铜蓝蛋白在石英诱导的PI3K/PTEN信号通路中的作用
作者：张夏男， 李跃纲， 贾效伟， 刘秉慈， 叶萌， Zhang Xianan， Li Yuegang， Jia Xiaowei， Liu Bingci， Ye Meng
作者单位：张夏男,贾效伟,刘秉慈,叶萌,Zhang Xianan,Jia Xiaowei,Liu Bingci,Ye Meng(100050北京,中国疾病预防控制中心化学污染物与健康重点实验室,职业卫生与中毒控制所)， 李跃纲,Li Yuegang(北京市疾病预
防控制中心营养与食品卫生所)
刊名：
中华劳动卫生职业病杂志
英文刊名：Chinese Journal of Industrial Hygiene and Occupational Diseases
年，卷(期)：2014,32(4)
本文链接：https://www.doczj.com/doc/b59727215.html,/Periodical_zhldwszyb201404001.aspx
Hippo信号通路 一、Hippo信号通路概述 Hippo 信号通路，也称为Salvador / Warts / Hippo（SWH）通路，命名主要源于果蝇中的蛋白激酶Hippo（Hpo），是通路中的关键调控因子。该通路由一系列保守激酶组成，主要是通过调控细胞增殖和凋亡来控制器官大小。 Hippo信号通路是一条抑制细胞生长的通路。哺乳动物中，Hippo信号通路上游膜蛋白受体作为胞外生长抑制信号的感受器，一旦感受到胞外生长抑制信号，就会激活一系列激酶级联磷酸化反应，最终磷酸化下游效应因子YAP和TAZ。而细胞骨架蛋白会与磷酸化后的YAP和TAZ结合，使它滞留在细胞质内，降低其细胞核活性，从而实现对器官大小和体积的调控。 二、Hippo信号通路家族成员 虽然Hippo信号通路在各个物种中保守性很高，但是相同功能的调控因子或效应因子在不同物种间还是存在着差异，下表中我们对比了果蝇与哺乳动物中Hippo信号通路相同功能的关键因子[1]。
Expanded(Ex) FRMD6/Willin 含有FERM结构域的蛋白，能与Kibra及Mer结合，调控Hippo信号通路的上游信号 Dachs(Dachs) 肌浆球蛋白myosin的一种，能结合Wts 并促进其降解 Kibra(Kibra) WWC1 含有WW结构域的蛋白，能与Ex及Mer 结合，调控Hippo信号通路的上游信号 Merlin(Mer) NF2 含有FERM结构域的蛋白，能与Kibra及Ex结合，调控Hippo信号通路的上游信号 Hippo(Hpo) MST1,MST2 Sterile-20-样激酶，磷酸化并激活Wts Salvador(Sav) WW45(SAV1) 含有WW结构域的蛋白，能起到一个脚手架蛋白的作用，易化Hippo对Warts的磷酸化 Warts（Wts）LATS1,LATS2 核内DBF-2相关激酶，能磷酸化Yki并使之失活 Mob as tumor suppressor(Mats) MOBKL1A,MOBKL1B 能与Wts结合的激酶，与Wts结合后能 促进Wts的催化活性 Yorkie(YKi) YAP,TAZ 转录共激活因子，能在非磷酸化的激活状态下与转录因子Sd结合，并激活下游靶基因的转录。这些受调控的下游靶基因主要参与了细胞的增殖、生长并抑制凋亡的发生 Scalloped(Sd) TEAD1,TEAD2,TEAD3, TEAD4 能与Yki结合的转录因子，与Yki共同 作用，调控靶基因的转录 三、Hippo信号通路的功能 近十年相关研究结果表明，无论是果蝇还是哺乳动物，Hippo信号通路都可以通过调节细胞增殖、凋亡和干细胞自我更新能力实现对器官大小的调控。Hippo信号通路异常会导致大量组织过度生长。此外，大量研究证实，Hippo信号通路在癌症发生、组织再生以及干细胞功能调控上发挥着重要功能[2][3][4]。 a.Hippo信号通路在器官大小控制中的作用 起初，关于Hippo信号通路的研究主要集中在器官大小的调控。大量研究表明，Hippo 途径主要通过抑制细胞增殖并促进细胞凋亡，继而实现对器官大小的调控。激酶级联反应是该信号传导的关键。Mst1/2激酶与SA V1形成复合物，然后磷酸化LATS1/2；活化后的LATS1/2激酶随即磷酸化Hippo信号通路下游关键效应分子——Y AP和TAZ，同时抑制了
