一种多囊卵巢综合征合并子宫内膜癌的标记物筛选方法技术

本发明专利技术涉及一种多囊卵巢综合征合并子宫内膜癌的标记物筛选方法，采用生物信息学方法筛选子宫内膜癌和多囊卵巢综合征的共同差异表达基因，确定其信号通路，通过构建蛋白质相互作用网络和算法分析确定核心基因。构建转录因子、miRNA与核心基因的互作网络，利用ROC曲线评估核心基因的诊断性能，最终筛选获得7个基因CCND1、MMP9、CDH1、PKM、RPS6KA1、PPP1CA和TLR2。本发明专利技术对多囊卵巢综合征与子宫内膜癌的合并症的检测和治疗提供了新思路，能够用于制备降低多囊卵巢综合征伴子宫内膜癌风险的药物。物。物。

【技术实现步骤摘要】
一种多囊卵巢综合征合并子宫内膜癌的标记物筛选方法


[0001]本专利技术涉及生物检测
，具体是指一种多囊卵巢综合征合并子宫内膜癌的标记物筛选方法。

技术介绍

[0002]多囊卵巢综合征是最常见的内分泌失调，影响约5
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15％的育龄女性，其特征是高雄激素血症、稀发排卵和多囊卵巢。据报道，80％以上的多囊卵巢综合征患者患有高雄激素血症。此外，患有多囊卵巢综合征的女性面临长期并发症的风险，包括肥胖、2型糖尿病、非酒精性脂肪肝和心血管疾病等。
[0003]子宫是孕育胎儿和维持女性性别特征的重要器官。子宫内膜癌(UCEC)是起源于子宫腔内膜上皮的恶性肿瘤，是原发子宫的恶性肿瘤，也是女性生殖系统最常见的恶性肿瘤。近年来，子宫内膜癌的发病率越来越高，其发病年龄呈年轻化趋势，是中国第二大妇科恶性肿瘤。
[0004]调查研究显示，多囊卵巢综合征伴子宫内膜癌的可能性明显高于正常人群，然而分子机制并不清楚。弄清楚二者的共同分子机制，筛选共同的分子标志物对早期诊断和干预具有重要的临床意义，目前也没有该方面的研究。

