5中心基因的鉴定与早期诊断、肿瘤分期、和糟糕的结果通过生物信息学分析乙型肝炎病毒导致的肝癌高发

文摘

背景。全球大多数的成人原发性肝癌肝细胞癌(hcc,或肝癌)。因此,深入了解潜在的肝细胞癌的发病机理和致癌机制在分子水平上可以促进小说发展的早期诊断和治疗治疗对肝癌病人改善方法和预后。HBV-HCC发展我们的研究论述了潜在的分子机制和进展并确定相关重要基因早期诊断、肿瘤分期、肝癌的和糟糕的结果。方法。GSE55092 GSE121248基因表达分析数据和从基因表达综合下载(GEO)数据库。有119肝癌样本和128 nontumour组织样本。GEO2R用于筛选差异表达基因(度)。火山情节和维恩图被画用ggplot2包r .热量地图生成使用的热图。通过使用clusterProfiler R包,KEGG浓缩度进行了分析。通过使用字符串PPI网络建设数据库、关键基因被cytoHubba中心。最后,公里生存曲线和ROC曲线生成验证中心基因表达。结果。去富集分析,694度被浓缩在以下条款:有机酸分解过程,羧酸分解过程,羧酸生物合成的过程,collagen-containing细胞外基质,血液微粒凝聚染色体着丝粒,花生四烯酸epoxygenase活动,花生四烯酸单氧酶活动,单氧酶的活动。KEGG通路富集分析,度在花生四烯酸epoxygenase活动丰富,花生四烯酸单氧酶活动,单氧酶的活动。基因的PPI网络建设和分析中心,我们选择排名前十的基因,包括CDK1 CCNB2, CDC20, BUB1, BUB1B, CCNB1, NDC80, CENPF MAD2L1, NUF2。利用TCGA和THPA数据库,我们发现5个基因,CDK1, CDC20, CCNB1, CENPF, MAD2L1,与早期诊断,肿瘤分期、HBV-HCC的和糟糕的结果。结论。5基因异常表达中心HBV-HCC是早期诊断信息,肿瘤分期的决心,和糟糕的结果的预测。

1。介绍

全球大多数成年人原发性肝癌肝细胞癌(hcc,或肝癌)[1),肝癌是第三癌症相关死亡的主要原因2]。肝癌通常发展从慢性肝脏疾病,如慢性乙肝/丙肝病毒(乙肝病毒和丙肝病毒)感染,滥用酒精肝病、非酒精性脂肪肝病(NAFLD)、肝硬化(3]。慢性肝炎感染的主要原因是肝细胞癌的发病机制在撒哈拉以南的非洲(SSA)和东亚4,5]。慢性肝炎感染乙肝病毒是一个著名的肝癌转移或复发的危险因素6]。对于早期肝癌患者,手术治疗是主要的治疗方案(7]。不实用的肿瘤和肿瘤手术后复发,首选替代化疗、放疗、靶向治疗(8]。不幸的是,并不是所有的病人从常规的药物治疗中获益。尽管积极的治疗措施,晚期肝癌患者预后不佳(9]。因此,提出了一种改进的理解潜在的发病机制和致癌作用在分子水平上对癌症的发展可以促进小说早期的诊断和治疗治疗改善肝癌患者的方法和预后。

在过去的几年里,飞速发展的生物信息学工具和高通量测序技术(10),如微阵列和下一代测序(门店),一般的发生,发展和转移的各种类型的癌症是可能的。具体来说,广泛应用高通量平台可以应用于预测筛查,早期诊断、预后,和个性化的预防和治疗11- - - - - -15]。差异表达基因(度)和非编码rna (ncRNAs),包括小分子核糖核酸、小干扰rna (siRNAs),长非编码rna,圆形的rna,和不同的甲基化CpG网站,可以提供有价值的信息的生存预测HBV-associated肝癌(HBV-HCC)。然而,许多因素,如样本的异质性,不同筛选方法,不同的数据挖掘技术,和有限的样本大小的耦合效应在一个独立研究中,可能产生假阳性和假阴性结果。为了克服这些限制,综合分析基于集体数据集已被确定为一个不错的选择。因此,许多最近的研究已经成功地使用公共数据集,如癌症基因组图谱(TCGA)基因表达综合(GEO),以及国际癌症基因组协会(ICGC),确定新的治疗癌症诊断和预后分子标记(16- - - - - -20.]。因此,数据库挖掘和分析已成为至关重要的第一步广泛应用在分子生物学。目前,报道HBV-HCC特异表达基因和HBV-HCC候选生物标记,可以结合微阵列数据集在文献中是稀缺的。因此,为诊断和治疗提供了新的依据,全面、全基因组分析微阵列数据集必须被采纳。

