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【英文篇名】 |
Bioinformatics and Prognostic Analysis of Differentially Expressed Genes in Non-small Cell Lung Cancer |
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【下载频次】 |
★★★★★ |
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【作者】 |
姚元波;
蔡彦力;
黄进启;
郑勇;
向水; |
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【英文作者】 |
YAO Yuanbo;
CAI Yanli;
HUANG Jinqi;
ZHENG Yong;
XIANG Shui;
Department of Cardiothoraic Surgery;
the Central Hospital of Enshi Tujia and Miao Autonomous Prefecture; |
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【作者单位】 |
恩施土家族苗族自治州中心医院心胸外科; |
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【文献出处】 |
医学综述
, Medical Recapitulate, 编辑部邮箱
2018年 18期
期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊 |
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【中文关键词】 |
非小细胞肺癌;
生物信息学;
基因表达;
预后; |
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【英文关键词】 |
Non-small cell lung cancer;
Bioinformatics;
Gene expression;
Prognosis; |
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【摘要】 |
目的利用生物信息学方法分析非小细胞肺癌(NSCLC)基因表达谱芯片,筛选相关差异基因,探讨NSCLC潜在的生物标志物。方法美国国立生物信息技术信息中心的GEO数据库下载相关芯片数据(研究号GSE33532),利用R软件及affy、limma、pheatmap、ggplot2等软件包进行差异基因筛选;使用基因本体(GO)及京都基因和基因组百科全书(KEGG)对差异基因进行相关功能及通路富集分析,并用STRING数据库及Cytoscape软件构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络分析,筛选出核心基因。然后,以研究号GSE33745数据集为测试数据集,以PROGgenes V2在线工具对核心基因进行预后分析。结果共筛选出591个差异基因,其中上调197个,下调394个。同时差异基因GO分析,主要富集为核分裂、有丝分裂、有丝分裂细胞周期M期、细胞周期等生物学过程,而KEGG分析主要涉及细胞外基质受体相互作用、细胞黏附分子、细胞周期、p53信号通路、过氧化物酶体增殖物激活受体信号通路等相关通路。且通过STRING数据库及Cytoscape软件行差异基因PPI网络分析,计算节点的连接度,以连接度前10位为本研究的核心基... |
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【英文摘要】 |
Objective To analyze the gene expression profiling chip of non-small cell lung cancer( NSCLC),and to screen related differentially expressed genes and explore potential biomarkers of NSCLC. Methods The related chip data( research number GSE33532) was downloaded from Gene Expression Omnibus( GEO) database of the National Bioinformation Technology Information Center of the United States,using R software and software packages such as affy,limma,pheatmap,ggplot2 and other software packages to screen differentia... |
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【更新日期】 |
2018-10-18 |
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【分类号】 |
R734.2 |
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【正文快照】 |
肺癌具有高度侵袭性和转移性,已成为全世界恶性肿瘤相关死亡的主要原因之一[1]。其中,非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)占肺癌的70%~80%,包括腺癌、鳞状细胞癌、大细胞癌和一些不太常见的类型[2-3]。目前,约75%的患者在发现时已处于中晚期,5年存活率很低,其治疗 |
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