技术实现思路

[0005]本专利技术要解决上述技术问题，提供一种多囊卵巢综合征合并子宫内膜癌的标记物筛选方法。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术提供的技术方案为：
[0007]一种多囊卵巢综合征合并子宫内膜癌的标记物筛选方法，包括以下步骤：
[0008]S1、基因表达图谱数据收集:
[0009]从GEO数据库收集了多囊卵巢综合征、子宫内膜癌和对照样本的两个微阵列表数据集；
[0010]S2、差异表达基因的选择:
[0011]数据集从GEO下载，标准化，用R包edgeR提取差异表达基因，计算单个基因的差异倍数变化，使用R语言包VennDiagram获得共享的DEG，筛选标准为p<0.05，|log2FC|>1,筛选结果绘制成维恩图以确定多囊卵巢综合征和子宫内膜癌之间重叠的差异表达基因；
[0012]S3、差异表达基因的功能富集分析
[0013]使用GO和KEGG数据库对上述重叠的基因组进行GO功能富集分析；
[0014]S4、建立基因互作网络和识别核心基因
[0015]使用STRING搜索工具进行PPI网络构建；
[0016]S5、基因调控网络分析
[0017]利用NetworkAnalyst分析确定了核心基因
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miRNA相互作用网络和转录因子
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核心基因相互作用网络；
[0018]S6、操作特性曲线(ROC)绘制
[0019]使用GraphPadPrism8.0分析了核心基因在训练集中的表达，并利用ROC曲线计算了每个核心基因的曲线下面积以评估其诊断性能；
[0020]S7、结果
[0021]多囊卵巢综合征和子宫内膜癌中差异表达基因的鉴定，重叠差异表达基因的GO和KEGG分析，PPI网络构建与核心基因的鉴定和核心基因的诊断曲线。
[0022]优选地，S6步骤中ROC曲线分析了7个核心基因。
[0023]优选地，所述的7个核心基因为CCND1、MMP9、CDH1、PKM、RPS6KA1、PPP1CA和TLR2。
[0024]优选地，S6步骤中GO功能富集分析包括生物过程、细胞成分和分子功能，并进行KEGG信号通路富集分析。
[0025]本专利技术具有如下优点：
[0026]本专利技术采用生物信息学方法筛选子宫内膜癌和多囊卵巢综合征的共同差异表达基因，确定其信号通路，构建转录因子、miRNA与核心基因的相互作用网络，该研究为多囊卵巢综合征伴子宫内膜癌的患者提供了新的治疗思路和策略。
[0027]本专利技术通过基因表达谱采集，识别差异表达基因和富集通路，构建蛋白质相互作用分析，核心基因
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转录因子和miRNA
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核心基因调控网络，利用ROC曲线并计算了每个核心基因的ROC曲线下面积以评估其诊断性能，最终筛选获得7个基因CCND1、MMP9、CDH1、PKM、RPS6KA1、PPP1CA和TLR2。
[0028]本专利技术的方法对多囊卵巢综合征与子宫内膜癌的合并症的检测和治疗提供了新思路，筛选获得的7个基因CCND1、MMP9、CDH1、PKM、RPS6KA1、PPP1CA和TLR2。能够用于制备降低多囊卵巢综合征伴子宫内膜癌风险的药物。
[0029]上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描述，本专利技术进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。
附图说明
[0030]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0031]图1是本专利技术的差异表达基因的火山图和维恩图；
[0032]A.GSE63678的差异表达基因的火山图；
[0033]B.GSE34526的差异表达基因的火山图；
[0034]C.维恩图显示GSE34526和GSE63678基因集中重叠的差异表达基因。
[0035]图2是本专利技术的差异表达基因的展示热图；
[0036]A.GSE34526中差异表达基因的热图；
[0037]B.GSE63678中差异表达基因的热图。
[0038]图3是本专利技术的重叠差异表达基因的GO和KEGG分析结果图。
[0039]图4是本专利技术的PPI网络构建与核心基因的鉴定图。
[0040]图5是本专利技术的核心基因
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miRNA相互作用网络图。
[0041]图6是本专利技术的核心基因
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转录因子互作图。
[0042]图7是本专利技术的核心基因在两个数据集中的表达图；
[0043]A.GSE34526中的表达图；
[0044]B.GSE63678中的表达图。
[0045]图8是本专利技术的核心基因的诊断曲线；
[0046]A.ROC曲线分析了7个核心基因对多囊卵巢综合征的诊断性能图；
[0047]B.ROC曲线分析了7个核心基因对子宫内膜癌的诊断性能图。
具体实施方式
[0048]现在将详细提及本专利技术的具体实施方案。尽管结合这些具体的实施方案描述本专利技术，但应认识到不打算限制本专利技术到这些具体实施方案。相反，这些实施方案意欲覆盖可包括在由权利要求限定的专利技术精神和范围内的替代、改变或等价实施方案。在下面的描述中，阐述了大量具体细节以便提供对本专利技术的全面理解。本专利技术可在没有部分或全部这些具体细节的情况下被实施。在其它情况下，为了不使本专利技术不必要地模糊，没有详细描述熟知的工艺操作。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多囊卵巢综合征合并子宫内膜癌的标记物筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、基因表达图谱数据收集:从GEO数据库收集了多囊卵巢综合征、子宫内膜癌和对照样本的两个微阵列表数据集；S2、差异表达基因的选择:数据集从GEO下载，标准化，用R包edgeR提取差异表达基因，计算单个基因的差异倍数变化，使用R语言包VennDiagram获得共享的差异表达基因，筛选标准为p<0.05，|log2FC|>1,筛选结果绘制成维恩图以确定多囊卵巢综合征和子宫内膜癌之间重叠的差异表达基因；S3、差异表达基因的功能富集分析使用GO和KEGG数据库对上述重叠的基因组进行GO功能富集分析；S4、建立基因互作网络和鉴定核心基因使用了STRING搜索工具进行PPI网络构建；S5、基因调控网络分析利用NetworkAnalyst分析确定了核心基因
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miRNA相互作用网络和转录因子
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【专利技术属性】
技术研发人员：王明明，刁康阳，
申请(专利权)人：徐州医科大学，
类型：发明
国别省市：