乳腺癌骨转移差异基因的生物信息学分析

现代肿瘤医学　２０２１年０２月　第２９卷第０４期　　ＭＯＤＥＲＮＯＮＣＯＬＯＧＹ，Ｆｅｂ２０２１，ＶＯＬ２９，Ｎｏ０４［１９］　ＢＡＩＪＧ，ＬＶＹ，ＤＡＮＧＣＸ．ＡｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａｏｆｔｈｅｅｓｏｐｈａｇｏｇａｓｔｒｉｃｊｕｎｃｔｉｏｎｉｎＣｈｉｎａａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏＳｉｅｗｅｒｔ＇ｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＪａｐａｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｌｉｎｉｃａｌＯｎｃｏｌｏｇｙ，２００６，３６（６）：３６４－３６７．［２０］　ＨＡＳＥＧＡＷＡＳ，ＹＯＳＨＩＫＡＷＡＴ，ＣＨＯＨ，ｅｔａｌ．ＩｓａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａｏｆｔｈｅｅｓｏｐｈａｇｏｇａｓｔｒｉｃｊｕｎｃｔｉｏｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｂｅｔｗｅｅｎＪａｐａｎａｎｄｗｅｓｔｅｒｎｃｏｎｔｒｉｅｓ？ＴｈｅｉｎｃｉｄｅｎｃｅａｎｄｃｌｉｎｉｃｏｐａｔｈｏｌｏｇｉｃａｌｆｅａｔｕｒｅｓａｔａＪａｐａｎｅｓｅｈｉｇｈ－ｖｏｌｕｍｅｃａｎｃｅｒｃｅｎｔｅｒ［Ｊ］．ＷｏｒｌｄＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｕｒｇｅｒｙ，２００９，３３（２）：９５－１０３．［２１］　ＳＩＥＲＺＥＧＡＭ，ＫＯＬＯＤＺＩＥＪＣＺＹＫＰ，ＫＵＬＩＧＪ，ｅｔａｌ．ＰｏｌｉｓｈＧａｓ·６０９·ｔｒｉｃＣａｎｃｅｒＳｔｕｄｙＧｒｏｕｐｉｍｐａｃｔｏｆａｎａｓｔｏｍｏｔｉｃｌｅａｋａｇｅｏｎｌｏｎｇ－ｔｅｒｍｓｕｒｖｉｖａｌａｆｔｅｒｔｏｔａｌｇａｓｔｒｅｃｔｏｍｙｆｏｒｃａｒｃｉｎｏｍｏｆｔｈｅｓｔｏｍａｃｈ［Ｊ］．ＢｒＪＳｕｒｇ，２０１０，９７（７）：１０３５－１０４２．［２２］　ＫＵＨＮＬＥＰＪ，ＩＳＲＡＥＬＫＦ，ＭＥＮＧＥＳＭ．Ｒｅａｌ－ｌｉｆｅｄａｔａｏｎｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｓｕｒｖｉｖａｌａｆｔｅｒｐｅｒｉｏｐｅｒａｔｉｖｅｃｈｅｍｏｔｈｅｒａｐｙｖｅｒｓｕｓｓｕｒｇｅｒｙａｌｏｎｅｏｎｒｅｓｅｃｔａｂｌｅａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａｏｆｔｈｅｓｔｏｍａｃｈ－ａｓｉｎｇｌｅ－ｃｅｎｔｅｒｓｔｕｄｙ［Ｊ］．ＺＧａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌ，２０１９，５７（５）：６０６－６１０．