资深PI最新文章解析信号通路 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 摘要：来自新加坡分子与细胞生物学研究院，癌症与发育细胞生物学部的研究人员获得了YAP－TEAD4复合物在YAP因子N端结构域相互作用，以及在TEAD4 C端结构域与YAP相互作用的晶体结构，从中研究人员认为YAP中的PXXΦP片段是与TEAD4相互作用的关键结构，这为研究Hippo信号通路提供了重要的分子机理线索。这一研究成果公布在《Genes Development》杂志上。 生物通报道：来自新加坡分子与细胞生物学研究院，癌症与发育细胞生物学部的研究人员获得了YAP－TEAD4复合物在YAP因子N端结构域相互作用，以及在TEAD4 C端结构域与YAP相互作用的晶体结构，从中研究人员认为YAP中的PXXΦP片段是与TEAD4相互作用的关键结构，这为研究Hippo信号通路提供了重要的分子机理线索。这一研究成果公布在《Genes Development》杂志上。 领导这一研究的是新加坡分子与细胞生物学研究院宋海卫博士，其早年毕业于河南大学化学系，之后进入中科院生物物理研究院进行分子生物学方面的学习，1998年获得利兹大学（The University of Leeds）分子生物学专业博士学位。目前任新加坡分子与细胞生物学研究所资深研究员。 Hippo信号转导通路是几年前发现的一个信号转导通路。研究发现Hippo信号通路是参与调控器官大小发育的关键信号通路，这一观点首先在果蝇中被发现，后来的研究发现在哺乳动物的发育过程中Hippo有相同的功能。06年Cell发表的一篇文章证实Hippo 是一种细胞分裂和死亡的控制开关。Hippo信号转导通路通过促进细胞调亡和限制细胞
收稿日期:2008 07 01 作者简介:刘顺会(1971 ),男,湖北荆州市人,博士,主要从事生物信息学研究。 基金项目:国家自然科学基金(30572124)、广东省科技厅(2004B31201001)、教育部科学技术研究重点项目(205116)、广东省自然科学基金(5002855)联合资助。 *广东药学院临床医学院 文章编号:1004 4337(2008)06 0641 06 中图分类号:R392 4 文献标识码:A 医学数学模型探讨 T 细胞受体信号转导通路的动力学分析 刘顺会 肖兰凤 * 黄树林 (广东药学院生命科学与生物制药学院 广州510006) 摘 要: 目的:建立T 细胞受体信号转导途径的动力学模型,通过模型仿真揭示T 细胞受体信号途径各分子间的动态调控过程,简要分析模型的动力学特性。方法:根据数据库KEGG 及相关中英文文献,提取T 细胞受体信号转导各条通路相关分子作用的方式及数量关系,利用M atlab 7.0的S imulin k 工具箱构建信号途径的动力学模型并仿真。结果:模型仿真结果与文献符合得较好,能够从数量上反映T 细胞受体信号转导途径中各分子间复杂的调控关系,并能通过模型仿真发现和验证该信号途径中的关键节点分子。结论:模型基本反映了T 细胞受体信号转导途径的动力学特征,可以作为后续的精确定量关系研究的基础。 关键词: T 细胞受体; 信号转导; 动力学模型 T 细胞特异性抗原或T CR/CD3的特异性抗体可引起T 细胞跨膜受体以及膜附近的其它信号分子的活化,并引起T 细胞形态改变、细胞因子分泌、细胞粘附性改变等免疫应答,从而调节T 细胞的增殖、分化或凋亡,该过程涉及一系列下游信号转导和基因表达调控。T 细胞活化时信号传递由T 细胞表面抗原识别受体(T cell receptor ,T CR)介导,外来信号经受体及相关蛋白传递给胞内的蛋白酪氨酸激酶,此后启动三条下游信号途径:一为磷脂酶C 1(Phospholipase C 1,PL C 1)介导的信号途径,二为Ras M A PK 途径,三为共刺激分子介导的磷酸肌醇激酶 3(PI3K)辅助信号途径。同时,为保持免疫应答的平衡,避免过度活化,T 细胞的活化过程还受到抑制性信号通路的调节,这些通路彼此交织,构成一个十分复杂的T 细胞活化调控网络[1]。 随着各种复杂的信号转导网络中各个分子通道的确定,如何从系统水平上定量地分析各信号转导网络的动态特征就成为当前系统生物学的研究重点。除各种并行、高通量的实验技术外,数学建模和仿真是另外一种研究复杂生化网络的强有力手段,比如在细胞代谢研究领域已经很广泛地利用数学模型分析具有多个调控环的代谢网络[2]。实践表明,通过建立生化网络的数学模型并进行计算机仿真能够拟合现有的实验数据,解释实验中观测到的现象,预测一些不能通过当前实验手段获得的结果,减少实验的强度和数量,并验证实验提出的可能机制。 本研究建立了T 细胞受体信号转导途径的动力学模型,通过模型仿真揭示了T 细胞受体信号途径各分子间的动态调控过程,并对模型的动力学特性进行了简要分析。1 材料与方法 1 1 T 细胞受体信号转导途径 T 细胞受体信号转导途径(图1)摘自K EG G 数据库(ht tp://ww w.g eno me.jp/keg g/)。