为了这个目的,我们首先探讨了关键度与HBV-HCC TCGA地理数据库和生物信息学分析。其次是基因本体论(去)基因和基因组的功能和京都百科全书(KEGG)通路富集度的分析,

预测蛋白质相互作用(PPI)网络是由使用搜索工具来检索相互作用基因(字符串;https://string-db.org/)数据库。在此,中心基因筛选。接下来,我们评估的临床癌症分期价值和预后价值中心TCGA基因。最后,关键枢纽基因识别和验证使用免疫组织化学在人类蛋白质图谱数据库(THPA,https://www.proteinatlas.org/)。综上所述,本文有两个主要目的。第一个目的是阐明乙肝病毒导致肝癌的分子机制的开发和发展。第二个目的是屏幕显示基因识别可靠的早期诊断和预后的生物标志物和治疗标记。

2。方法

2.1。微阵列数据

我们下载GSE55092 GSE121248基因表达分析数据,同时以前没有研究,从基因表达综合(GEO)数据库(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)。

人类基因组芯片平台GPL570 (HG-U133_Plus_2) Affymetrix U133 + 2.0数组是申请的mRNA表达图谱数据库。GSE55092数据集,其中包含49个肝癌样本和91 nontumour组织样本,获得了在不同距离11个人肝脏肿瘤中心HBV-associated肝癌患者(21]。GSE121248数据集包含70肝癌样本和37 nontumour组织样本,获得了从慢性肝炎B-induced HCC及其邻近的正常组织(22]。这项研究并不是对人类的生物标本,和两套微阵列数据从GEO数据库下载。因此,根据中国法律,这项研究不需要伦理审查委员会和委员会批准或病人的同意。

2.2。的识别度

GEO2R (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/geo2r)是一个R-based交互式web工具,被用来屏幕HCC和nontumour组织之间的度。基于阈值的意义。值< 0.05和 (调节)或 (下调),显著度确定。火山情节和维恩图是由使用r . heat map中的ggplot2包生成使用的热图(http://www.heatmapper.ca/)[23]。

2.3。去KEGG通路富集度的分析

去分析,包括生物过程(BP)、蜂窝组件(CC)和分子功能(MF),进行特征对应度HBV-associated肝癌样本通过clusterProfiler [24]R包。我们也使用了clusterProfiler [24]R包进行功能富集分析KEGG度的途径。的 和 被设置为阈值明显丰富度。

2.4。预测PPI网络的建设

字符串,它是一个大型的在线数据库并预测PPI,包括直接(物理)和间接(功能)协会25]。首先,分析PPI度中使用字符串数据库(版本11.0),合计得分大于0.9被认为是显著的。第二,PPI网络可视化由Cytoscape [26(版本3.8.2)。最后,确定枢纽度之间的基因,CytoHubba [27Cytoscape],一个插件,用于过滤掉基因PPI网络的使用最大小团体中心(MCC)的方法。

2.5。基因表达的验证中心

验证中心的潜在作用的基因,我们分析了TCGA数据集提供RNA-Seq(3级,HTSeq-FPKM)数据以及424个样本的临床相关的所有信息28]。中心基因的表达水平之间的关系和临床研究阶段。考克斯进行了分析以确定T分类中心基因表达的关系。肝癌患者的T分类评估根据肿瘤TNM分期系统节点转移(29日]。中心的表达基因在肝脏肿瘤样本和相邻的正常样本比较使用Wilcoxon rank-sum测试。肝脏肿瘤患者分为高或低表达组基于基因表达的平均价值中心。结果与小提琴情节和箱线图所示使用ggplot2包生成R。

2.6。生存分析筛选中心基因

简单地说,生存分析是由使用R包生存(https://cran.r-project.org/web/packages/survival/index.html)和survminer (https://cran.r-project.org/web/packages/survminer/index.html生存曲线)绘制kaplan meier(公里)。使用kaplan - meier生存曲线代表之间的总生存期(OS)分布HCC患者高和低表达的各种基因中心。协会的基因表达与患者生存结果计算使用OS TCGA时间获得。随后,接受者操作特征(ROC)曲线进行进一步评估的结果公里生存分析的R包pROC [30.]。

