蛋白质组学与生物信息学杂志
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抽象的

增强荟萃分析从多个微阵列数据集中突出显示参与转移的基因

迈克尔·皮埃尔、伯努瓦·德赫托、贝特朗·德莫尔德、埃里克·巴雷克、索菲·德皮埃、卡琳·米希尔斯和埃里克·德皮埃

转移是癌症的最后阶段，尽管近年来取得了突破，但仍然与高死亡率相关。原发肿瘤中心的缺氧是转移的主要原因。在这里，我们提出了一种新的基于荟萃分析的方法，使用避免定义任意阈值的统计数据，从多个微阵列数据集中挑选出参与一个或两个生物过程的基因，从而提供具有统计显着性的结果。应用于转移和缺氧数据集时，该方法能够选择已知参与这些现象的基因以及新的候选基因以进行进一步分析。选择了 165 个感兴趣的基因，其中许多已知与癌症、转移和/或缺氧有关。而且，有些可以分为42条途径，包括 12 条癌症途径和 5 条增殖和细胞运动途径。用随机基因进行的阴性测试未能提供这样的结果。在其他独立验证中，使用 MDA-MB-231、MCF-7 和 L3.6pl 细胞从另外两个数据集中生成了 165 个感兴趣基因的表达谱，并且先前的结果在大多数情况下得到了证实。