基于GEO数据库的胃癌差异表达基因的生物信息学分析

目的:运用生物信息学方法探究胃癌组织中的差异表达基因(DEGs).方法:从GEO数据库下载数据集并筛选出胃癌DEGs,利用GO和KEGG分析对DEGs进行功能和通路注释,同时使用String数据库和Cytoscape软件构建蛋白互作网络(PPI),筛选出核心基因,结合Kaplan-Meier plotter数据库对筛选出的DEGs进行预后分析.结果:共筛选出2773个DEGs,其中1423个上调,1350个下调.选择COL1A1、COL1A2、BGN等作为10个核心基因并进行预后分析,除COL5A2外,其余基因的上调均影响胃癌患者的总体生存率.结论:COL1A1、COL1A2、BGN等DEGs可能参与胃癌的发生发展,与胃癌患者的预后相关,可以作为胃癌潜在的预测指标和治疗靶点.