Page 39 - 南京医科大学学报自然科学版

第42卷第12期 王玉明，邵 可，刘一纬，等. 基于生物信息学方法分析影响胆管癌发生发展的差异基因［J］.
2022年12月 南京医科大学学报（自然科学版），2022，42（12）：1673-1680 ·1675 ·

F：5′⁃GCTGCTCAACTAATCACCATGC⁃3′；SLC2A2⁃ 的分析研究。
R：5′⁃TGGTCCCAATTTTGAAAACCCC⁃3′）。 2.2 DEG的功能富集分析
1.3 统计学方法 使用DAVID对上调的差异基因进行GO功能和
SPSS 20 用于数据处理和统计分析。每组 3 个 KEGG 通路富集分析。GO 富集分析主要包括生物
独立重复的数据表示为均数±标准差（x ± s）。两个 学过程（biological process，BP）、细胞组分（cellular
独立样本组间比较采用t检验，多组间比较采用方差 component，CC）和分子功能（molecular function，MF）
分析（ANOVA）。生存分析采用Kaplan⁃Meier法并进 3 个方面。BP 主要集中在氧化还原反应和药物反
行Log⁃rank检验，P < 0.05 为差异有统计学意义。 应；CC方面，主要作为线粒体、线粒体基质、胞质、外
泌体等发挥作用；MF 分析提示 DEG 在肽链内切酶
2 结 果
活性和受体结合中发挥作用（图 2A）。此外，KEGG
2.1 DEG的筛选 通路分析结果表明差异基因主要集中在代谢、补充
使用在线数据库对差异基因进行火山图绘制 凝固级联和过氧化物酶体等信号通路中（图2B）。
（图 1A~C）。根据 P < 0.05 和|log2FC|≥1 的标准，从 2.3 PPI网络分析和枢纽基因模块构建
GSE32879中共鉴定出573个上调和1 167个下调基 使用STRING工具预测DEG之间的蛋白质相互
因；在基因芯片GSE45001中共鉴定出667个上调基 作用，将获得的 PPI 数据导入 Cytoscape 软件并运用
因和 1 481 个下调基因；GSE76297 芯片中共鉴定出 CytoHubba 插件计算每个蛋白之间的连接度，筛选
416个上调基因和586个下调基因。随后，对3个数 出连接度最高的前10名作为枢纽基因（图3）。结果
据集取交集绘制韦恩图（图1D）。最后，筛选出151个 表明，甲酰亚胺基转移酶环脱氨酶（FTCD）连接度最
上调基因，50 个下调基因，选择上调基因进行后续 高（为35），其他枢纽基因依次是AGXT、SERPINC1、

A B C D
20.0 14 GSE32879 GSE45001
80
17.5
12
（ pvalue） 15.0 （ pvalue） 10 8 （ pvalue） 60 160 516 262
12.5
10.0
-log2 7.5 -log2 6 4 ⁃log2 40 46 151 37
5.0
20
2.5 2
0 0 0 181
-8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 -10 -5 0 5 10 -6 -4 -2 0 2 4 6
GSE32879 GSE45001 GSE76297
GSE76297
A~C：差异基因火山图（红色代表上调基因；蓝色代表下调基因；灰色代表无差异基因）；D：上调基因韦恩图。
图1 差异基因火山图及韦恩图
Figure 1 Differential gene volcano map and Wayne map

A B
血液微粒 ⁃lg（pvalue）
serine⁃type肽链内切酶活性 8 补充和凝固级联 count
氧化还原过程 6 20
药物反应 4 30
40
线粒体基质 2 过氧物酶体 50
受体结合 count ⁃lg（pvalue）
细胞外空间 20
30 10
细胞外区域 40 抗生素生物合成 8
内质膜 50 6
细胞外外泌体 class 4
线粒体 BP 代谢通路
CC
细胞溶质 MF
2.5 5.0 7.5 2.5 5.0 7.510.012.5
GO KEGG
A：GO富集分析气泡图；B：KEGG通路分析气泡图。
图2 CCA相关基因的富集分析
Figure 2 Enrichment analysis of genes associated with CCA