基于GEO和TCGA數據庫篩選子宮內膜癌發病及預后的相關基因

邱雨歡，李留霞

（鄭州大學第一附屬醫院婦產科，河南 鄭州 450000）

子宮內膜癌（endometrial cancer，EC）是全球女性中第六大最常見癌［1］，也是女性生殖道最常見的惡性腫瘤之一［2］，好發于圍絕經期及絕經后女性，是為數不多的死亡率不斷上升的人類惡性腫瘤之一［3］。大多數EC患者在Ⅰ期被診斷［4］，預后較好，5 a生存率可達90%，但是晚期EC的預后較差，Ⅲ期和Ⅳ期患者的5 a生存率分別為47%～69%［5］和15%～17%［6-7］。早期發現和治療是提高EC患者生存率的最佳途徑。因此，對EC發生發展的相關機制進行研究及尋找其可能的干預靶標是改善疾病的診治和預后的重要方法。

基因表達綜合數據庫（Gene Expression Ominibus，GEO）中儲存了大量癌癥組織的基因表達譜數據，目前在基因芯片技術的發展和生物信息學相關工具不斷完善的背景下［8］，對GEO數據庫中癌癥相關組織的基因表達譜數據進行分析有助于更快地發現腫瘤組織中的差異表達基因（differentially expressed genes，DEGs），并可進一步尋找到影響疾病發生發展的關鍵分子，將其作為治療的靶標，在多種腫瘤機制研究中得到了廣泛應用［9］。迄今為止，EC最全的分子研究是通過國家癌癥研究所資助的癌癥基因組圖譜（The Cancer Genome Atlas，TCGA）數據庫完成的。從基因的角度探索EC的發生、發展機制，將會為EC的診斷及治療的個體化提供依據。本研究通過生物信息學分析的方法，基于GEO數據庫和TCGA數據庫篩選與EC發病和預后相關的差異表達基因，以期為EC的研究提供新思路。

1 資料及方法

1.1 基因芯片數據集信息收集下載GEO數據庫中EC的3組高通量測序基因芯片數據，分別為GSEl7025、GSE101158和GSE63678，數據檢測類型均為Expression profiling by array，種屬設定為Homo sapiens?！?br>