شناسایی ژن های هاب به عنوان نشانگرهای زیستی جدید در سرطان تخمدان با استفاده از تجزیه و تحلیل داده های با بازدهی بالا

Identification of hub genes as novel biomarkers in Ovarian Cancer using High-Throughput Transcriptome data analysis


چاپ صفحه
پژوهان
صفحه نخست سامانه
نویسندگان
نویسندگان
اطلاعات تفضیلی
اطلاعات تفضیلی
دانلود مقاله
دانلود مقاله
دانشگاه علوم پزشکی تبریز
دانشگاه علوم پزشکی تبریز

نویسندگان: صبا هادی , سید حسین خوش رفتار , محمد مصطفی پورسیف , محمود شکاری خانیانی , آناهیتا سلیمانی , پریسا علیرضایی نجف آبادی

عنوان کنگره / همایش: سومین همایش بین المللی و دوازدهمین همایش ملی بیوانفورماتیک ایران , Iran (Islamic Republic) , بهشهر , 2024

اطلاعات کلی مقاله
hide/show

نویسنده ثبت کننده مقاله محمد مصطفی پورسیف
مرحله جاری مقاله تایید نهایی
دانشکده/مرکز مربوطه مرکز تحقیقات ریز فناوری دارویی
کد مقاله 84512
عنوان فارسی مقاله شناسایی ژن های هاب به عنوان نشانگرهای زیستی جدید در سرطان تخمدان با استفاده از تجزیه و تحلیل داده های با بازدهی بالا
عنوان لاتین مقاله Identification of hub genes as novel biomarkers in Ovarian Cancer using High-Throughput Transcriptome data analysis
نوع ارائه پوستر
عنوان کنگره / همایش سومین همایش بین المللی و دوازدهمین همایش ملی بیوانفورماتیک ایران
نوع کنگره / همایش بین المللی
کشور محل برگزاری کنگره/ همایش Iran (Islamic Republic)
شهر محل برگزاری کنگره/ همایش بهشهر
سال انتشار/ ارائه شمسی 1402
سال انتشار/ارائه میلادی 2024
تاریخ شمسی شروع و خاتمه کنگره/همایش 1402/12/09 الی 1402/12/10
آدرس لینک مقاله/ همایش در شبکه اینترنت https://icb12.ibis.org.ir/
آدرس علمی (Affiliation) نویسنده متقاضی a Department of Genetics, Faculty of Medicine, Tabriz University of Medical Sciences, Tabriz, Iran b Research Center for Pharmaceutical Nanotechnology, Biomedicine Institute, Tabriz University of Medical Sciences, Tabriz, Iran

نویسندگان
hide/show

نویسنده نفر چندم مقاله
صبا هادیاول
سید حسین خوش رفتارسوم
محمد مصطفی پورسیفپنجم
محمود شکاری خانیانیششم
آناهیتا سلیمانیدوم
پریسا علیرضایی نجف آبادیچهارم

اطلاعات تفضیلی
hide/show

عنوان متن
کلمات کلیدیovarian cancer; biomarker; microarray
خلاصه مقالهIntroduction: Ovarian cancer (OC) is a malignancy of the female reproductive system and is the third most common cancer among all cancers in women. Due to the fact patients are diagnosed in advanced stages, it is the fifth cause of cancer death among women [1, 2]. The central objective of this study is to discover novel biomarkers associated with OC to predict prognosis and develop improved treatment strategies. The GSE66957 dataset was obtained from GEO database, consisting of 57 cancer and 12 normal samples. Principal Component Analysis (PCA) was executed to assess the consistency of the samples. Finally, the statistical analysis was carried out using the LIMMA package. Differentially expressed genes (DEGs) were identified using the criteria of | 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙 2 𝐹𝐹𝐹𝐹 |> 5 and adj P-value < 0.05. The Kaplan- Meier plotter was employed to assess the correlation between gene expression and survival outcomes. Microarray analysis was conducted to assess the expression profile of 69 samples. A total of 37 DEGs were identified, of which 33 were up-regulated and 4 were down-regulated. Among them, two genes CFB, and PPL have been discovered in previous studies to be related to cancers such as Pancreatic and lung. These two genes show a significant increase in expression in this dataset. Based on the information provided by the GeneCards and Reactome pathway databases, these genes exert regulatory control over various crucial pathways, including complement activation pathways, and innate and adaptive immune systems. According to Kaplan-Meier plots DEGs are correlated with poor prognosis in OC. Our investigation revealed that the CFB and PPL genes play significant roles in OC and they are correlated with poor prognosis in OC.

لینک دانلود مقاله
hide/show

نام فایل تاریخ درج فایل اندازه فایل دانلود
Certificate1502.pdf1403/03/06307178دانلود
Certificate1502 (2).pdf1403/03/06412227دانلود
BookletFinalFileFinal (2).pdf1403/03/0612696106دانلود