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Integrative analyses of radiation-related genes and biomarkers associated with breast cancer.

乳腺癌 基因 癌症 生物 放射治疗 计算生物学 肿瘤科 生物信息学 癌症研究 医学 遗传学 内科学
作者
Wenchao Dan,X-Y Guo,G-Z Zhang,S-L Wang,M Deng,Liu Jl
出处
期刊:PubMed 卷期号:27 (1): 256-274 被引量:5
标识
DOI:10.26355/eurrev_202301_30907
摘要

In addition to significantly reducing breast cancer recurrence risk, radiotherapy also prolongs patients' lives. However, radiotherapy-related genes and biomarkers still remain poorly understood. The present study aimed to identify radiation-associated genes in breast cancer.Breast cancer data were downloaded from Gene Expression Omnibus (GEO) and UCSC Xena database. The gene ontology (GO) enrichment and gene set enrichment analysis (GSEA) were performed for annotation and integrated discovery. Protein-protein interaction (PPI) network was constructed by STRING database and hub genes were identified. Then, immunohistochemistry and tissue expression of key genes was analyzed by using the Human Protein Atlas (HPA) and GEPIA database. Genes associated with prognosis were identified by performing univariate cox analysis.We identified 341 differentially expressed genes related to radiotherapy in breast cancer patients. PPI analysis revealed a total of 129 nodes and 516 interactions and identified five hub genes (EGFR, FOS, ESR1, JUN, and IL6). In addition, 11 SDEGs THBS1, SERPINA11, NFIL3, METTL7A, KCTD12, HSPA6, EGR1, DDIT4, CCDC3, C11orf96, and BCL2A1 candidate genes can be used as potential diagnostic markers. The calibration curve and ROC indicate good probability consistencies of 3-years and 5-year survival rates of patients between estimation and observation.Our findings provide novel insight into the functional characteristics of breast cancer through integrative analysis of GEO data and suggest potential biomarkers and therapeutic targets for breast cancer.
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