本发明专利技术公开一种卵巢癌相关的分子标记及其筛选方法与应用，属于卵巢癌相关技术领域。为了应用生物信息学方法分析卵巢癌患者的差异表达mRNA。本发明专利技术从Xena下载TCGA的数据。通过GEO2R筛选差异表达基因DEGs，绘制火山图和热图；对DEGs进行GO/KEGG分析，对DEGs蛋白相互作用网络进行PPI分析，筛选出前50个关键基因。结果：共筛选出1471个差异iRNA基因，这些差异表达基因与细胞粘附分子(CAM)、紧密连接、白细胞经内皮迁移、丙型肝炎信号通路有关。丙型肝炎信号通路有关。丙型肝炎信号通路有关。
【技术实现步骤摘要】
一种卵巢癌相关的分子标记及其筛选方法与应用
[0001]本专利技术属于卵巢癌相关
，具体涉及一种卵巢癌相关的分子标记及其筛选方法与应用。
技术介绍
[0002]卵巢肿瘤是指发生于卵巢上的肿瘤。它是女性生殖器常见肿瘤之一(刘云,杜成,刘文超.卵巢癌治疗新进展[J].现代肿瘤医学,2015,23(04):553
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556)。卵巢恶性肿瘤还是妇科恶性肿瘤中死亡率最高的肿瘤。虽然近年来无论在卵巢恶性肿瘤的基础研究还是临床诊治方面均取得很大的进展，但遗憾的是其5年生存率仍提高不明显(侯娟娟,虎淑妍,刘婷婷,张玲,席维岳,郑红军,潘云燕.血清肿瘤标志物在卵巢癌早期诊断中的临床价值[J].中国免疫学杂志,2014,30(08):1101
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1104+1107)。卵巢癌是女性生殖器官常见的肿瘤之一，发病率仅次于宫颈癌和宫体癌而列居第三位，约占女性全身恶性肿瘤4％。但因卵巢癌致死者，却占各类妇科肿瘤的首位，对妇女生命造成严重威胁。卵巢癌的病因尚不清楚，其发病可能与年龄、生育、血型、精神因素及环境等有关，易被忽略，因此，目前我国卵巢癌的早期诊断率仍较低(栾晓蕊,李卫平,狄文.卵巢癌早期诊断的血清肿瘤标志物研究进展[J].国际妇产科学杂志,2009,36(06):458
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461)。卵巢癌的预后与卵巢癌的病理分期、部位、组织类型、生物学行为以及治疗措施有关。过去几十年也是如此，尽管透明卵巢癌治疗后有所改善，该病的死亡率或多或少保持不变，主要是由于缺乏足够的早期诊断的筛选方法和生物标志物(何健荣,高曦,任泽舫.全球女性乳腺癌和卵巢癌最新发病分布特征[J].中国肿瘤,2009,18(03):169
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172)。
[0003]在线分析工具GEO2R筛选差异表达基因,并对差异表达基因进行GO、KEGG富集分析和蛋白互作网络分析,利用Cytoscape软件的cyto Hubba插件筛选出关键基因,通过GEPIA数据库对关键基因再次验证。由于其安全性和有效性，值得注意的是，已经研究表明能够迁移到肿瘤组织，他们推测了基因治疗卵巢癌症疾病的潜力(何健荣,高曦,任泽舫.全球女性乳腺癌和卵巢癌最新发病分布特征[J].中国肿瘤,2009,18(03):169
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172)。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的是为了应用生物信息学方法分析卵巢癌患者的差异表达mRNA。
[0005]本专利技术提供一种筛选卵巢癌相关的分子标记的方法，所述方法的具体步骤如下：
[0006]步骤1：根据TCGA记载的卵巢癌基因表达数据的测序结果，分为卵巢癌和正常组，对测序结果预处理，删去低表达的、重复表达的mRNA；
[0007]步骤2：使用R STUDIO对其进行ID转换，用DESeq2包对其进行转换成功的表达谱进行分析筛选出差异mRNA基因，筛选出上调基因和下调基因获得DEGs；
[0008]步骤3：对步骤2筛选出的DEGs进行GO分析和KEGG通路分析，并筛选出显著的结果；
[0009]步骤4：使用STRING 11:工具对DEGs进行蛋白质相互作用网络分析，利用软件Cytoscape 3.8.0对结果进行可视化编辑，并进行网络分析，筛选出度排名靠前的关键基
因。
[0010]进一步限定，步骤1中的卵巢癌基因表达数据的测序结果来自Xena数据库。
[0011]进一步限定，步骤2中ID转换的方法是利用https://www.gencodegenes.org/的gencode_v22.gtf.gz的注释文件。
