基于TCGA和Oncomine數(shù)據(jù)庫前列腺癌關(guān)鍵基因的篩選

瞿根義 向茂林 徐勇 陽光 王佳威 湯乘

前列腺癌（prostate cancer，PCa）是泌尿外科常見的惡性腫瘤[1]。近年來我國PCa發(fā)病率呈逐年上升趨勢，目前在泌尿系腫瘤中居第二位[2]。PCa患者易發(fā)生骨轉(zhuǎn)移，轉(zhuǎn)移后5年生存率低于29%，而且經(jīng)過內(nèi)分泌治療后，大部分患者最終會發(fā)展為去勢抵抗性PCa[3]。因此，深入研究PCa發(fā)生、發(fā)展的機(jī)制，具有重要的臨床意義。生物信息學(xué)是將計算機(jī)技術(shù)和分子生物學(xué)相結(jié)合的技術(shù)，為基因的研究提供了方法。癌癥和腫瘤基因圖譜（cancer genome atlas，TCGA）和Oncomine數(shù)據(jù)庫是大型腫瘤基因芯片數(shù)據(jù)庫，具有大樣本和豐富的臨床數(shù)據(jù)。本研究利用TCGA和Oncomine數(shù)據(jù)庫深入挖掘PCa差異表達(dá)基因，然后進(jìn)行基因本體論（gene ontology，GO）和京都基因與基因組百科全書（Kyoto encyclopedia of genes and genomes，KEGG）通路分析，建立蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用（protein-protein interaction，PPI）網(wǎng)絡(luò)，并篩選Hub基因，最后通過Meta分析篩選影響PCa發(fā)生、發(fā)展的關(guān)鍵基因。

1 資料和方法

1.1 資料來源 通過TCGA數(shù)據(jù)庫（https://cancergenome.nih.gov/）下載公開的PCa RNA測序數(shù)據(jù)，包括PCa組織499例，癌旁正常組織52例。

1.2 差異表達(dá)基因的獲取 采用R 3.5.3軟件的edgeR軟件包對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化及差異表達(dá)分析，篩選logFC絕對值＞1.5，F(xiàn)DR＜0.05的基因為差異表達(dá)基因。采用ggplot2軟件包對數(shù)據(jù)進(jìn)行圖形可視化。

1.3 差異表達(dá)基因的GO和KEGG通路分析 通過DAVID數(shù)據(jù)庫（https://david.ncifcrf.gov）對差異表達(dá)基因進(jìn)行GO和KEGG通路分析，P＜0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義；其中GO分析包括生物學(xué)過程（biological process，BP）、細(xì)胞組成（cell composition，CC）和分子功能（molecular function，MF）。采用R 3.5.3軟件及相應(yīng)的cluster Profiler包進(jìn)行注釋和可視化。

1.4 差異表達(dá)基因的PPI網(wǎng)絡(luò)分析 通過STRING數(shù)據(jù)庫（https://string-db.org/）對差異表達(dá)基因進(jìn)行分析并構(gòu)建PPI網(wǎng)絡(luò)[4]。采用 Cytoscape軟件中的Cytohubba篩選PPI網(wǎng)絡(luò)中連接程度前10位Hub基因。……