（编校：谈静）乳腺癌骨转移差异基因的生物信息学分析刘思琪１，孙　欣１，徐晓慧１，林方才２Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓａｎａｌｙｓｉｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｇｅｎｅｓｉｎｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒｂｏｎｅｍｅｔａｓｔａｓｅｓ１１１２ＬＩＵＳｉｑｉ，ＳＵＮＸｉｎ，ＸＵＸｉａｏｈｕｉ，ＬＩＮＦａｎｇｃａｉ１２ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＢｒｅａｓｔＳｕｒｇｅｒｙ；ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＧｅｎｅｒａｌＳｕｒｇｅｒｙ，ＣａｐｉｔａｌＭｅｄｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＴｅａｃｈｉｎｇＨｏｓｐｉｔａｌ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００７１，Ｃｈｉｎａ．【Ａｂｓｔｒａｃｔ】　Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ：Ｔｏｆｉｎｄｔｈｅｐｏｔｅｎｔｉａｌｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃｔａｒｇｅｔｓａｎｄｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｐｒｅｄｉｃｔｏｒｂｙｄｉｇｇｉｎｇａｎｄｓｃｒｅｅｎｉｎｇｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｌｙｅｘｐｒｅｓｓｅｄｇｅｎｅｓ（ＤＥＧｓ）ｆｏｒｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒｂｏｎｅｍｅｔａｓｔａｓｉｓｉｎｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓｄａｔａｂａｓｅｓ，ａｎｄｔｈｅｃｅｌｌｌｏｃａ，ｍｏｌｅｃｕｌａｒｆｕｎｃｔｉｏｎａｎｄｐｏｔｅｎｔｉａｌｍｏｌｅｃｕｌａｒｍｅｃｈａｎｉｓｍｓｏｆＤＥＧｓｗｅｒｅｅｘｐｌｏｒｅｄ．Ｍｅｔｈｏｄｓ：Ｂｙｓｃｒｅｅｎｉｎｇａｎｄｔｉｏｎｄｏｗｎｌｏａｄｉｎｇｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒｂｏｎｅｍｅｔａｓｔａｓｉｓ－ｒｅｌａｔｅｄｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｐｒｏｆｉｌｅｓｉｎｔｈｅＧｅｎｅＥｘｐｒｅｓｓｉｏｎＯｍｎｉｂｕｓ（ＧＥＯ），ＲＳｔｕｄｉｏｗａｓｕｓｅｄｔｏｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅｑｕａｌｉｔｙｏｆｔｈｅｓｅｐｒｏｆｉｌｅｓ，ｓｅｌｅｃｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｌｙｅｘｐｒｅｓｓｅｄｇｅｎｅｓ（ＤＥＧｓ），ｄｒａｗｈｅａｔｍａｐｓａｎｄｖｏｌｃａｎｏｍａｐｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ＧｅｎｅＯｎｔｏｌｏｇｙ（ＧＯ）ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌａｎｎｏｔａｔｉｏｎａｎｄＫａｐｌａｎＭｅｉｅｒＰｌｏｔｔｅｒｗｅｒｅｐｅｒｆｏｒｍｅｄＲｅｓｕｌｔｓ：ＡｆｔｅｒｓｃｒｅｅｎｉｎｇＧＳＥ１３７８４２ａｎｄＧＳＥ５１２３２，４４ｃｏｍｍｏｎＤＥＧｓｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｅｄ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ３４ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．