2.7。基因在THPA Immunohistochemistry-Based验证中心

THPA是一个公共数据库,包括超过五百万免疫组织化学染色的组织和细胞,这是一个项目的资助支持的瑞典王国。THPA可以检查正常,carcinomic组织通过抗体蛋白质组学和常常被用于验证中心的基因的表达。因此,这个病理工具被用来评估中心基因的表达水平之间的正常肝组织和肝癌组织从THPA。

3所示。结果

3.1。在肝细胞癌的识别度

有49个肝癌样本和91正常组织GSE55092数据集。有70肝癌样本和37 GSE121248正常组织的数据集。通过识别的微阵列结果GSE55092 GSE121248数据集,1019年GSE55092调节和1511个表达下调基因被识别,和901年调节和423年GSE121248表达下调基因被确定。每个数据集的火山地块是度的可视化数据的描述1(一)和1 (b)。维恩图解显示共有694重叠度图1 (c)。热点图在图1 (d)通过使用生成的热图。这是吸引显示差异表达的基因。,差别在这种热度图,蓝色表示对这些基因,而红色代表upregulation。

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图1

在HBV-associated HCC的识别度。(a, b)两个火山情节显示所有从GSE55092和GSE121248表达基因。(c)的维恩图的重叠度r (d) 694年热图重叠度。蓝色代表表达下调基因,红色代表调节基因。每一列代表一个数据集,每一行代表一个基因。度:差异表达基因。

3.2。KEGG,浓缩度的分析

通过浓缩去分析,722年694重叠度丰富生物过程(BP)条款,34细胞组件(CC),和76个分子功能(MF)的条件。根据英国石油公司(图2(一个)),度主要富集在以下过程:有机酸分解过程,羧酸降解过程,和羧酸生物合成的过程。为CC(图2 (b)),度主要是富含collagen-containing细胞外基质,血液微粒,凝聚染色体着丝粒。浓缩MF条款(图的分析2 (c))显示大部分度在花生四烯酸epoxygenase活动丰富,花生四烯酸单氧酶活动,单氧酶的活动。KEGG通路富集分析(图2 (d))包括26 KEGG途径,大多数度明显丰富的化学致癌,视黄醇新陈代谢,和p53信号通路。

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图2

KEGG,浓缩度的分析。(模拟)度:差异表达基因;:基因本体;英国石油(BP):生物过程;答:细胞组件;MF:分子功能;KEGG:京都基因和基因组的百科全书。

3.3。PPI网络建设和分析中心的基因

总共有694度的PPI网络,它起源于字符串数据库。PPI网络构建预测共同度的交互,包括324个节点和1189边缘(图3(一个))。cytoHubba插件选择10个基因(图3 (b))排名MCC方法为中心的基因,包括细胞周期蛋白依赖性激酶1 (CDK1),细胞周期素B2 (CCNB2),细胞分裂周期20 (CDC20) BUB1有丝分裂检查点丝氨酸/苏氨酸激酶(BUB1) BUB1有丝分裂检查点丝氨酸/苏氨酸激酶B (BUB1B),细胞周期蛋白B1 (CCNB1) NDC80着丝点复杂的组件(NDC80),着丝粒蛋白F (CENPF),有丝分裂逮捕不足2等1 (MAD2L1)和NDC80 NUF2组件的着丝粒复杂(NUF2)。

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图3

PPI网络建设和分析中心的基因。(一)最重要的模块从PPI网络获得324个节点和1189边缘。(b)中心基因选择从PPI网络使用cytoHubba插件。度:差异表达基因;PPI:蛋白质相互作用。

3.4。中心基因表达与肝细胞癌患者的临床病理的参数

10中心基因的表达进行了分析其与肝细胞癌患者的临床病理参数之间的关系。这些基因的表达与T分类( )(图4)。肝细胞癌组织基因表达增加( )(图5)。

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图4

肝细胞癌患者的临床病理的参数与T分类:(a) CDK1 ( );(b) CCNB2 ( );(c) CDC20 ( );(d) BUB1 ( );(e) BUB1B ( );(f) CCNB1 ( );(g) NDC80 ( );(h) CENPF ( );(我)MAD2L1 ( );(j) NUF2 ( )。CDK1:细胞周期蛋白依赖性激酶1;CCNB2:细胞周期素B2;CDC20:细胞分裂周期20;BUB1: BUB1有丝分裂检查点丝氨酸/苏氨酸激酶;BUB1B: BUB1有丝分裂检查点丝氨酸/苏氨酸激酶B;CCNB1:细胞周期蛋白B1;NDC80: NDC80动粒复杂的组件;CENPF:着丝粒蛋白F;MAD2L1:有丝分裂逮捕不足2等1;NUF2: NUF2组件NDC80的着丝粒复杂。

