首页|利用数据库预测基因与胶质母细胞瘤的关联

利用数据库预测基因与胶质母细胞瘤的关联

扫码查看
目的 从预后相关角度探索未被研究的胶质母细胞瘤(GBM)关键基因,并探索其作为GBM调节基因的潜力.方法 基于TCGA数据库,使用GEPIA筛选预后相关基因及其表达相关基因,分析基因在GBM患者与正常人脑组织的表达模式,使用LinkedOmics分析基因与GBM患者的临床参数相关性.结果 SAMD13、FAM20C、FUCA1、RARRES1的表达与GBM患者无病生存期(DFS)和总生存期(OS)相关,同时它们在GBM患者与正常人脑组织中存在差异表达,针对其在GBM患者组织表达相关基因的京都基因与基因组百科全书(KEGG)和基因本体论(GO)分析提示它们密切参与GBM的肿瘤形成与进展过程.结论 SAMD13、FAM20C、FUCA1、RARRES1具有成为GBM调控基因与诊断标志的潜力,它们密切参与GBM相关调控机制.
Prediction of the association between genes and glioblastoma based on databases

田宝睿、张永超、韩晓阳、田颖颖、王传玺

展开 >

山东大学附属省立医院肿瘤科,山东 济南250021

山东大学附属省立医院神经外科,山东 济南250021

胶质母细胞瘤 调控基因 诊断标志 生物信息学分析

国家自然科学基金

81473483

2020

山东大学学报(医学版)
山东大学

山东大学学报(医学版)

CSTPCD北大核心
影响因子:0.841
ISSN:1671-7554
年,卷(期):2020.58(6)
  • 1
  • 4