ｄｏｗｎｒｅｇｕｌａｔｅｄＤＥＧｓａｎｄ１０ｕｐｒｅｇｕｌａｔｅｄＤＥＧｓ．Ａｔｏｔａｌｏｆ１８ｒｅｌａｔｅｄＤＥＧｓｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｅｄｔｈｒｏｕｇｈＧＯｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｓｕｒｖｉｖａｌａｎａｌｙｓｉｓ．ＧＯｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｒｅｖｅａｌｅｄｔｈａｔｒｅｌａｔｅｄｍｏｌｅｃｕｌａｒｆｕｎｃｔｉｏｎｓｗｅｒｅｍａｉｎｌｙｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅｄｉｎｌｉｇａｓｅａｃｔｉｖｉｔｙ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｄｏｗｎｒｅｇｕｌａｔｅｄｇｅｎｅｓＺＮＲＦ３，ＲＮＦ１８２，ａｎｄＵＨＲＦ１．Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｐｒｏｃｅｓｓｅｓｗｅｒｅｍａｉｎ，ｉｎｖｏｌｌｙｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅｄｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆａｐｏｐｔｏｓｉｓａｎｄｖａｓｃｕｌａｒｅｎｄｏｔｈｅｌｉａｌｇｒｏｗｔｈｆａｃｔｏｒｒｅｃｅｐｔｏｒｓｉｇｎａｌｉｎｇｐａｔｈｗａｙｓｖｉｎｇａｔｏｔａｌｏｆ３ｕｐｒｅｇｕｌａｔｅｄｇｅｎｅｓＥＬＭＯ１，ＳＵＬＦ１，ａｎｄＤＡＰＫ１．ＡｆｔｅｒｔｈｅｓｕｒｖｉｖａｌａｎａｌｙｓｉｓｂｙＫａｐｌａｎＭｅｉｅｒＰｌｏｔｔｅｒｏｎｌｉｎｅａｎａｌｙｓｉｓｔｏｏｌ，１２ＤＥＧｓｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔｗｉｔｈｇｅｎｅｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎａｎｄｃｌｏｓｅｌｙｒｅｌａｔｅｄｔｏｒｅｌａｐｓｅ－ｆｒｅｅｓｕｒｖｉｖａｌ（ＲＦＳ）ｏｒｏｖｅｒａｌｌｓｕｒｖｉｖａｌ（ＯＳ）ｗｅｒｅａｌｌｄｏｗｎ－ｒｅｇｕｌａｔｅｄｇｅｎｅｓ．Ａｔｏｔａｌｏｆ１６ｒｅｌａｔｅｄＤＥＧｓｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｅｄｔｈｒｏｕｇｈＧＯｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｓｕｒｖｉｖａｌａｎａｌｙｓｉｓ．Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ：Ｔｈｅ１６ＤＥＧｓｏｂｔａｉｎｅｄｂｙＧＯｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｓｕｒｖｉｖａｌａｎａｌｙｓｉｓａｒｅＥＬＭＯ１，ＳＵＬＦ１，ＤＡＰＫ１，ＵＨＲＦ１，ＴＯＸ２，ＢＭＰＲ１Ｂ，ＮＸＰＥ３，ＡＥＢＰ２，ＡＤＩＰＯＲ２，ＧＰＲ６３，ＺＮＲＦ３，ＮＥＣＡＰ１，ＳＬＡＩＮ１，ＭＩＣＢ，ＰＯＰＤＣ３，ＡＬＫＢＨ６ｃａｎｂｅｕｓｅｄａｓｔｒｅａｔｍｅｎｔｔａｒｇｅｔｓａｎｄ１２ＤＥＧｓｏｂｔａｉｎｅｄｂｙｓｕｒｖｉｖａｌａｎａｌｙｓｉｓｃａｎｂｅｕｓｅｄａｓｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｆｏｒｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒｐａｔｉｅｎｔｓｗｉｔｈｂｏｎｅｍｅｔａｓｔａｓｉｓｉｎｃｌｕｄｉｎｇＴＯＸ２，ＢＭＰＲ１Ｂ，ＮＸＰＥ３，ＡＥＢＰ２，ＡＤＩＰＯＲ２，ＧＰＲ６３，ＺＮＲＦ３，ＮＥＣＡＰ１，ＳＬＡＩＮ１，ＭＩＣＢ，ＰＯＰＤＣ３，ＡＬＫＢＨ６．【Ｋｅｙｗｏｒｄｓ】ｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒｂｏｎｅｍｅｔａｓｔａｓｉｓ，ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｌｙｅｘｐｒｅｓｓｅｄｇｅｎｅｓ，ｐｒｏｇｎｏｓｉｓ，ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃｔａｒｇｅｔＭｏｄｅｒｎＯｎｃｏｌｏｇｙ２０２１，２９（０４）：０６０９－０６１５【摘要】　目的：在生物信息学数据库中挖掘乳腺癌骨转移的差异表达基因（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｌｙｅｘｐｒｅｓｓｅｄｇｅｎｅｓ，ＤＥＧｓ），探讨ＤＥＧｓ的细胞定位、分子功能及其潜在的分子机制，寻找乳腺癌骨转移的潜在治疗靶点和预后预测基因。方法：通过在基因表达数据库（ＧＥＯ）中筛选乳腺癌骨转移相关芯片数据，使用ＲＳｔｕｄｉｏ对芯片进行【收稿日期】　２０２０－１１－０４【基金项目】　国家电网公司科技项目（编号：０２０１９００３）２【作者单位】　１首都医科大学电力教学医院乳腺外科；普通外科，北京　１０００７１【作者简介】　刘思琪（１９９５－），女，河北人，在读硕士研究生，研究方向：乳腺恶性肿瘤。Ｅ－ｍａｉｌ：１０１９１８３８２７＠ｑｑ．ｃｏｍ【通讯作者】　林方才（１９６４－），男，北京人，主任医师，主要从事普外科临床研究。

·６１０·刘思琪，等　　乳腺癌骨转移差异基因的生物信息学分析质量评价后筛选ＤＥＧｓ并绘制热图和火山图。对共同ＤＥＧｓ进行基因本体（ｇｅｎｅｏｎｔｏｌｏｇｙ，ＧＯ）功能注释并使用ＫａｐｌａｎＭｅｉｅｒＰｌｏｔｔｅｒ进行生存分析。结果：根据纳入标准在ＧＥＯ中共筛选出两组芯片，对ＧＳＥ１３７８４２、ＧＳＥ５１２３２进行分析后得到４４个共同ＤＥＧｓ。对共同ＤＥＧｓ进行ＧＯ富集分析得出分子功能主要富集在连接酶活性，包括下调基因ＺＮＲＦ３、ＲＮＦ１８２、ＵＨＲＦ１；生物学过程富集在凋亡和血管内皮生长因子受体信号通路，涉及上调基因ＥＬＭＯ１、ＳＵＬＦ１、ＤＡＰＫ１；通过生存分析得出１２个与基因表达情况相符且与无复发生存期（ｒｅｃｕｒｒｅｎｃｅ－ｆｒｅｅｓｕｒｖｉｖａｌ，ＲＦＳ）或总生存期（ｏｖｅｒａｌｌｓｕｒｖｉｖａｌ，ＯＳ）密切相关的下调基因。最终ＧＯ富集分析以及生６个ＤＥＧｓ。