4.3/Q2，多组学数据集＋机器学习“点亮”前列腺癌骨转移研究：关键基因与机制探索

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研究亮点

1. 多数据库综合分析：整合TCGA和GEO数据库中的前列腺癌数据，全面筛选与骨转移相关的差异基因。

2. 关键基因鉴定：利用WGCNA和GSEA等生物信息学方法，鉴定出与前列腺癌骨转移密切相关的关键基因。

3. 体外实验验证：通过细胞实验和免疫组织化学分析，验证关键基因在前列腺癌细胞中的功能及其临床相关性。

4. 潜在机制揭示：明确关键基因在前列腺癌骨转移中的生物学功能和信号通路，为开发新的治疗靶点提供理论依据。

下面让我们一起来看看具体文章内容吧！

文章标题：Identification of prostate cancer bone metastasis related genes and potential therapy targets by bioinformatics and in vitro experiments

中文标题：前列腺癌骨转移相关基因的生物信息学和体外实验研究

发表期刊：J Cell Mol Med

发表时间：2024年8月

影响因子：4.3/Q2

研究背景

前列腺癌骨转移是导致前列腺癌患者预后不良的主要原因，其高发病率和死亡率与骨转移密切相关。尽管近年来对前列腺癌骨转移的研究不断深入，但其分子机制尚未完全明确，且缺乏有效的治疗靶点。因此，识别与前列腺癌骨转移相关的基因和潜在治疗靶点对于改善患者预后具有重要意义。

研究方法

1.DEGs1和DEGs2的鉴别

差异表达分析在TCGA-PRAD数据集中发现7857个DEGs 1基因，其中4039个上调基因和3818个下调基因。在GSE77930在骨转移患者中，我们发现了7166个候选基因，其中4096个上调，3070个下调；1163个候选基因，其中521个上调，651个下调GSE32269数据集。

中枢基因的AUC值GSE77930和GSE32269数据集超过0.7，显示诊断效果良好。此外，这些基因的表达在骨转移组和PCa组间有显著差异，表现出一致的趋势。ADRB2, NR4A2和ZNF331PCa的表达水平高于骨转移组，而其余4个hub基因的表达趋势相反P<0.05）。

在GSEA的基础上，47、50、57、27、22、36和23 KEGG路径被丰富为APOC1, LGALS1, CFH, NUSAP1, NR4A2, ADRB2和ZNF331分别。每个hub基因的前5个显著丰富的通路如图，氧化磷酸化富集APOC1, LGALS1, NUSAP1, NR4A2, ADRB2和ZNF331帕金森氏症和亨廷顿氏症都丰富了APOC1, NUSAP1, NR4A2, ADRB2和ZNF331此外，围绕中心基因与20个相邻基因构建了基因相互作用网络。NR4A3和NR4A1相关性最高的基因。主要功能是上皮细胞增殖和脂质生物合成过程的负调节图。