[0012]进一步限定，步骤2中表达谱分析的删选标准是P值＜0.05，|logFC|＞2。
[0013]进一步限定，步骤3中筛选的标准是adj.P《0.05。
[0014]进一步限定，步骤3中GO分析和KEGG通路分析是在DAVID数据库内完成的。
[0015]本专利技术公开上述的方法获得的基因在制备检测卵巢肿瘤的试剂盒中的应用。
[0016]本专利技术公开上述的方法获得的基因在制备检测卵巢肿瘤的标记物中的应用。
[0017]进一步地限定，基因为CLDN3、FOLR1、SLC34A2、MUC16、KLK7、CLDN6、KLK8、SCGB2A1、AP1M2或KLK5。
[0018]进一步地限定，试剂盒为PCR试剂盒、qPCR试剂盒。
[0019]有益效果：在线分析工具GEO2R筛选差异表达基因,并对差异表达基因进行GO、KEGG富集分析和蛋白互作网络分析,利用Cytoscape软件的cyto Hubba插件筛选出关键基因,通过GEPIA数据库对关键基因再次验证。由于其安全性和有效性，值得注意的是，已经研究表明能够迁移到肿瘤组织，他们推测了基因治疗卵巢癌症疾病的潜力。
[0020]从Xena下载TCGA的数据。通过GEO2R筛选差异表达基因DEGs，绘制火山图和热图；利用David(https://david.ncifcrf.gov/)数据库对DEGs进行GO/KEGG分析，在string(https://string
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db.org/)对DEGs蛋白相互作用网络进行PPI分析，筛选出前50个关键基因。结果：共筛选出1471个差异iRNA基因，其中上调基因849个，下调基因622个。上调mRNA的前十位是：CLDN3、FOLR1、SLC34A2、MUC16、KLK7、CLDN6、KLK8、SCGB2A1、AP1M2、KLK5。前五十个差异基因，这些差异表达基因与细胞粘附分子(CAM)、紧密连接、白细胞经内皮迁移、丙型肝炎信号通路有关。
[0021]筛查出卵巢癌癌组织与正常组织表达差异mRNA，为卵巢癌的生物标志物的研究提供了选择。
附图说明
[0022]图1为前500个基因热图；
[0023]图2为火山结果图；
[0024]图3为GO/KEGG通路分析，GO BP图；
[0025]图4为GO/KEGG通路分析，GO CC图；
[0026]图5为GO/KEGG通路分析，GO MF图；
[0027]图6为KEGG通路分析；
[0028]图7为白细胞经内皮迁移相关KEGG通路；
[0029]图8为PPI上调基因的蛋白互作网络图。
[0030]图9为PPI上调基因的蛋白互作网络图。
具体实施方式
[0031]实施例1.
[0032]1.1基因芯片数据
[0033]从Xena数据库中下载TCGA的卵巢癌基因表达数据，数据是基于illumina hiseq 2000平台，分为卵巢癌和正常组。对测序结果预处理，删去低表达的、重复表达的mRNA。
[0034]使用R STUDIO对其进行ID转换，用(https://www.gencodegenes.org/)的gencode_v22.gtf.gz的注释文件，进行ID转换。用DESeq2包对其进行转本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种筛选卵巢癌相关的分子标记的方法，其特征在于，所述方法的具体步骤如下：步骤1：根据TCGA记载的卵巢癌基因表达数据的测序结果，分为卵巢癌和正常组，对测序结果预处理，删去低表达的、重复表达的mRNA；步骤2：使用R STUDIO对步骤1获得的mRNA进行ID转换，用DESeq2包对其进行转换成功的表达谱进行分析筛选出差异mRNA基因，筛选出上调基因和下调基因获得DEGs；步骤3：对步骤2筛选出的DEGs进行GO分析和KEGG通路分析，并筛选出显著的结果；步骤4：使用STRING 11:工具对DEGs进行蛋白质相互作用网络分析，利用软件Cytoscape 3.8.0对结果进行可视化编辑，并进行网络分析，筛选出度排名靠前的关键基因。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中的卵巢癌基因表达数据的测序结果来自Xena数据库。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2中ID转换的方法是利用https://www.gencodegen...
【专利技术属性】
技术研发人员：张灵童，
申请(专利权)人：重庆医科大学，
类型：发明
国别省市：
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