结论：ＧＯ富集分析和生存分析得到的１６个ＤＥＧｓ即ＥＬＭＯ１、ＳＵＬＦ１、ＤＡＰＫ１、存分析共得到１ＵＨＲＦ１、ＴＯＸ２、ＢＭＰＲ１Ｂ、ＮＸＰＥ３、ＡＥＢＰ２、ＡＤＩＰＯＲ２、ＧＰＲ６３、ＺＮＲＦ３、ＮＥＣＡＰ１、ＳＬＡＩＮ１、ＭＩＣＢ、ＰＯＰＤＣ３、ＡＬＫＢＨ６可以作为乳腺癌骨转移的治疗靶点，其中生存分析得到的１２个ＤＥＧｓ包括ＴＯＸ２、ＢＭＰＲ１Ｂ、ＮＸＰＥ３、ＡＥＢＰ２、ＡＤＩＰＯＲ２、ＧＰＲ６３、ＺＮＲＦ３、ＮＥＣＡＰ１、ＳＬＡＩＮ１、ＭＩＣＢ、ＰＯＰＤＣ３、ＡＬＫＢＨ６，可作为乳腺癌骨转移患者预后预测基因。【关键词】乳腺癌骨转移；差异表达基因；预后；治疗靶点【中图分类号】Ｒ７３７．９　　　【文献标识码】Ａ　　　ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７２－４９９２．２０２１．０４．０１４【文章编号】１６７２－４９９２－（２０２１）０４－０６０９－０７　　２０１８年的全球癌症统计数据报告显示，２０１８年约有２０８．９万的乳腺癌新发病例，占恶性肿瘤发病率的１１．６％，较２０１７年新增了１２．８万病例［１］们将骨转移乳腺癌病灶与非骨转移乳腺癌组织基因表达量ｆｏｌｄｃｈａｎｇｅ，ＦＣ）大于２且Ｐ＜０．０５的基因定义为差异倍数（ＤＥＧｓ。最后使用ｇｇｐｌｏｔ２数据包对各个芯片绘制ＤＥＧｓ的火山图和热图。１．３　差异基因相关富集分析ＤＡＶＩＤ（ｈｔｔｐｓ：／／ｄａｖｉｄ．ｎｃｉｆｃｒｆ．ｇｏｖ／）作为高通量基因功能分析工具，提供了系统综合的生物功能注释信息，可用于ＤＥＧｓ的功能和通路富集分析。我们使用ＤＡＶＩＤ在线工具ＥＧｓ进行ＧＯ富集分析和京都基因与基因对筛选出的共同Ｄ组百科全书（ＫｙｏｔｏＥｎｃｙｃｌｏｐｅｄｉａｏｆＧｅｎｅｓａｎｄＧｅｎｏｍｅ，ＫＥＧＧ）ｍｏｌｅｃｕｌａｒｆｕｎｃ通路富集分析，前者包括分子生物学功能（ｔｉｏｎ，ＭＦ）、生物学过程（ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｐｒｏｃｅｓｓ，ＢＰ）和细胞学组分（ｃｅｌｌｕｌａｒｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ，ＣＣ），并使用ＲＳｔｕｄｉｏ中的ｔｉｄｙｒ数据包和ｇｇｐｕｂｒ数据包对分析结果绘制条形图和圆圈图。ＳＴＲＩＮＧ（ｈｔｔｐｓ：／／ｓｔｒｉｎｇ－ｄｂ．ｏｒｇ／）数据库作为搜索已知蛋白质之间和预测蛋白质之间相互作用数据库，被广泛应用于制作蛋白质互作网络（ｐｒｏｔｅｉｎ－ｐｒｏｔｅｉｎｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋ，ＰＰＩ），因此我们通过该数据库来发现蛋白质之间的直接相互作用和间接的功能相关性。１．４　生存分析使用ＫａｐｌａｎＭｅｉｅｒＰｌｏｔｔｅｒ（ｈｔｔｐ：／／ｋｍｐｌｏｔ．ｃｏｍ／ａｎａｌｙｓｉｓ／）１１］作为评估生存分析的在线工具［，该在线工具包括了５万，由于检验手段的提高，乳。尽管随着诊断方法以腺癌发病率呈现逐年上升趋势［２－３］及治疗手段的改进，早期乳腺癌如ＴＮＭ１００或临床Ⅰ期患者４］可以达到治愈状态，５年生存率接近１００％［，但对于部分局部晚期、远处转移和术后复发的患者仍然缺乏有效的治疗手１］５］段［。骨骼作为乳腺癌常见的转移部位［，晚期乳腺癌患者６－７］０％［，而首诊为骨转移的患者约占骨转移发生率约为７８］２７％～５０％［。骨转移通常表现为骨痛、病理性骨折、椎体压缩或变形、神经压迫等症状，由于其发病机制不明确，临床缺乏有效的诊疗手段，是影响患者预后和生活质量的重要因９］素［。