Abstrakt. Syftet med denna studie var att undersöka de specifika generna i metastaserande bröstcancerprover. Totalt 5 uttryck profiler av metastaserande bröstcancer prover laddades ner från Gene Expression Omnibus databas, som sedan analyserades med hjälp av MetaQC och MetaDE paket i R språk. Funktionsgener mellan metastaser och icke-metastaserade prover avskärmades under tröskeln av P < 0, 05. Baserat på proteinproteininteraktionerna (PPI) i det biologiska allmänna arkivet för interaktionsdata, referensdatabasen för humant protein och nätverksdatabasen för biomolekylära interaktioner, konstruerades PPI-nätverket för funktionsgener. De funktionsgener som identifierades med topologiska egenskaper användes sedan för utbildning och verifiering av stödvektormaskin (SVM). Noggrannheten hos SVM-klassificeringen utvärderades sedan med hjälp av en annan oberoende datauppsättning från databasen Cancer Genome Atlas. Slutligen utfördes analyser av funktions- och väganrikning för gener i SVM-klassificeringen. Totalt 541 funktionsgener identifierades mellan metastaserande och icke-metastaserande prover. De 10 bästa generna med de högsta mellanhet centralitetsvärdena i PPI-nätverket av funktionsgener var Nuclear RNA Export Factor 1, cyklinberoende kinas 2 (CDK2), myelocytomatos proto-onkogene protein (MYC), Cullin 5, SHC Adaptor Protein 1, Clathrin tung kedja, Nucleolin, WD upprepa domän 1, proteasom 26S subenhet icke-ATPase 2 och telomerisk repetitiv bindningsfaktor 2. Den cyklinberoende kinashämmaren 1A (CDKN1A), E2F transkriptionsfaktor 1 (E2F1) och MYC interagerade med CDK2. Den SVM-klassificerare som konstruerats av de 30 största funktionsgener kunde skilja metastaserande prover från icke-metastatiska prover [korrekt frekvens, specificitet, positivt prediktivt värde och negativt prediktivt värde >0,89; känslighet >0,84; area under mottagarens karakteristiska kurva (AUROC) >0,96]. Verifieringen av SVM-klassificeringen i en oberoende datauppsättning (35 metastaserade prover och 143 icke-metastaserande prover) visade en noggrannhet på 94,38 % och AUROC på 0,958. Cellcykeln associerade funktioner och vägar var de mest betydande termerna av de 30 funktionsgener. En SVM-klassificerare konstruerades för att bedöma möjligheten av bröstcancermetastaser, som uppvisade hög noggrannhet i flera oberoende datauppsättningar. CDK2, CDKN1A, E2F1 och MYC indikerades som potentiella funktionsgener vid metastaserad bröstcancer.
Yoylin Tuo m.fl. REF konstruerade en SVM-klassificerare för att utvärdera risken för bröstcancermetastaser och fick hög klassificeringsnoggrannhet i flera oberoende datamängder.
Feature genes in metastatic breast cancer identified by MetaDE and SVM classifier methods
{'venue': 'Molecular Medicine Reports', 'journal': 'Molecular Medicine Reports', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}