本研究根据相关中英文文献,对图中涉及的信号转导相关分子之间的作用方式及数量关系进行了详细研究和确证,并据此定义整个信号转导途径的变量(包括自变量和因变量)和变量之间的关系。1 2 动力学建模 本研究采用S 系统方程(S system equations )[2]来描述信号转导的生化级联反应过程。对于含有n 个因变量X 1,X 2,!,X n (其数量随时间而变化)和m 个自变量X n +1 ,X n +2,!, X n +m (一般设定为某些不变常量)的生化级联反应系统,其动 力学时变方程可以表达为: d X i /d t =V +i -V -i i =1,2,!,n (1) 式中X i 的生产函数V i +=V i +(X 1,!,X n ,X n +1,!,X n +m )和消耗函数V i -=V i -(X 1,!,X n ,X n +1,!,X n +m )是所有变量的函数,式(1)用S 系统方程可表达为: d X i /d t = i n +m j =1 X g ij j - i n +m j =1 X h ij j i =1,2,!,n (2) 式(2)中 i 和 i ( i 、 i >0)分别表示生产函数和消耗函数的速率常数,g ij 和h ij 分别表示变量X j 在因变量X i 的生产和消耗过程中的动力学阶,其中g ij 或h ij >0表示X j 在X i 的生产或消耗过程中起"正"调控作用,反之,如果g ij 或h ij <0则表示X j 在X i 的生产或消耗过程中起?负#调控作用,而当g ij 或h ij =0时则表示X j 在X i 的生产或消耗过程中不起任何调控作用。 641
磷脂酰肌醇3-激酶(PI3Ks)信号通路 磷脂酰肌醇3-激酶(PI3Ks)信号通路相关 磷脂酰肌醇3-激酶(PI3Ks)蛋白家族参与细胞增殖、分化、凋亡和葡萄糖转运等多种细胞功能的调节。PI3K活性的增加常与多种癌症相关。PI3K磷酸化磷脂酰肌醇PI（一种膜磷脂）肌醇环的第3位碳 原子。PI在细胞膜组分中所占比例较小，比磷脂酰胆碱、磷脂酰乙醇胺和磷脂酰丝氨酸含量少。但在脑细胞膜中，含量较为丰富，达磷脂总量的10%。 PI的肌醇环上有5个可被磷酸化的位点，多种激酶可磷酸化PI肌醇环上的4th和5th位点，因而通常在这两位点之一或两位点发生磷酸化修饰，尤其发生在质膜内侧。通常，PI-4,5-二磷酸（PIP2）在磷脂酶C的作用下，产生二酰甘油（DAG）和肌醇-1,4,5-三磷酸。PI3K转移一个磷酸基团至位点3， 形成的产物对细胞的功能具有重要的影响。譬如，单磷酸化的PI-3-磷酸，能刺激细胞迁移（cell trafficking)，而未磷酸化的则不能。PI-3,4-二磷酸则可促进细胞的增殖（生长）和增强对凋亡的抗性，而其前体分子 PI-4-磷酸则不然。PIP2转换为PI-3,4,5-三磷酸，可调节细胞的黏附、生长和存活。 PI3K的活化 PI3K可分为3类，其结构与功能各异。其中研究最广泛的为I类PI3K, 此类PI3K为异源二聚体，由一个调节亚基和一个催化亚基组成。调节亚基含有SH2和SH3结构域，与含有相应结合位点的靶蛋白相作用。该亚基通常称为 p85, 参考于第一个被发现的亚型（isotype）,然而目前已知的6种调节亚基，大小从50至110kDa不等。催化亚基有4种，即p110α, β,δ,γ，而δ仅限于白细胞，其余则广泛分布于各种细胞中。 PI3K的活化很大程度上参与到靠近其质膜内侧的底物。多种生长因子和信号传导复合物，包括成纤维细胞生长因子（FGF)、血管内皮生长因子(VEGF)、人生长因子（HGF）、血管位蛋白I(Ang1)和胰岛素都能启始PI3K的激活过程。这些因子激活受体酪氨酸激酶（RTK），从而引起自磷酸化。受体上磷酸化的
TGF-β信号通路概述 转化生长因子β信号通路是通过转化生长因子所介导的一系列信号传递的过程。TGF-β信号通路在细胞和组织的生长、发育、分化中起关键作用，对细胞的增殖、细胞间质产生、分化、调亡，胚胎发育，器官的形成，免疫功能，炎性反应，创伤修复等有重要的调节作用。 1. TGF-β信号通路的过程： 首先，TGF-βRⅡ需要自身磷酸化其氨基酸残基中Ser213、Ser409才能被激活，其后与TGF-βRⅠ相互作用并激活TGF-βRⅠ[1]。在与TGF-β反应之后，TGF-βRⅠ也能发生酪氨酸残基的磷酸化[2]，在不存在Ⅱ型受体的情况下，Ⅰ型受体无法独立与TGF-β结合。被TGF-β活化的Ⅱ型受体磷酸化Ⅰ型受体的GS功能区（一个高度保守的甘氨酸及丝氨酸残基结构域），该区域在TGF-βRⅠ激酶活化中起着重要作用。活化的Ⅰ型受体可以磷酸化其下游信号分子-受体活化的Smad2和Smad3。Smad2和Smad3被SARA(smad-anchor for receptor activation)募集到Ⅰ型受体上。被磷酸化的Smad2和Smad3接着与Smad4形成三聚体复合物，这一复合物可进入细胞核，在DNA结合辅助因子的帮助下与DNA上被称为Smad结合元件(Smad-binding element)的区域结合后诱导转录，从而调节细胞的增殖、分化、移行、凋亡。完成转录之后，Smad复合物能够解离，磷酸化的R-Smads被细胞核内的磷酸酶(例如PPM1A /PP2C)脱去磷酸基，使这些R-Smads分子重新回到细胞质中，形成一个“Smad循环”[3]