因此寻找骨转移的分子靶点是治疗晚期乳腺癌的重要方向。“克隆演化”作为肿瘤远处转移的经典学说，指出肿瘤细胞在转移的过程中发生了基因表型的改变从而演化为［１０］不同核型的癌细胞，最终获得肿瘤的“异质性”。因此本文通过对ＮＣＢＩＧｅｎｅＥｘｐｒｅｓｓｉｏｎＯｍｎｉｂｕｓ（ＧＥＯ）高通量实验数据库进行检索，对筛选出的乳腺癌骨转移相关芯片进行数据分析，寻找骨转移与非骨转移患者之间的差异表达基因（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｌｙｅｘｐｒｅｓｓｅｄｇｅｎｅｓ，ＤＥＧｓ）并对其进行基因本体（ｇｅｎｅｏｎｔｏｌｏｇｙ，ＧＯ）注释，并通过ＫａｐｌａｎＭｅｉｅｒＰｌｏｔｔｅｒ对ＤＥＧｓ进行生存分析，寻找乳腺癌骨转移的潜在诊治靶点和预后预测基因。１　材料与方法１．１　ＧＥＯ数据库基因芯片的筛选ＧＥＯ数据库全称为ＧｅｎｅＥｘｐｒｅｓｓｉｏｎＯｍｎｉｂｕｓ，是由美国国立生物技术信息中心ＮＣＢＩ创建并维护的基因表达数据ｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒ”和“ｂｏｎｅｍｅｔａｓｔａｓｉｓ”对库。本文使用关键词“ＧＥＯ数据库（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｇｅｏ／）中进行检索，纳入标准：芯片内包括无骨转移的乳腺癌组织以及伴骨转移的乳腺癌病灶；芯片内数据为提取所有样本全基因组ＲＮＡ。对符合条件的芯片数据以及平台数据进行下载。１．２　筛选差异基因首先通过ＲＳｔｕｄｉｏ绘制相对对数表达（ＲＬＥ）箱式图和ＲＮＡ降解图对芯片进行质量评估，当芯片质量合格时，使用ＲＭＡ法对芯片内不同样本数据进行标准化后合并骨转移和非骨转移两组数据，利用芯片平台数据将基因的ｐｒｏｂｅＩＤ转换为ｇｅｎｅｓｙｍｂｏｌ，使用ｌｉｍｍａ数据包进行差异表达分析。我种基因对２１种癌症的存活率影响，其中包括５１４３例乳腺癌ａｐｌａｎＭｅｉｅｒＰｌｏｔｔｅｒ在线工具对共同ＤＥＧｓ样本。我们使用Ｋ进行生存分析，包括无复发生存期（ｒｅｃｕｒｒｅｎｃｅ－ｆｒｅｅｓｕｒｖｉｖａｌ，ＲＦＳ）和总生存期（ｏｖｅｒａｌｌｓｕｒｖｉｖａｌ，ＯＳ）。２　结果使用关键词“ｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒ”和“ｂｏｎｅｍｅｔａｓｔａｓｉｓ”对ＧＥＯ数据库进行检索，根据纳入标准最终选择ＧＳＥ１３７８４２和ＧＳＥ５１２３２两张芯片，其中包括１０个骨转移乳腺癌样本和６个无骨转移乳腺癌样本，并下载两张芯片的原始数据和平台数据。２．１　筛选差异表达基因和共同差异表达基因２．１．１　芯片质量评价　首先采用ＲＬＥ法和ＲＮＡ降解图对两张芯片进行质量评估，结果显示箱线图中各样本的中位数位于同一条水平线且ＲＮＡ降解图提示样本ＲＮＡ由５＇＇方→３向进行降解，提示两张芯片质量良好，可以进行下一步数据分析。详见图１和图２。

