识别相关的新型生物标志物使用综合生物信息学分析肺鳞状细胞癌

文摘

背景。肺鳞状细胞癌(LUSC)是最常见的一种类型的肺癌和有特定的临床病理的特点。在这项研究中,我们筛选了小说与预后相关的分子生物标志物LUSC探索新的诊断和治疗这种疾病的方法。方法。我们从基因表达综合下载GSE73402 (GEO)数据库。GSE73402包含62个样本,可以划分为四个亚型根据其病理和阶段。通过加权基因coexpression网络分析(WGCNA),主模块是识别和进一步分析使用(度)的差异表达基因分析。然后,通过蛋白质相互作用(PPI)网络和基因表达分析交互式分析(GEPIA),中心基因筛查LUSC的潜在生物标志物。结果。通过WGCNA黄色模块包含349个基因被发现,强烈的亚型有关CIS(原位癌)。度分析发现180基因表达不同亚型之间的独联体和早期癌的亚型(I期和II期)。PPI网络的度,和最高的前20个基因相关性被选为GEPIA数据库来探索它们对LUSC生存预后的影响。最后,TUBB3 ITGA5、SCNN1B SERPINE1筛选LUSC中心基因。结论。ITGA5、TUBB3 SCNN1B, SERPINE1可能有很大的诊断和预后意义LUSC和有很大的潜力LUSC新的治疗目标。

1。介绍

肺癌是全世界癌症相关死亡的最常见原因;其发病率在所有癌症类型中位列第一。肺鳞状细胞癌(LUSC)是一种常见的一种肺癌,有特定的临床病理的特点与其他类型相比由于差异的起源细胞(1,2]。LUSC的发病机制复杂,涉及大量的分子和细胞事件,但不幸的是,大部分的这些事件仍是探索(3,4]。这些原因导致LUSC不满意治疗结果,导致生存中值约30%不如其他肺癌类型(1,5,6]。

手术和化疗仍然是肺癌的主要治疗在过去的几十年中,随着基因组学的发展,大量的分子生物标志物参与肿瘤发生、进展、转移、耐药已发现(7]。EGFR-TKI(表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂)和碱性(间变性淋巴瘤激酶)抑制剂是最好的这些发展和改变了肺癌的临床治疗模式,特别是在治疗肺腺癌(LUAD) [4,8- - - - - -11]。不幸的是,这些目标在LUSC并不成功,因为上述突变/改变在LUSC[很罕见6,10- - - - - -12]。

因此,分子mechanism-related研究将在预测和治疗LUSC扮演关键角色,其中很大一部分最近已报告。Mascaux等人报道,肺肿瘤发生涉及一系列未扩散支气管上皮细胞和免疫细胞的相互作用,这表明免疫生物标志物早期诊断和免疫治疗对高危个体等待被发现13]。Momcilovic等人发现自适应谷氨酰胺代谢是由GSK3信号在LUSC轴,这可能是预测反应结合代谢疗法针对mTOR和谷氨酰胺酶(14]。黄等人报道,YAP能抑制疾病进展的放松管制在LUSC DNp63-GPX2轴和活性氧积累,这可能是一个潜在的患者提高精密医学LUSC [15]。此外,近年来随着生物信息学的发展,我们可以探索整个分子改变肿瘤在不同层次包括DNA、表观遗传修饰、RNA和蛋白质(16]。通过加权基因coexpression网络分析(WGCNA) Niemira等人发现CCNB2和GNG11小说中包含的生物标记物模块与肿瘤大小有关,PET / CT SUVmax, recurrence-free生存(RFS) LUSC [17]。通过分析在线数据集,高等人发现几LUSC发展和预后相关的生物标记物,包括FEN1 CCNA2, AURKA, AURKB [18]。尽管许多研究已经报道一些生物标记可能参与发病机制或LUSC进展,越来越多的生物标志物等着被发现LUSC构造一个完整的理解。因此,为了减少LUSC-related LUSC死亡和优化治疗模式,更新颖的生物标志物的检测LUSC仍然是必需的。