2.TGF-β1/Smads信号通路的影响因子： 在生物体中，TGF-β信号通路受多种因素控制，如微环境条件[4] [5]、激素[6]、细胞因子和生长因子[7]、microRNAs(MiRNAs) [8]、长的非编码RNA[9]、磷酸化和去磷酸化激酶[3]，泛素连接酶和去泛素酶[10]以及其他因子。 TGF-β受体：目前发现的TGF-β 超家族受体主要有转化生长因子TGF-βRⅠ、TGF-βR Ⅱ和TGF-βRⅢ型受体3种亚型，均包含胞外区、跨膜区和胞内区。其中两个TGF-βRⅠ和两个TGF-βRⅡ分子组成的异源四聚体包含功能性受体。TGF-βⅢ型受体属于辅助型受体，不直接参与信号传导，其主要功能是增加细胞表面上TGF-β的结合，并将其提供给Ⅰ型和Ⅱ型受体[11]。TGF-βRⅢ还能抑制肿瘤细胞的转移、浸润、生长和血管的发生，在肿瘤治疗中的潜在的应用价值[12]。Smads蛋白：Smads蛋白是细胞内重要的TGF-β信号传导和调节分子，可以将TGF-β信号由细胞膜直接传导进入细胞核内。调节型Smad（receptor-regulated Smad, R-Smads），是Ⅰ型受体激酶的直接作用底物，与信号通路的特异性有关；通用型Smad（common-mediator Smad, Co-Smad），是所有TGF-β家族信号转位入细胞核所必须的，参与所有TGF-β超家族成员的信号转导抑制型Smads
KEGG上的信号通路图怎么看？ 提示：请点击标题下方蓝色“实验万事屋”，添加关注后，发“嗯”可以查看我们之前的文章。未经允许，其他公众号不得转载哦！ 想要把自己研究的分子扯上明星分子或者明星通路？那是不难，难的是具体到底要怎么去扯，芯片结果啊，生信结果啊，都会给你提示，但真的要具体扯上去，还得看懂那些七七八八的信号通路图。 KEGG Pathway上有着大量的信号通路图，画得一个复杂啊！巨坑爹有没有？曾经有师弟说我之前曾经把Wnt通路描述错了，他师兄告诉他，应该是GSK-3β磷酸化抑制β-Catenin降解，并促进它入核的。在这里，我们只能默默地祝福这位师兄了…… 那我们就用Wnt通路来做例子吧。先上KEGG下载一个Wnt的信号通路图，如下：
绝壁是很高大上的不是么？这要咋看呢？其实这张图上把三个Wnt通路都画上去了，也就是Wnt/β-Catenin（经典Wnt通路），Wnt/PCP（平面的细胞极性途径）和Wnt/Ca2+（Wnt/钙离子）三条信号通路组成，我们就删减一下，就光看经典的Wnt通路，就变成了下面这个模样： 感觉还是很高大上有木有？那就再删减一下，把它变成经典Wnt信号通路的骨架会是什么样呢？就是这样： 简洁明快了吧，但要怎么来看懂这样的图呢？我们来看一下KEGG Pathway的具体图例：
把这些图例用来解释经典Wnt信号通路骨架图，就变成了： 看懂了么？那给你从左到右解释一下： 1）Wnt激活膜上受体，将信号传递到第二信使Dvl，活化的Dvl抑制由Axin、APC 和GSK-3β组成的复合物的活性,使β-catenin不能被GSK-3β磷酸化。 2）磷酸化的β-catenin才可通过泛素化(ubiquitination)而被胞浆内的蛋白酶体所降解，由于非磷酸化的β-catenin不能被蛋白酶体降解，从而导致β-catenin在胞浆内积聚，并移向核内。
Advances in Clinical Medicine 临床医学进展, 2020, 10(8), 1782-1790 Published Online August 2020 in Hans. https://www.doczj.com/doc/b59727215.html,/journal/acm https://https://www.doczj.com/doc/b59727215.html,/10.12677/acm.2020.108268 Bioinformatics Analysis of Gene Expression and Signaling Pathways in Basal Cell Carcinoma Da