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图5

不同基因的表达在肿瘤样本和正常样本。“无肿瘤”代表了正常组织,“肿瘤”代表着肿瘤样本:(a) CDK1 ( );(b) CCNB2 ( );(c) CDC20 ( );(d) BUB1 ( );(e) BUB1B ( );(f) CCNB1 ( );(g) NDC80 ( );(h) CENPF ( );(我)MAD2L1 ( );(j) NUF2 ( )。CDK1:细胞周期蛋白依赖性激酶1;CCNB2:细胞周期素B2;CDC20:细胞分裂周期20;BUB1: BUB1有丝分裂检查点丝氨酸/苏氨酸激酶;BUB1B: BUB1有丝分裂检查点丝氨酸/苏氨酸激酶B;CCNB1:细胞周期蛋白B1;NDC80: NDC80动粒复杂的组件;CENPF:着丝粒蛋白F;MAD2L1:有丝分裂逮捕不足2等1;NUF2: NUF2组件NDC80的着丝粒复杂。

3.5。选择中心的生存分析的基因

进一步验证中心的预后价值的基因,R是用来进行生存分析10基因的424个样本来自TCGA项目用公里绘图仪(图6)。根据我们的公里存活曲线分析,我们发现,高表达的CDK1 CDC20, BUB1, BUB1B, CCNB1, NDC80, CENPF, MAD2L1, NUF2预测更糟的生存结果肝癌患者( ),但CCNB2没有。随后,ROC曲线生成和分析来获得一个完整的视图的中心基因的预测价值。结果表明,所有中心基因能够区分肝细胞癌组织和正常肝组织(图7)。此外,代表图像表明,中心是调节基因的表达在肝细胞癌组织(图8)。

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图6

总生存期(OS)曲线的10个基因中心。总生存期(OS)曲线在高和低表达的各种基因在肝细胞癌患者:(一)CDK1;(b) CCNB2;(c) CDC20;(d) BUB1;(e) BUB1B;(f) CCNB1;(g) NDC80;(h) CENPF;(我)MAD2L1; (j) NUF2. CDK1: cyclin-dependent kinase 1; CCNB2: cyclin B2; CDC20: cell division cycle 20; BUB1: BUB1 mitotic checkpoint serine/threonine kinase; BUB1B: BUB1 mitotic checkpoint serine/threonine kinase B; CCNB1: cyclin B1; NDC80: NDC80 kinetochore complex component; CENPF: centromere protein F; MAD2L1: mitotic arrest deficient 2 like 1; NUF2: NUF2 component of NDC80 kinetochore complex.

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图7

接受者操作特性曲线为10基因中心:(a) CDK1 ( , );(b) CCNB2 ( , );(c) CDC20 ( , );(d) BUB1 ( , );(e) BUB1B ( , );(f) CCNB1 ( , );(g) NDC80 ( , );(h) CENPF ( , );(我)MAD2L1 ( , );(j) NUF2 ( , )。CDK1:细胞周期蛋白依赖性激酶1;CCNB2:细胞周期素B2;CDC20:细胞分裂周期20;BUB1: BUB1有丝分裂检查点丝氨酸/苏氨酸激酶;BUB1B: BUB1有丝分裂检查点丝氨酸/苏氨酸激酶B;CCNB1:细胞周期蛋白B1;NDC80: NDC80动粒复杂的组件;CENPF:着丝粒蛋白F;MAD2L1:有丝分裂逮捕不足2等1;NUF2: NUF2组件NDC80的着丝粒复杂。