在这项研究中,我们从基因表达综合下载GSE73402 (GEO)数据库,这是一个公共数据库进行高通量微阵列和下一代序列功能基因组研究社区提交的数据集。GSE73402包含62个样本,包括癌前期进展情况和肺鳞状细胞癌病例,这可能显示转录组的所有阶段的肺鳞状细胞癌。首先,我们构造coexpression模块使用加权基因coexpression网络分析(WGCNA),发现主模块。其次,通过差异表达基因(度)分析,蛋白质交互(PPI)网络,和基因表达分析交互式分析(GEPIA),中心基因筛查LUSC的潜在生物标志物。在这项研究中,我们应用WGCNA构建coexpression网络探索肿瘤发生和发展的肺鳞状细胞癌,首次确定了主要模块和中心的基因。我们的研究显示在图的工作流程1。

2。材料和方法

2.1。数据信息

的基因表达谱GSE73402在NCBI地理网站和搜索“肺鳞状细胞癌”和“智人”关键词。GSE73402包括80例,包括23个癌前病例[5例轻度或中度发育不良(P1)和18例原位癌(P2)]和39肺鳞状细胞癌病例(11 I期13 II期8阶段III, IV期的情况下)和7,本系列的平台是GPL17077(安捷伦- 039494 SurePrint G3人类通用电气v2 039381 x60k微阵列)(19]。根据病理阶段的这些样品,我们4个亚型、发育不良(轻度或中度发育不良),独联体(原位癌),早期癌(I期和II期),和先进的癌(第三阶段和第四阶段)。

2.2。建设WGCNA

在本节中,前5000个基因选择根据WGCNA表达式,然后计算平均算法(20.]。首先,权力无标度拓扑适合指数计算和网络建设的软阈值被选中。然后,无标度网络的构建和模块eigengene(我)的每个模块进行了计算。最后,我和每个模块的病理特征之间的关系进行了计算,和基因的意义(GS)的基因在主模块进一步计算(21]。

2.3。基因本体论(去)和通路富集分析

探索生物功能主模块中包含的基因,基因本体论(去),疾病本体(做),和《京都议定书》百科全书的基因和基因组(KEGG)通路富集分析进行基于包的R / Bioconductor GDCRNATools软件(22- - - - - -25]。值< 0.05被认为是具有统计学意义。

2.4。(度)的差异表达基因分析

在前面的小节中,黄色的模块之间的相关系数和原位癌(CIS)排名第一。CIS是一个中间状态发育不良和浸润性癌之间,它有巨大的潜力发展为侵袭性疾病(26]。所以由于独联体和早期癌标本之间的度的分析,我们可以进一步筛选基因黄色模块。度进行了分析使用limma包R / Bioconductor软件与调整值< 0.05和 (27]。然后,排名前25位的调节和排名前25位的表达下调度选择画热图。

2.5。蛋白质相互作用网络分析

度被映射到NetworkAnalyst数据库,它可以提供一个视觉网络来帮助理解复杂的分子相互作用和人类组织PPI的功能分析28]。我们映射度使用Cytoscape软件和筛选最多的前20个基因相关性(29日]。

2.6。生存和mRNA表达分析

在本节中,我们使用箱线图可视化中心基因的mRNA表达之间LUSC组织和正常肺组织利用基因表达分析交互式分析(GEPIA)数据库,这是一个网站针对基因表达数据分析GTEx TCGA (Genotype-Tissue表达式)和(癌症基因组图谱)项目30.]。此外,我们一直使用GEPIA数据库评估中心基因的表达水平和预后之间的关系。最后,生物标志物与mRNA表达差异或生存选择的差异。