Wang, Lixin Wang, Guanzhi Chen* Department of Dermatology, Affiliated Hospital of Qingdao University, Qingdao Shandong Received: Aug. 3rd, 2020; accepted: Aug. 20th, 2020; published: Aug. 27th, 2020 Abstract Objective: To determine abnormally expressed genes in basal cell carcinoma (BCC), examine the function of the differentially expressed genes and the signaling pathways in which they are in-volved, and identify functional hub genes using gene expression analysis, and to investigate the molecular mechanism of BCC pathogenesis. Methods: The gene expression data of GSE125285 were downloaded from the Gene Expression Omnibus (GEO) database. Differentially expressed genes were analyzed by Gene body (GO) analysis and Kyoto Encyclopedia of Genes (KEGG) path-way analysis, and the protein interaction network of differential Gene products was constructed by Cytoscape3.8.0 to identify the functional hub genes. Result: Of the 653 screened in BCC, 387 genes were up-regulated and 266 genes were down-regulated. GO analysis showed that the diffe-rentially expressed genes were mainly involved in biological processes of collagen breakdown, composition of extracellular matrix and the process of oxidation-reduction. KEGG pathway analy-sis revealed that the differentially expressed genes were mainly enriched in the digestibility of protein, the pathway of Hedgehog signal transduction and peroxisome proliferators’ receptor ac-tivation. MYC, IL6, PPARG, FOS, LEP, EGR1, COL1A1, NTRK3, SPP1 and ADIPOQ were identified as the top 10 hub genes by the protein interaction network. Conclusion: Abnormalities in protein meta-bolism, REDOX reactions and Hedgehog signal transduction by polygenic variation may be in-volved in the development and progression of BCC. Keywords Basal Cell Carcinoma, Skin, Differentially Expressed Genes, Bioinformatics *通讯作者。