图8

代表组织学图像从人类蛋白质图谱数据库(THPA,https://www.proteinatlas.org/)。正常肝组织与染色CDK1来自于一位32岁女性主题(病人ID: 1846;染色:没有发现;强度:消极;数量:无;地点:没有;放大:不可用),肝癌组织来自于一位73岁女性病人(病人ID: 2279;染色:中等;强度:强;数量:< 25%; location: cytoplasmic/membranous nuclear; magnification: not available). Normal liver tissue with staining for CCNB2 was obtained from a male subject aged 55 years (patient ID: 2429; staining: not detected; intensity: negative; quantity: none; location: none; magnification: not available), and HCC tissue was obtained from a female patient aged 52 years (patient ID: 2399; staining: medium; intensity: moderate; quantity: 75%-25%; location: cytoplasmic/membranous; magnification: not available). Normal liver tissue with staining for CDC20 was obtained from a male subject aged 67 years (patient ID: 1720; staining: not detected; intensity: negative; quantity: none; location: none; magnification: not available), and HCC tissue was obtained from a male patient aged 57 years (patient ID: 1175; staining: medium; intensity: strong; quantity: <25%; location: cytoplasmic/membrane nuclear; magnification: not available). Normal liver tissue with staining for CCNB1 was obtained from a female subject aged 32 years (patient ID: 1846; staining: not detected; intensity: negative; quantity: none; location: none; magnification: not available), and HCC tissue was obtained from a female patient aged 65 years (patient ID: 937; staining: medium; intensity: strong; quantity: <25%; location: cytoplasmic/membranous; magnification: not available). Normal liver tissue with staining for CENPF was obtained from a female subject aged 32 years (patient ID: 1846; staining: not detected; intensity: negative; quantity: none; location: none; magnification: not available), and HCC tissue was obtained from a female patient aged 65 years (patient ID: 937; staining: medium; intensity: strong; quantity: <25%; location: cytoplasmic/membranous; magnification: not available). Normal liver tissue with staining for MAD2L1 was obtained from a male subject aged 55 years (patient ID: 2429; staining: not detected; intensity: negative; quantity: none; location: none; magnification: not available), and HCC tissue was obtained from a female patient aged 67 years (patient ID: 3334; staining: medium; intensity: moderate; quantity: >75%; location: cytoplasmic/membranous; magnification: not available). CDK1: cyclin-dependent kinase 1; CCNB2: cyclin B2; CDC20: cell division cycle 20; CCNB1: cyclin B1; NDC80: NDC80 kinetochore complex component; CENPF: centromere protein F; MAD2L1: mitotic arrest deficient 2 like 1; NUF2: NUF2 component of NDC80 kinetochore complex.

4所示。讨论

近年来,尽管有很大的进步在临床治疗和病机为肝细胞癌预后,死亡率仍高得令人无法接受(31日]。慢性乙型肝炎病毒感染是肝癌的主要病因学,尤其是在中国(32]。通过进行生物信息学分析,我们旨在为背后的分子机制提供新的见解HBV-HCC开发和进展。

克服的缺点小样本大小和异质性的研究团体,我们分析了几个公共数据库,如地理和TCGA,通过数据挖掘的方法。在目前的研究中,我们分析了两个地理数据集(GSE55092和GSE121248)通过一个集成的生物信息学分析。GSE55092数据集,我们检查了49肝癌样本和91正常组织。有1019个调节和1511个基因表达下调。GSE121248数据集,我们分析了70年肝癌样本和37正常组织。平均901从GSE121248调节和423个表达下调基因被确定。我们确认694度通过比较肝细胞癌组织和正常组织。接下来,694度受到去KEGG通路富集分析。BP度的分析表明,该基因与有机酸分解过程,羧酸降解过程,和羧酸生物合成的过程。BP的条款表明,有机酸分解过程相关的基因,羧酸降解过程,和羧酸生物合成的过程。 The CC GO terms showed that the genes were associated with the collagen-containing extracellular matrix, blood microparticle, and condensed chromosome kinetochore. The MF GO terms showed that the genes were related to arachidonic acid epoxygenase activity, arachidonic acid monooxygenase activity, and monooxygenase activity. By analysing KEGG enrichment analysis, DEGs were involved in chemical carcinogenesis, retinol metabolism, and the p53 signalling pathway. By using the STRING database, we built PPI networks and found that CDK1, CCNB2, CDC20, BUB1, BUB1B, CCNB1, NDC80, CENPF, MAD2L1, and NUF2 were hub genes.