2.7。药物针对枢纽中心基因的基因和遗传的变化

批准药物靶向基因中心直接探讨了利用NetworkAnalyst数据库,收集信息从DrugBank数据库(5.0版)(28,31日]。我们进一步探讨基因改变的基因通过cBio癌症基因组学中心门户(cBioPortal),可以提供大量的癌症基因组数据集各种癌症和使我们比较不同样本基因改变(32]。

3所示。结果

3.1。微阵列数据的预处理

GSE73402的数据从GEO数据库搜索和下载,然后被R包处理。我们带注释的探测器系列矩阵文件通过使用基因符号信息从软格式化家庭文件。在本节中,基因符号和探测器匹配,探测器由多个基因注释删除,并计算平均值并记录作为最终由多个探测基因表达值匹配。最后,31998个基因在表达式匹配和留存矩阵(33]。

3.2。加权Coexpression网络建设

计算标准偏差(SD)的每个基因和降序排名;被选为WGCNA排名前5000的基因。然后,选择最优功率值,这将影响独立性和规模意味着基因coexpression模块的连接。当我们看到在图2(一个)功率值是3时,一个相对独立和规模意味着连接可以得到平衡。Coexpression模块使用前5000个基因进行了分析和选择前5000个基因,和13个基因Coexpression模块建立了最后(图2 (b))。所有模块都有不同的颜色和排名根据基因数量(图2 (c))[7,33]。

3.3。检测和关键模块的功能富集分析

根据GSE73402病理学和阶段的样本,我们将这些样本分为4个亚型、发育不良(轻度或中度发育不良),独联体(原位癌),早期癌(I期和II期),和先进的癌(第三阶段和第四阶段)。通过module-feature关系分析,我们确定了黄色模块(CIS是密切相关的 , )(图3(一个))[20.,34]。散点图的基因的意义与模块加入黄色模块如图3 (b)。考虑到独联体是一个中间状态发育不良和浸润性癌之间,黄色的模块中包含的基因可能在肿瘤发生和发展扮演重要角色LUSC [26]。

因此,我们关注黄色模块中包含的函数和通路的基因。lncRNA因为黄色模块包含两个信使rna, rna未经官方标志,所以我们改变了基因的名字从基因符号基因稳定ID使用BioMart数据库(35]。黄色模块包含了349个基因;284转换为基因稳定ID富集分析。这些基因的功能和通路富集分析是由GDCRNATools, R / Bioconductor包(22]。排名前25位的基因本体论(去),疾病本体(做),和《京都议定书》百科全书的基因和基因组(KEGG)通路富集分析泡沫图(图中显示4)。在图中我们看到,生物过程(BP)的显示,基因是聚集在“激素代谢过程”,“细胞激素代谢过程”、“神经前体细胞增殖”,“积极调节突触传递”。分子功能(MF)基因是聚集在“激素绑定”和“sulfotransferase活动”。为蜂窝组件(CC)基因是聚集在“presynapse”,“顶端细胞的一部分”,“顶质膜”,“轴突部分”,“受体复杂”。KEGG通路富集分析表明,该基因是浓缩在“糖酵解/糖质新生”,“脂肪酸降解”,“酪氨酸代谢”和“色氨酸代谢”。做浓缩分析表明,基因主要是有关“内分泌腺癌”和“肺癌”。

3.4。识别度独联体和早期癌之间的关系

GSE73402包含62例,其中18例原位癌(CIS)和24例早期癌(11 I期,13阶段II)。基因在黄色模块进一步筛选使用limma包R,并调整值< 0.05和 被认为是统计学意义。67 180个基因表达差异被发现,包括调节基因和113个表达下调基因。排名前25位的调节基因和表达下调基因选择下一个分析和热图(图所示5)。

3.5。PPI网络建设

度都提交到NetworkAnalyst数据库使用肺组织分析。最重要的子网包含58度的基因(种子),提交932个节点,1067边缘。PPI网络最重要的子网图所示6。最高的前20个基因相关性如表所示1并为接下来的分析选择。

