果表明4个hub基因与GC患者的总体生存显著相关，其中CDK1、PTTG1和UBE2C高表达组的生存率显著低于低表达组的，说明这3个hub基因高表达与GC患者的不良预后相关。通过单变量Cox分析、多变量Cox分析和Lasso回归分析验证了CDK1、UBE2C和PTTG1可能是GC患者的潜在预后标志物。为了进一步支撑结果的可靠性，采用文献验证法从生物实验的角度验证了4个hub基因与GC的发生发展密切相关。因此，CDK1、PTTG1和UBE2C最有可能作为GC患者的潜在预后标志物。

关键词

胃癌 / hub基因 / 拓扑分析 / 生物标志物