根据TCGA数据库,发现10中心基因的表达与HCC阶段和更高的肿瘤组织。进一步生存分析,ROC曲线分析和代表性的图像分析,选择5个中心基因,包括CDK1 CDC20, CCNB1, CENPF, MAD2L1,与早期诊断,肿瘤分期、肝癌的和糟糕的结果。

CDK1 serine-threonine蛋白激酶的一员。因为它是有丝分裂的关键,CDK1基因的异常表达与各种肿瘤(33- - - - - -35]。田的研究等。36]证实miR-31 / CDK1可以调节生长、迁移和入侵膀胱癌。杨等人的研究。37)证实,CDK1与肿瘤生长和卵巢上皮癌的生存率。最近的调查结果(38)表明,CDK1影响研究者用电阻在结肠直肠癌。此外,另一项研究报道,CDK1 / CCNB1轴可以调节hepatocarcinogenesis [39]。

Cai的研究等。40)表明,CDK1 HBV-HCC的预后和治疗的目标。在我们的研究中,我们执行功能和KEGG分析,生存分析,ROC曲线分析,代表CDK1的图像分析。这些分析的结果支持上述结论。CDK1可能在早期诊断中发挥作用,肿瘤分期、HBV-HCC的和糟糕的结果。

CDC20作为调节蛋白在细胞周期41]。许多研究表明,在许多癌症中CDC20是过表达的42]。与预后相关,在前列腺癌进展,神经胶质瘤、乳腺癌、和其他癌症(43- - - - - -46]。特别是CDC20表达式与HBV-HCC的开发和发展47,48]。通过使用函数和KEGG分析,生存分析,ROC曲线分析,和CDC20代表图像分析,我们的研究结果表明,CDC20可能在早期诊断中发挥作用,肿瘤分期、HBV-HCC的和糟糕的结果。

CCNB1,合成一个监管蛋白质参与有丝分裂称为CCNB1,是一个有影响力的守恒的B细胞周期蛋白家族的成员(49]。CCNB1基因的异常表达会影响细胞周期和细胞增殖,导致各种恶性肿瘤(50- - - - - -53]。张等人的研究。54)发现沉默CCNB1能影响细胞周期,衰老,细胞凋亡在胰腺癌。林等人的研究。55)表明,过度的CCNB1能增强软骨肉瘤发展。尤其是肝癌、生长增殖,迁移和入侵与CCNB1[密切相关56,57]。翁的研究等。58]表明CCNB1也有潜力成为HBV-HCC候选生物标志物和治疗目标。在这项研究中,函数和KEGG分析,生存分析,ROC曲线分析,代表图像分析CCNB1被执行。这些研究结果支持上述结论。CCNB1早期诊断中起着重要作用,肿瘤分期、HBV-HCC的和糟糕的结果。

CENPF编码一种蛋白质,这种蛋白质associates centromere-kinetochore复杂和影响细胞周期,分裂和分化59]。据报道,CENPF与多个种类的前列腺癌和乳腺癌等恶性肿瘤(60,61年]。特别是,杨等人的研究发现,CENPF可能促进肝癌的肿瘤生长31日]。因此,CENPF可以作为早期诊断的新目标,肿瘤分期、HBV-HCC和糟糕的结果。

MAD2L1是一个组件的有丝分裂纺锤体组装检查点62年并据报道与各种类型的癌症,如横纹肌肉瘤和胃癌(63年,64年]。同时,MAD2L1与增殖,进展和转移风险HBV-HCC [65年,66年]。因此,MAD2L1也是一个早期诊断的重要指标,肝细胞癌的肿瘤阶段,可怜的结果。

在最近的研究中,两个数据集之间的度是筛选,TCGA数据库是用于基因的生存分析中心。这种方法降低随机误差引起的使用一个数据集和改进的生物信息学分析的可靠性和质量。然而,本研究也有一定的局限性。首先,本研究的一个限制是小样本大小,这限制了结果的推广。第二,因为在崇明区医疗条件的局限性,5中心基因表示这里没有在临床研究证实。在未来的研究中,我们将在上海测试中心收集样本基因通过执行实验在临床样本大小。在临床实验中,候选基因的关联和行动机制还需要确认通过体外和体内试验。

5。结论

总之,我们的研究确定了694度HBV-HCC的生物信息学分析。度HBV-HCC机制提供了一个深入的了解,增加我们对发病和预后的机制的理解。基于下游分析5中心基因,包括CDK1 CDC20, CCNB1, CENPF, MAD2L1,可以早期诊断中发挥重要作用,肿瘤阶段,和穷人HBV-HCC被确认的结果。

数据可用性

支持这项研究的基因表达分析数据来自之前报道的研究和数据集,已被引用。基因表达的处理数据综合(GEO)数据库。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

鲁伊羌族和梓潼赵的工作同样也应该被视为co-first作者。

确认

这项研究是由“创新与企业家精神的崇明地区引进人才项目”和“崇明区科学技术委员会(CKY2020-19)”。

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