现代肿瘤医学　２０２１年０２月　第２９卷第０４期　　ＭＯＤＥＲＮＯＮＣＯＬＯＧＹ，Ｆｅｂ２０２１，ＶＯＬ２９，Ｎｏ０４２．１．２　筛选差异表达基因　通过ＲＭＡ法对数据进行标准化后使用ｌｉｍｍａ数据包对数据进行筛选ＤＥＧｓ（校正Ｐ值＜，ＦＣ＞２）。结果显示，ＧＳＥ１３７８４２共有５５７５个ＤＥＧｓ，其０．０５中上调基因（ｌｏｇＦＣ＞１）１０９９个，下调基因（ｌｏｇＦＣ＜－１）·６１１·４４７６个；ＧＳＥ５１２３２共有３４０个ＤＥＧｓ，其中上调基因（ｌｏｇＦＣ＞１）９４个，下调基因（ｌｏｇＦＣ＜－１）２４６个。使用ｇｇｐｌｏｔ２数据ＥＧｓ分别绘制火山图，见图３。包对两张芯片的Ｄ图１　相对对数表达图　Ａ：ＧＳＥ１３７８４２的相对对数表达箱线图；Ｂ：ＧＳＥ５１２３２的相对对数表达箱线图；中位数位于同一条水平线上证明芯片质量较好。Ｆｉｇ．１　Ｒｅｌａｔｉｖｅｌｏｇｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ　Ａ：ＧＳＥ１３７８４２ｒｅｌａｔｉｖｅｌｏｇｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｂｏｘｐｌｏｔ．Ｂ：ＧＳＥ５１２３２ｒｅｌａｔｉｖｅｌｏｇｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｂｏｘｐｌｏｔ．Ｍｅｄｉａｎｏｎｔｈｅｓａｍｅｈｏｒｉｚｏｎｔａｌｌｉｎｅｐｒｏｖｅｓｔｈａｔｔｈｅｄａｔａｑｕａｌｉｔｙｉｓｂｅｔｔｅｒ．图２　ＲＮＡ降解图　Ａ：ＧＳＥ１３７８４２ＲＮＡ降解图；Ｂ：ＧＳＥ５１２３２ＲＮＡ降解图；ＲＮＡ正常由５＇＇降解，斜率夹角约４５°时说明芯片质量较好。→３Ｆｉｇ．２　ＲＮＡｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎｆｉｇｕｒｅ　Ａ：ＧＳＥ１３７８４２ＲＮＡｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎｆｉｇｕｒｅ．Ｂ：ＧＳＥ５１２３２ＲＮＡｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎｆｉｇｕｒｅ．ＲＮＡｎｏｒｍａｌｌｙｄｅｇｒａｄｅｓｆｒｏｍ５＇＇ａｎｄｔｈｅｓｌｏｐｅａｎｇｌｅｉｓａｂｏｕｔ４５°，ｉｎ→３ｄｉｃａｔｉｎｇｔｈａｔｔｈｅｃｈｉｐｑｕａｌｉｔｙｉｓｂｅｔｔｅｒ．图３　火山图　Ａ：ＧＳＥ１３７８４２火山图；Ｂ：ＧＳＥ５１２３２火山图；红色点代表上调基因（校正Ｐ＜０．０５，ｌｏｇＦＣ＞１），绿色点代表下调基因（校正Ｐ＜０．０５，ｌｏｇＦＣ），黑色点代表基因表达无明显变化。＜－１Ｆｉｇ．３　Ｖｏｌｃａｎｏｍａｐ：ＧＳＥ１３７８４２ｖｏｌｃａｎｏｍａｐ．Ｂ：ＧＳＥ５１２３２ｖｏｌｃａｎｏｍａｐ．Ｒｅｄｄｏｔｓｒｅｐｒｅｓｅｎｔｕｐ－ｒｅｇｕｌａｔｅｄｇｅｎｅｓ（ｃｏｒｒｅｃｔｅｄＰ＜０．０５，ｌｏｇＦＣ＞１），ｇｒｅｅｎｄｏｔｓｒｅｐｒｅｓｅｎｔ　Ａｄｏｗｎ－ｒｅｇｕｌａｔｅｄｇｅｎｅｓ（ｃｏｒｒｅｃｔｅｄＰ＜０．０５，ｌｏｇＦＣ＜－１），ａｎｄｂｌａｃｋｄｏｔｓｒｅｐｒｅｓｅｎｔｎｏｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｃｈａｎｇｅｉｎｔｈｅｇｅｎｅｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ．

