Vietnamese
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Molecular Medicine Reports 2018-Nov

Identification of key genes and associated pathways in KIT/PDGFRA wild‑type gastrointestinal stromal tumors through bioinformatics analysis.

Chỉ người dùng đã đăng ký mới có thể dịch các bài báo
Đăng nhập Đăng ký
Liên kết được lưu vào khay nhớ tạm
Wen-Jie Wang
Hong-Tao Li
Jian-Ping Yu
Yu-Min Li
Xiao-Peng Han
Peng Chen
Wen-Wen Yu
Wei-Kai Chen
Zuo-Yi Jiao
Hong-Bin Liu

Từ khóa

trừu tượng

Gastrointestinal stromal tumors (GISTs) are the most common type of mesenchymal tumor in the gastrointestinal tract. The present study aimed to identify the potential candidate biomarkers that may be involved in the pathogenesis and progression of v‑kit Hardy‑Zuckerman 4 feline sarcoma viral oncogene homolog (KIT)/platelet‑derived growth factor receptor α (PDGFRA) wild‑type GISTs. A joint bioinformatics analysis was performed to identify the differentially expressed genes (DEGs) in wild‑type GIST samples compared with KIT/PDGFRA mutant GIST samples. Gene Ontology function and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway enrichment analysis of DEGs was conducted using Database for Annotation, Visualization and Integrated Discovery and KEGG Orthology‑Based Annotation System (KOBAS) online tools, respectively. Protein‑protein interaction (PPI) networks of the DEGs were constructed using Search Tool for the Retrieval of Interacting Genes online tool and Cytoscape, and divided into sub‑networks using the Molecular Complex Detection (MCODE) plug‑in. Furthermore, enrichment analysis of DEGs in the modules was analyzed with KOBAS. In total, 546 DEGs were identified, including 238 upregulated genes primarily enriched in 'cell adhesion', 'biological adhesion', 'cell‑cell signaling', 'PI3K‑Akt signaling pathway' and 'ECM‑receptor interaction', while the 308 downregulated genes were predominantly involved in 'inflammatory response', 'sterol metabolic process' and 'fatty acid metabolic process', 'small GTPase mediated signal transduction', 'cAMP signaling pathway' and 'proteoglycans in cancer'. A total of 25 hub genes were obtained and four modules were mined from the PPI network, and sub‑networks also revealed these genes were primarily involved in significant pathways, including 'PI3K‑Akt signaling pathway', 'proteoglycans in cancer', 'pathways in cancer', 'Rap1 signaling pathway', 'ECM‑receptor interaction', 'phospholipase D signaling pathway', 'ras signaling pathway' and 'cGMP‑PKG signaling pathway'. These results suggested that several key hub DEGs may serve as potential candidate biomarkers for wild‑type GISTs, including phosphatidylinositol‑4,5‑bisphosphate 3‑kinase, catalytic subunit γ, insulin like growth factor 1 receptor, hepatocyte growth factor, thrombospondin 1, Erb‑B2 receptor tyrosine kinase 2 and matrix metallopeptidase 2. However, further experiments are required to confirm these results.

Tham gia trang
facebook của chúng tôi

Cơ sở dữ liệu đầy đủ nhất về dược liệu được hỗ trợ bởi khoa học

  • Hoạt động bằng 55 ngôn ngữ
  • Phương pháp chữa bệnh bằng thảo dược được hỗ trợ bởi khoa học
  • Nhận dạng các loại thảo mộc bằng hình ảnh
  • Bản đồ GPS tương tác - gắn thẻ các loại thảo mộc vào vị trí (sắp ra mắt)
  • Đọc các ấn phẩm khoa học liên quan đến tìm kiếm của bạn
  • Tìm kiếm dược liệu theo tác dụng của chúng
  • Sắp xếp sở thích của bạn và cập nhật các nghiên cứu tin tức, thử nghiệm lâm sàng và bằng sáng chế

Nhập một triệu chứng hoặc một căn bệnh và đọc về các loại thảo mộc có thể hữu ích, nhập một loại thảo mộc và xem các bệnh và triệu chứng mà nó được sử dụng để chống lại.
* Tất cả thông tin dựa trên nghiên cứu khoa học đã được công bố

Google Play badgeApp Store badge