基于转录组测序的卵巢癌铁死亡差异基因筛选及生物信息学分析

Identification of differential genes and bioinformatics analysis related to ferroptosis in ovarian cancer based on transcriptome sequencing

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摘要目的探究卵巢癌铁死亡关键差异基因及其潜在作用机制.方法基于Illumina测序平台对铁死亡诱导剂大鼠肉瘤基因选择性致死化合物3(RSL3)给药后的卵巢癌OVCAR8细胞株进行转录组测序.采用DESeq2算法筛选卵巢癌铁死亡差异基因,并采用基因本体(GO)、京都基因与基因组百科全书(KEGG)、基因集富集分析(GSEA)和蛋白互作网络(PPI)分析对差异基因富集的分子功能和信号通路进行综合分析.结果转录组测序数据质控合格,平均比对率为(0.968±0.002)％.差异分析共筛选出1 834个铁死亡差异基因,其中包括805个上调基因和1 029个下调基因.GO和KEGG分析显示差异基因主要富集在细胞周期相关生物学功能以及铁死亡、内质网蛋白加工、p53信号通路、丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代谢等信号通路.GSEA分析显示诱导卵巢癌细胞铁死亡激活了单加氧酶活性、铁离子集合等分子功能,过氧化物生物合成、花生四烯代谢和铁离子响应等生物学过程以及干扰素α、β信号、下调顺铂耐药、铁摄取和转运等信号通路.PPI分析确定了 5个铁死亡关键差异基因,包括细胞周期蛋白依赖性激酶1(CDK1)、细胞周期蛋白A2(CCNA2)、细胞周期蛋白B1(CCNB1)、polo样激酶1(PLK1)、乳腺癌1号基因(BRCA1).结论基于转录组测序和生物信息学分析能有效识别卵巢癌铁死亡差异基因及其信号通路,为靶向铁死亡开发新的卵巢癌治疗策略提供了潜在的药物作用靶点.