今天小编分享一篇2022年6月发表在Biomed Res Int的结肠腺癌的文章（IF :3.084），题目为“Identification of Hub Genes for Early Diagnosis and Predicting Prognosis in Colon Adenocarcinoma”。
背景和方法
背景：结肠腺癌 (COAD) 是全球最常见的消化系统恶性肿瘤之一，其发病机制和基因特征仍不清楚。本研究探讨了结肠癌发展的遗传特征和分子机制。
方法：
1. 从基因表达综合（GEO）数据库获得三个基因表达数据集。
2. GEO2R 用于确定 COAD 和正常组织之间的差异表达基因 (DEG)。然后，获得数据集的交集。
3. Metascape 用于执行功能富集分析。
4. 使用 STRING 构建蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI) 网络。使用 Cytoscape 鉴定和分析 Hub 基因。
5. 进行hub基因的生存分析和表达分析。进行ROC曲线分析以进一步检验诊断效力。
6. 通过 cBioPortal 预测和分析hub基因的变化。
结果
1. 结肠癌中的 DEG
来自三个数据集的 DEG 的维恩图（图1）。(a) 267 个下调的 DEG。(b) 169 个上调的 DEG。
图1
2. DEG 的GO和通路富集
DEGs主要富集在细胞周期、转录调控和离子转运中（图2a-b）。KEGG和 Reactome 通路排名前 20 位（图2c-d）。
图2
3. DEG的PPI 网络和模块
DEG 的 PPI 网络，包含 369 个节点和 2708 条边（图3）。
图3
最重要的模块基因网络和hub基因分析（图4）。(a) PPI 网络中最重要的模块包含 62 个节点和 1708 条边。(b) 20 个hub基因的网络。较深的颜色代表较高的分数。(c) 使用 ClueGO 和 CluePedia 对hub基因进行生物过程注释。(d) 使用 ClueGO 和 CluePedia 对hub基因进行 KEGG 注释 (e) 前 20 个hub基因的热图是使用 UALCAN 数据库构建的。
图4
基于 Hub 基因表达的生存
COAD 患者hub基因的总体存活率（图5）。(a)- (f) CCNB1、CCNA2、AURKA、NCAPG、DLGAP5和CENPE在总生存期 (OS) 方面表现出显着差异。6个基因的高表达表明COAD的OS良好（P < 0.05）。(g, h) AURKA和CENPE与无病生存期 (DFS) 显示出统计学上显着的相关性。
图5
Hub基因的差异表达
5个hub基因的差异表达分析由UALCAN进行（图6）。（a、d、g、j、m）与正常结肠组织相比，这五个基因的 mRNA 表达在结肠癌中过度表达。(b、e、h、k、n) 5 个基因的 mRNA 表达与个体癌症分期显着相关。
图6
使用 HPA 数据库对 5 个hub基因进行蛋白质表达分析（图7）。除 MAD2L1 外，其他 4 种蛋白质在肿瘤组织中的染色程度高于正常组织。
图7
五个hub基因CDK1、CCNB1、CCNA2、MAD2L1和DLGAP5的 ROC 曲线分析（图8）。
图8