3.6。检测中心由GEPIA基因

基因的信使rna表达水平和生存数据中心使用GEPIA网站上面选择进一步分析。结果表明,6基因表达不同肺鳞状细胞癌与正常肺样本( ),CA9, CCT3、ITGA5 TUBB3 ADRB2, SCNN1B(图7(一))。生存分析显示,高表达水平的TUBB3和ITGA5非常糟糕LUSC患者总生存期( ,图7 (b)),和高表达水平的SCNN1B大约是这些患者的整体存活率较差( ,图7 (b))。虽然CA9的表达水平,CCT3 ADRB2没有统计学意义与这些患者的总体生存。有趣的是,mRNA的表达SERPINE1没有显示肿瘤与正常组织之间的差异,但它在肿瘤的信使rna表达水平与患者的总体生存LUSC ( ,图7 (b))。因此,ITGA5 TUBB3、SCNN1B SERPINE1可以视为中心对LUSC基因的诊断和预后意义。

3.7。药物针对枢纽中心基因的基因和遗传的变化

通过在NetworkAnalyst protein-drug交互,中心为15的药物基因直接搜索,其中8 SERPINE1药物,2 5 TUBB3药物,药物SCNN1B(表2),而没有药物可以直接目标ITGA5据我们所知。OncoPrint cBioPortal如图8(一个),这表明变更状态4基因TCGA LUSC患者中心。所有4基因改变86年(7%)的1176名患者,和SERPINE1改变大多数(5%)比其他基因。放大和错义突变是主要的蚀变类型,详细的变更类型的所有4基因如图8 (b)。

4所示。讨论

尽管大量的研究努力在肺癌的诊断和治疗,LUSC仍缺乏有效的治疗目标和预后预测指标,导致贫困患者的生存LUSC [1]。为了提高LUSC的诊断和治疗,是很有必要的,它将一直保持探索分子机制在LUSC与肿瘤发生和发展有关。最近值得庆幸的是,随着生物信息学的发展,我们可以在不同层次探索整个肿瘤分子事件涉及DNA,表观遗传修饰,RNA和蛋白质,这可能表明新型生物标志物的诊断、治疗和预后预测特定的肿瘤(16,36]。

发现新的生物标志物,在LUSC有临床意义,我们从地理搜索和应用一个概要文件数据集网站:GSE73402。GSE73402包括80例,包括23个癌前病例[5例轻度或中度发育不良(P1)和18例原位癌(P2)]和39肺鳞状细胞癌病例(11 I期13 II期8阶段III, IV期的情况下)和7,代表LUSC肿瘤发生与发展的整个过程。WGCNA因此,通过分析,我们发现,一个基因列表(黄色模块)的亚型与原位癌(CIS)。考虑原位癌癌的过程中起着至关重要的作用,黄色的模块中包含的基因可能被进一步筛选小说在LUSC生物标志物的诊断和治疗。然后,通过富集分析,在一系列的分析度,PPI, GEPIA cBioPortal, 4基因(ITGA5, TUBB3 SCNN1B, SERPINE1)检测LUSC的生物标记与预后相关。

在我们的研究中,TUBB3 LUSC被发现与生存相关,和其高表达生存预测更糟。TUBB3智人的基因位于染色体16 q24.3由4个外显子。它编码一个蛋白质的450 aa, beta-III微管蛋白,它的主要成分是微管,GTPase域所需调节微管动力学(37]。由于微管在肿瘤发生和发展的重要作用的癌,许多研究都集中在这个基因及其对癌症治疗的影响(37]。Kamath等人报道,过度的beta-III微管蛋白可以降低紫杉醇抑制微管动态的能力,从而诱发紫杉醇耐药,导致对患者生存预后不佳(38]。Levallet等人发现TUBB3的表达是一个独立的预后因素治疗早期非小细胞肺癌患者术前化疗,和k - ras基因突变决定因素[TUBB3表达调控39]。

