基于生物信息学的胃癌预后基因的筛选和分析

程晓成 李 凡 肖竞英 焦作义

胃癌(gastric carcinoma，GC)是消化系统最常见的恶性肿瘤之一，其发生率和病死率高居全球恶性肿瘤的第3位[1]。由于胃癌患者早期无明显临床症状，所以多数患者发现时已是晚期，错过最佳治疗时间[2]。虽然，手术和放化疗能在一定程度上延长患者的生存时间，但癌细胞的侵袭和转移能力又促进胃癌患者术后的复发及死亡，导致其术后的5年生存率仅为5%～15%，预后监测在胃癌治疗中起着至关重要的作用[3,4]。近年来，由于基因芯片技术和生物信息学的快速发展，为探讨胃癌的致病分子机制提供了便利[5]。本研究希望通过从公共基因数据库(gene expression omnibus, GEO，http:∥www. ncbi. nlm. nih. gov/geo/)中下载的GSE54129、GSE81948、GSE118916这3个基因芯片进行数据挖掘，利用生物信息学的相关分析方法筛选出胃癌预后相关的基因，为胃癌的预后监测供新的诊断指标和新靶点，也为胃癌靶向药物研发提供候选标志物和理论依据。

资料与方法

1.数据来源：从GEO数据库中下载胃癌基因芯片数据集GSE54129、GSE81948、GSE118916。GSE54129包含111个胃癌标本和21个正常组织标本，GSE81948包含15个胃癌标本和5个正常组织标本，GSE118916包含15个胃癌标本和15个正常组织标本。

2.差异表达基因的筛选：利用GEO数据库自带的分析工具GEO2R对GSE54129、GSE81948、GSE118916 3个基因芯片数据集进行分析，以P<0.05，|log2FC(fold change)|>1作为筛选标准，分别对3个数据集进行差异表达基因(differen- tially expressed genes，DEGs)的筛选。将筛选后DEGs包含上调基因和下调基因，以火山图的形式展现，并用韦恩图取交集。

3.DEGs的GO和KEGG通路富集分析：本研究将筛选后的DEGs利用在线软件DAVID(https：∥david.ncifcrf.gov/)进行基因本体论(gene ontology,GO)包括细胞成分、分子功能、生物学过程3个方面的功能富集分析，并使用京都基因与基因组百科全书(kyoto encyclopedia of genes and geno- mes，KEGG)进行通路富集分析[6，7]。……