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生物信息学分析乳腺癌不良预后的关键基因

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目的 利用生物信息学分析筛选乳腺癌不良预后的关键基因，为乳腺癌患者的治疗提供新的候选靶点。方法 从GEO数据库中下载得到3个基因芯片表达谱数据集GSE42568、GSE86374和GSE71053，利用在线工具GE02R筛选出差异表达基因(DEGs);然后进行功能富集分析;再利用STRING构建蛋白质-蛋白质相互作用网络(PPI)，用Cytoscape软件对DEGs进行模块分析，获取关键基因(Hub);利用GEPIA和Kaplan-Meier Plotter 2个数据库对筛选出的Hub基因进一步分析和验证。结果 共筛选出121个DEGs，包括上调基因74个，下调基因47个。共筛选出 10 个 Hub 基因:HMMR、RRM2、CDK1、TOP2A、AURKA、CCNB1、MAD2L1、KIF2C、BUB1B、UBE2C。在 GEPIA 数据库中验证显示均高表达。Kaplan-Meier Plotter数据库生存分析，除CDK1外，其余9个关键基因与乳腺癌患者的总体生存率(OS)显著相关。结论 筛选出的9个关键基因与乳腺癌的发生发展和不良预后密切相关，为探索乳腺癌治疗和预测预后提供可能的潜在靶点。
Bioinformatic analysis of key genes associated with poor prognosis of breast cancer

Breast cancerBioinformaticsDifferentially expressed geneKey geneSurvival analysisPrognosis

周鹍、阮晖朝、吴向华

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广西医科大学第一附属医院胃肠腺体外科,广西南宁 530021

乳腺癌 生物信息学 差异表达基因 关键基因 生存分析 预后

广西自然科学项目

2017JJA10173

2023

中国卫生检验杂志
中华预防医学会

中国卫生检验杂志

影响因子：0.771
ISSN：1004-8685
年,卷(期)：2023.33(21)
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