人类SCNN1B基因位于染色体16 p12.2及其编码生产β上皮细胞钠离子通道亚基(钠),这是一个multiprotein复杂的由三个子单元(α,β,γ),负责跨上皮细胞的液体和电解质运输。虽然SCNN1B被视为膜通道过去,一系列的研究表明,SCNN1B还包括在细胞分化40,41]。钱其琛等人报道,SCNN1B表达可以通过启动子甲基化沉默通常在胃癌细胞系(GC)和原发性肿瘤组织,并指出GRP78超表达的抑制作用可以消除SCNN1B细胞生长和迁移,从而促进肿瘤进展(41]。Dalgin等人发现甲基化SCNN1B在肾细胞癌和暗示,它可能作为一种可行的诊断测试的尿液和血液样本42]。在我们的研究中,SCNN1B mRNA在肿瘤组织表达水平低于正常的肺组织,与之前的研究相一致,表明SCNN1B可能hypermethylated LUSC。所有上面提到的研究表明SCNN1B可能作为肿瘤抑制,但在GEPIA数据库,SCNN1B mRNA表达水平高的患者遭受贫穷的生存预后( )。因此,需要更多的研究来探索SCNN1B的分子机制在LUSC LUSC并确认其角色扮演生存预后。

人类基因SERPINE1 E (serpin家庭成员1)位于染色体7 q22.1,它编码纤溶酶原激活物inhibitor-1 (PAI-1),这是一种抑制剂的组织纤溶酶原激活物(tPA)和尿激酶(uPA)和纤维蛋白溶解(包括43]。

纤溶酶原激活物系统可以影响细胞迁移和血管生成,所以它不仅控制着血管内纤维蛋白沉积,而且参与一系列的生物过程,包括肿瘤生长、入侵和转移(44]。王等人发现,通过与LRP1恰巧交互、过度PAI-1可能提高ESCC的入侵和迁移细胞(45]。许等人发现PAI-1表达显著增加乳腺肿瘤组织与正常组织相比,表达水平是三阴性乳腺癌患者的预后相关(46]。林等人报道,PAI-1可以促进epithelial-mesenchymal过渡(EMT)在非小细胞肺癌细胞激活STAT3信号通路,这表明PAI-1可能对预测预后的生物标志物和一个潜在的治疗目标47]。GSE73402分析在我们的研究还表明,SERPINE1 mRNA表达升高比原位癌侵袭性肺鳞状细胞癌。和高水平的患者SERPINE1 mRNA表达遭受贫穷的生存通过GEPIA数据库,这是与以往的研究一致。

ITGA5智人的基因位于染色体上12 q13.13和编码整合素α5,这是整合素α链家族中的一员。整合蛋白是膜蛋白heterodimeric积分和由一个α亚基,β亚基,使整合蛋白在细胞信号传导和表面附着力43]。整合蛋白已经被报道,它可能参与血管生成和lymphangiogenesis可能是一个潜在的治疗目标,抑制肿瘤血管生成,lymphangiogenesis,和转移48]。玉等人表示,ITGA5过度可能会加速结直肠癌(CRC)的发展,是与它密切相关增强O-GlcNAcylation [49]。峰等人发现ITGA5可能工作作为主持人在胶质母细胞瘤(GBM),和mir - 330 - 5 - p可以通过针对抑制细胞增殖和入侵GBM ITGA5 [50]。肖等人报道,mir - 205 reexpression可能下调ITGA5表达式,因此TNBC受损细胞转移性特征,这表明,mir - 205和ITGA5可能潜在生物标记物用于治疗转移性TNBC [51]。我们的分析表明,ITGA5 mRNA表达增加侵袭性肺鳞状细胞癌相比,原位癌;尽管从数据库GEPIA是相反的结果,ITGA5仍认定为危险因素患者的生存LUSC在我们的研究中。