4 中国医药生物技术2019年2月第14卷第1期Chin Med Biotechnol, February 2019, V ol. 14, No. 1 DOI: 10.3969/j.issn.1673-713X.2019.01.003· 论著·利用生物信息学分析鉴定原位骨肉瘤 以及肺转移的信号通路和核心基因 李浩江，陈茂强，王振勇，付海涛，眭翔，郭全义，王桂琴 【摘要】 目的应用综合生物信息学来识别骨肉瘤中涉及的肺转移的关键致病基因并揭示潜在的分子机制。 方法GSE85537 的表达谱从Gene Expression Omnibus （GEO）数据库下载，该数据库包含 6 个样品，包括 3 个原位骨肉瘤样品和 3 个骨肉瘤肺转移样品。整理微阵列数据集以获得差异表达的基因（DEG），并通过生物信息学方法进行深入分析。利用基因本体论（GO）和京都百科全书基因和基因组（KEGG）途径对DEGs 富集并通过DA VID 在线进行分析。DEG 的蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络由STRING 数据库构建。MCODE 分析通过Cytoscape 软件中的MCODE 插件制作。关键基因的生存分析通过在线（https://www.doczj.com/doc/b59727215.html,/index.html）分析获得。 结果从GEO 数据集中共鉴定出差异基因662 个，其中234 个基因被上调，428 个基因被下调，通过基因拓扑学分析从PPI 网络中鉴定出DEG 中最密切相关的137 个基因。其中38 个基因被上调，99 个基因被下调。GO 分析表明DEGs 的生物学功能主要集中在血管生成，转录中RNA 聚合酶II 启动子的正向调节。主要的细胞成分包括外泌体和细胞外基质。分子功能包括ATP 结合。KEGG 通路分析显示这些DEG 主要参与PI3K-Akt 信号通路和肿瘤信号通路。MCODE 插件分析从PPI 网络中检测到 3 个重要模块，此外选择了15 个具有高度关联性的差异基因，并经过总体存活率和相关性分析，发现基因ACTA2 可能在防治骨肉瘤肺转移中发生作用。 结论利用生物信息学分析筛查骨肿瘤转移前后的DEGs 和通路可以帮助了解骨肉瘤转移发生的分子机制，对早期诊断和预防骨肉瘤转移具有临床意义，并提供有效的指导治疗骨肉瘤转移的联合用药。 【关键词】骨肉瘤；GEO 数据库；差异表达基因https://www.doczj.com/doc/b59727215.html, 中国医药生物技术, 2019, 14(1):4-13 骨肉瘤（OS）是儿童和青少年中最常见的原发性骨肿瘤[1]。它最常出现在长骨中，并在干骺端生长板上产生中央病灶[1]。尽管化疗在过去几十年取得了一定进展，但复发率仍高达35% 左右[2]。转移仍然是OS 患者死亡的主要原因。为了应对骨肉瘤肺转移的发生，标准医学指南坚持在进行胸部CT 扫描时进行彻底的分期检查，以筛查肺部受累情况。然而，仅CT 扫描是不完美的，转移性肺结节通常在外科手术干预时才发现[3]。由于目前诊断的灵敏度较低，临床上对OS 肺转移的怀疑仍然很高，因为80% ~ 90% 的患者被认为患有微转移灶，并且只有15% ~ 20% 的患者在临床检测性诊断时发现转移病灶，其主要发生在肺部（85% ~ 90%），但有时发生在骨骼或淋巴结[4-5]。此外，复发性肺转移可能导致多次侵入性肺部手术[6]。患有转移性疾病的OS 患者通常预后极差，大约只有20% 成为长期存活者，而70% 为局部疾病患者。鉴于早期肺转移检测存在缺陷并导致生存不良，迫切需要更灵敏的筛查方法[7]。由于其异质性和复杂性，OS 中的肺部生物标记物可以通过基因组学和代谢组学的多种分析方法进行分析，以确保最佳的灵敏度和特异性[8]。随着活检[9]和新一代测序[10]等新兴诊断对骨肉瘤精准诊断的效用越来越高，发现新型转移性生物标志物在评估患者状态和治疗策略方面已变得非常重要。 基因表达微阵列已被广泛用于研究人类癌症中的基因表达谱。这些微阵列为研究肿瘤相关基因提供了一种新方法，为分子预测、基于药物的分子靶向和分子治疗提供了良好的前景[11-12]。随着基因表达芯片技术的广泛应用，大量数据在公共数据库平台上发布，利用这些数据库可以更深入地研究分子机制。在本研究中，我们从NCBI-Gene Expression Omnibus（GEO）数据库下载了原始微阵列数据集，GSE85537（https://www.doczj.com/doc/b59727215.html,/ 基金项目：国家自然科学基金（81772319） 作者单位：030001 太原，山西医科大学微生物学与免疫学教研室（李浩江、陈茂强、王桂琴）；100853 北京，中国人民解放军总医院骨科再生医学北京市重点实验室/全军骨科战创伤重点实验室（王振勇、付海涛、眭翔、郭全义） 通信作者：王桂琴，Email：guiqinwang321@https://www.doczj.com/doc/b59727215.html, 收稿日期：2018-09-17