5。结论

总之,我们利用一系列全面的生物信息学分析,其中包括加权基因coexpression网络分析(WGCNA),差异表达基因(度)和随后的在线分析。最后,TUBB3 ITGA5、SCNN1B SERPINE1作为中心筛选基因的诊断和预后意义LUSC和有很大的潜力LUSC新的治疗目标。考虑到所有的事实分析和结果在我们的研究是基于生物信息学数据库和方法论,这些基因在肿瘤发生和发展的机制LUSC还有待阐明。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

郑渊源和甄王设计的实验。王海盐和励志的地理数据库,检索黄WGCNA分析和差异表达基因进行分析,和排版。李陈和京冀执行检测和功能富集分析和探讨了生存预后分析。王海盐和荔枝黄co-first作者;他们做出同等贡献的工作。郑渊源和甄王同样这项工作。

引用

1. m·a·Socinski c . Obasaju d Gandara et al .,“当前和紧急治疗选择先进的鳞状细胞肺癌,”胸部肿瘤杂志,13卷,不。2、165 - 183年,2018页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
2. e . Bonastre Brambilla大肠,m . Sanchez-Cespedes”细胞粘附和极性在肺鳞状细胞癌,”《华尔街日报》的病理,卷238,不。5,606 - 616年,2016页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
3. a·f·卡多纳·l·Ricaurte z l . Zatarain-Barron o .实习,“鳞状细胞肺癌:基因组进化和个性化的治疗,”祝您健康Publica墨西哥,卷61,不。3、329 - 338年,2019页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
4. m·j·达菲和k·奥伯”,在肺癌组织和血液生物标志物:复习一下,”临床化学的进步卷。86年,21,2018页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
5. s Senoo k . Ninomiya k Hotta, k . Kiura”最近的治疗策略对于高级肺鳞状细胞癌在日本,“国际临床肿瘤学杂志》上,24卷,不。5,461 - 467年,2019页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
6. 癌症基因组图谱研究网络”,全面的鳞状细胞肺癌基因组特征,”自然,卷489,不。7417年,第525 - 519页,2012年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
7. z . (t .仲秋节,s, f, w•谢和y王,“基因coexpression分析提供了重要模块和人类肺腺癌的途径,”细胞生理学杂志,卷235,不。1,第464 - 454页,2020。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
8. f·a·g·da Cunha桑托斯牧羊人,m . s .曹”EGFR突变和肺癌。”年度回顾的病理》第六卷,没有。1,49 - 69年,2011页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
9. x刘、张,p . Wang和z,“表皮生长因子受体(EGFR):一颗冉冉升起的新星在肺癌的精密医学的时代,“Oncotarget,8卷,不。30日,第50220 - 50209页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
10. a·t·肖和j·a·恩格尔曼”ALKin肺癌:过去、现在和未来,“临床肿瘤学杂志没有,卷。31日。8,1105 - 1111年,2013页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
11. y Miyamae k .清水,j . Hirato et al .,”意义的表皮生长因子受体基因突变在肺鳞状细胞癌,”肿瘤的报道,25卷,不。4、921 - 928年,2011页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
12. t y, r . Wang你们et al .,“综合分析肺鳞状细胞癌的致癌突变与小腺组件,”胸部,卷145,不。3、473 - 479年,2014页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
13. c . Mascaux m . Angelova a Vasaturo et al .,“免疫逃避在早期肺鳞癌形成肿瘤入侵之前,“自然,卷571,不。7766年,第575 - 570页,2019年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
14. m . Momcilovic s t·贝利,j·t·李et al .,“GSK3信号轴调节自适应谷氨酰胺代谢在肺鳞状细胞癌,”癌症细胞,33卷,不。5,页905 - 921。2018年e5 e905。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
15. 张黄h . w . y .锅et al .,“YAP抑制肺鳞状细胞癌进展通过放松管制的DNp63-GPX2轴和活性氧积累,”癌症研究,卷77,不。21日,第5781 - 5769页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
16. d .吴邦国委员长和x王”,临床生物信息学在肺癌症特异性生物标记中的应用”,癌症转移的评论,34卷,不。2、209 - 216年,2015页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
17. m . Niemira f·科林,a Szalkowska et al .,“非小细胞肺癌的分子亚型的签名大规模转录分析:识别关键模块和基因通过加权基因co-expression网络分析(WGCNA)”癌症,12卷,不。1,37页,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
18. 黄m高,w, z, z谢,“肺鳞状细胞癌相关的关键基因识别使用生物信息学分析,“国际分子科学杂志》上,21卷,不。8,2994年,页2020。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
19. l·冯·r·通,x刘et al .,“基于网络的方法识别在肺鳞癌预后基因模块,“Oncotarget,7卷,不。14日,第18020 - 18006页,2016年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
20. p . Langfelder和美国阅读“WGCNA: R包加权相关网络分析,“BMC生物信息学,9卷,不。1,p。559年,2008。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
21. b .问:杨,r . Wang Wei et al .,“候选生物标志物和分子机制调查多形性成胶质细胞瘤利用WGCNA,”生物医学研究的国际卷,2018篇文章ID 4246703, 10页,2018。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
22. 瞿h . R . Li) s王et al .,“GDCRNATools: R / Bioconductor方案综合分析lncRNA, microrna在环球数码创意和mRNA的数据,”生物信息学,34卷,不。14日,第2517 - 2515页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
23. m . Kanehisa和s . Goto”KEGG:京都基因和基因组的百科全书”,核酸的研究,28卷,不。1、研究,2000页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
24. m . ashburn c a球,j·a·布莱克et al .,“基因本体:工具的统一生物学,”自然遗传学,25卷,不。1、25 - 29,2000页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
25. s·m·贝洛,m . shinmoyama教授大肠Mitraka et al .,“增加疾病本体改进和统一疾病注解跨物种,”疾病模型与机制,11卷,不。3,2018。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
26. a·古普塔k·哈里斯,s . s . Dhillon”角色的支气管镜检查的管理中央鳞状细胞肺癌原位癌”《转化医学,7卷,不。15,354年,页2019。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
27. 吴m·e·里奇Phipson, d . et al .,“limma权力RNA-sequencing和微阵列研究微分表达式分析”核酸的研究,43卷,不。7篇文章e47 2015。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
28. g .周o . Soufan j .埃瓦尔德·r·e·w·汉考克,n .巴苏和j .夏”NetworkAnalyst 3.0:视觉分析平台全面的基因表达分析和荟萃分析,“核酸的研究卷,47号W1, W234-W241, 2019页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
29. p·香农,a . Markiel o . Ozier et al .,“Cytoscape:生物分子相互作用网络的集成模型的软件环境,”基因组研究,13卷,不。11日,第2504 - 2498页,2003年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
30. z, c, b . Kang g .高c·李和z,“GEPIA: web服务器对癌症和正常基因表达分析和交互式分析,“核酸的研究,45卷,不。W1, W98-W102, 2017页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
31. d . s . Wishart y . d . Feunang a·c·郭et al .,“DrugBank 5.0: DrugBank数据库的一个主要更新2018年”核酸的研究,46卷,不。D1, D1074-D1082, 2018页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
32. e·赛拉米j .高,美国Dogrusoz et al .,“门户cBio癌症基因组学:一个开放的平台,探索多维癌症基因组学数据:图1中,“癌症的发现,卷2,不。5,401 - 404年,2012页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
33. 李张x h·冯z, et al .,“应用加权基因co-expression网络分析来识别关键模块和中心在口腔鳞状细胞癌肿瘤发生的基因,”Oncotargets和治疗卷卷11日,第6021 - 6001页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
34. x太阳,j .商a .吴j .夏和f .徐”识别的动态签名与吸烟有关的鳞状细胞肺癌和慢性阻塞性肺疾病,”细胞和分子医学杂志》上,24卷,不。2、1614 - 1625年,2020页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
35. d·斯梅德利海德尔,b . Ballester et al .,“BioMart——生物查询很容易,”BMC基因组学,10卷,不。1,p。22日,2009。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
36. h·h·吴”,通过生物信息学综合multi-omics,”实验医学和生物学的发展卷,1102年,第80 - 69页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
37. m·马里安尼r . Karki m . Spennato et al .,“第三类β微管蛋白在正常和癌组织”,基因,卷563,不。2、109 - 114年,2015页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
38. Kamath k·l·威尔逊,f•卡布拉尔,m·a·乔丹。”βIII-tubulin诱发耐紫杉醇与减少影响微管动态不稳定,”《生物化学》杂志上,卷280,不。13日,12902 - 12907年,2005页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
39. g . Levallet e . Bergot m·安东尼et al .,“高TUBB3表达式,一个独立的预后指标在治疗早期非小细胞肺癌患者术前化疗,是由k - ras基因信号通路,”分子癌症治疗,11卷,不。5,1203 - 1213年,2012页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
40. t·毛罗·m·Behne y Oda et al .,”所需的钠通道是正常的表皮分化,“《皮肤病学研究杂志》上,卷118,不。4、589 - 594年,2002页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
41. j . y .钱,c . c . Wong徐et al .,“钠离子通道亚基SCNN1B抑制胃癌生长和转移通过GRP78退化,“癌症研究,卷77,不。8,1968 - 1982年,2017页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
42. g . s . Dalgin m . Drever t·威廉姆斯,t·王,c . DeLisi和l . s . Liou”识别的新颖的透明细胞肾细胞癌的表观遗传标记,”泌尿学杂志,卷180,不。3、1126 - 1130年,2008页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
43. g . Stelzer, n . Rosen i Plaschkes et al .,“GeneCards套件:从基因数据挖掘疾病基因组序列分析,“咕咕叫Protoc生物信息学,54卷,不。1,2016。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
44. b·麦克马洪和h . c . Kwaan“纤溶酶原激活物系统和癌症,”病理生理学的止血和血栓形成,36卷,不。3 - 4、184 - 194年,2009页。视图:谷歌学术搜索
45. 刘d, l . y, z . et al .,“PAI-1超表达促进入侵和食管鳞状细胞癌的细胞迁移,”易栓,42卷,不。3、287 - 295年,2020页。视图:谷歌学术搜索
46. j .徐w·张,l . Tang w . Chen和x关,“Epithelial-mesenchymal过渡诱导PAI-1三阴性乳腺癌患者的预后有关,”基因,卷670,7 - 14,2018页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
47. 林x、b·w·林x l . Chen等人“PAI-1 / PIAS3 / Stat3 / miR-34a形成一个正反馈循环促进EMT-mediated通过Stat3信号在非小细胞肺癌转移,”生物化学和生物物理研究通信,卷493,不。4、1464 - 1470年,2017页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
48. p . Foubert和j·a .走“整合素在肿瘤血管生成和lymphangiogenesis,”分子生物学方法卷,757年,第486 - 471页,2011年。视图:谷歌学术搜索
49. m .于楚,范,x, z . Liu,“O-GlcNAcylation ITGA5促进大肠癌的发生和发展的,”实验细胞研究,卷382,不。2、第111464条,2019年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
50. l .冯j . Ma h .霁y . Liu和w·胡”mir - 330 - 5 - p抑制胶质母细胞瘤细胞增殖和侵袭性通过针对ITGA5,”生物科学报告,37卷,不。3,2017。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
51. 道y, y, h . et al .,“整合素α5下调mir - 205具备干细胞抑制三阴性乳腺癌和转移通过抑制Src / Vav2 / Rac1途径,”癌症的信卷,433年,第209 - 199页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索

版权

版权©2021王海盐et al。这是一个开放分布式下文章知识共享归属许可,它允许无限制的使用、分配和复制在任何媒介,提供最初的工作是正确引用。