·６１２·　　最后筛选得出两张芯片共同ＤＥＧｓ为４４个，其中共同下调基因３４个，分别为ＴＯＸ２、ＴＭ７ＳＦ３、ＢＭＰＲ１Ｂ、ＹＤＪＣ、ＮＸＰＥ３、ＡＬＭＳ１－ＩＴ１、ＡＥＢＰ２、ＡＤＩＰＯＲ２、ＵＧＴ８、ＡＲＳＪ、ＡＳＵＮ、ＧＰＲ６３、ＳＮＯＲＤ８９、ＯＧＦＲＬ１、ＲＡＤ５１ＡＰ１、ＵＨＲＦ１、ＥＰＨＸ４、ＳＬＣ４７Ａ１、ＰＡＱＲ５、ＺＮＲＦ３、ＮＥＣＡＰ１、Ｃ１２ＯＲＦ７５、ＬＯＣ１０１９２７８４１、ＲＮＦ１８２、ＳＬＡＩＮ１、ＣＰＶＬ、ＦＡＭ１６９Ａ、ＭＩＣＢ、ＰＯＰＤＣ３、ＡＬＫＢＨ６、ＰＰＡＰＤＣ１Ａ、ＭＡＮＳＣ１、ＬＧＡＬＳ３ＢＰ、ＬＩＮＣ０１１３９；共同上调基因１０个，分别为ＳＰＡＲＣＬ１、ＳＵＬＦ１、ＬＯＣ１０１９２９４６５、ＺＮＦ５７１－ＡＳ１、ＦＣＧＲＴ、ＳＥＭＡ５Ａ、ＤＡＰＫ１、ＥＬＭＯ１、ＭＥＩＳ１、ＳＬＣ４４Ａ５，见图４。２．２　ＧＯ富集分析和ＫＥＧＧ通路富集分析　刘思琪，等　　乳腺癌骨转移差异基因的生物信息学分析，ＮＥＣＡＰ１，ＳＡＬＩＮ１，ＭＩＣＢ，ＰＯＰＤＣ３，ＡＬＫＢＨ６）。ＲＦ３利用ＤＡＶＩＤ在线分析工具对共同ＤＥＧｓ进行ＧＯ富集分析。输入共同ＤＥＧｓ并选择物种为“Ｈｏｍｏｓａｐｉｅｎｓ”，分别从ＭＦ、ＢＰ和ＣＣ进行分析，最终选取Ｐ＜０．０５的ＧＯ功能富集，见图５。在分子生物学功能中，下调基因主要富集在连接酶活性，上调基因无具有统计学意义的富集；生物学过程中，下调基因没有统计学意义的富集，上调基因主要富集在凋亡过程和血管内皮生长因子受体信号通路；而细胞学组分中，下调基因和上调基因均主要富集在细胞质膜。而ＫＥＧＧ通路富集分析以及ＰＰＩ富集分析结果提示共同ＤＥＧｓ之间无明显信号通路富集和蛋白质互作关系。２．３　生存分析　使用ＫａｐｌａｎＭｅｉｅｒＰｌｏｔｔｅｒ在线分析工具对共同ＤＥＧｓ进行生存分析。将４４个共同ＤＥＧｓ进行录入，输出结果选择ＲＦＳ和ＯＳ，定义当Ｐ＜０．０５时具有统计学意义。结果表明，当基因ＴＯＸ２（ＨＲ＝０．７３［０．６２，０．８５］，Ｐ＜０．０５）、ＢＭＰＲ１Ｂ（ＨＲ＝０．７８［０．７０，０．８７］，Ｐ＜０．０５）、ＮＸＰＥ３（ＨＲ＝０．５３［０．４５，０．６２］，Ｐ＜０．０５）、ＡＥＢＰ２（ＨＲ＝０．８０［０．６８，０．９３］，Ｐ＜０．０５）、ＡＤＩＰＯＲ２（ＨＲ＝０．８０［０．７２，０．９０］，Ｐ＜０．０５）、ＧＰＲ６３（ＨＲ＝０．８７［０．７８，０．９７］，Ｐ＜０．０５）、ＺＮＲＦ３（ＨＲ＝０．８１［０．７０，０．９５］，Ｐ＜０．０５）、ＮＥＣＡＰ１（ＨＲ＝０．８９［０．８０，０．９９］，Ｐ＜０．０５）、Ｃ１２ＯＲＦ７５（ＨＲ＝０．６８［０．５８，０．８０］，Ｐ＜０．０５）、ＳＬＡＩＮ１（ＨＲ＝０．７６［０．６５，０．８９］，Ｐ＜０．０５）、ＭＩＣＢ（ＨＲ＝０．７９［０．７１，０．８８］，Ｐ＜０．０５）、ＡＬＫＢＨ６（ＨＲ＝０．８４［０．７２，０．９８］，Ｐ＜０．０５）、ＳＰＡＲＣＬ１（ＨＲ＝０．６６［０．５９，０．７４］，Ｐ＜０．０５）、ＳＥＭＡ５Ａ（ＨＲ＝０．８１［０．７２，０．９０］，Ｐ＜０．０５）、ＥＬＭＯ１（ＨＲ＝０．６７［０．６０，０．７５］，Ｐ＜０．０５）、ＭＥＩＳ１（ＨＲ＝０．７１［０．６１，０．８３］，Ｐ＜０．０５）、ＰＯＰＤＣ３（ＨＲ＝０．８７［０．７８，０．９７］，Ｐ＜０．０５）、ＦＣＧＲＴ（ＨＲ＝０．７７［０．６９，０．８５］，Ｐ＜０．０５）表达量升高时ＲＦＳ可有不同程度延长；ＮＸＰＥ３（ＨＲ＝０．５８［０．４３，０．８０］，Ｐ＜０．０５）、ＡＤＩＰＯＲ２（ＨＲ＝０．７８［０．６３，０．９６］，Ｐ＜０．０５）、ＳＰＡＲＣＬ１（ＨＲ＝０．６２［０．５０，０．７７］，Ｐ＜０．０５）、ＥＬＭＯ１（ＨＲ＝０．６９［０．５６，０．８６］，Ｐ＜０．０５）、ＭＩＣＢ（ＨＲ＝０．８０［０．６５，１．００］，Ｐ＜０．０５）表达量升高时ＯＳ可有不同程度延长；相反，当基因ＹＤＪＣ（ＨＲ＝１．２０［１．０３，１．４１］，Ｐ＜０．０５）、ＲＡＤ５１ＡＰ１（ＨＲ＝１．７７［１．５９，１．９８］，Ｐ＜０．０５）、ＵＨＲＦ１（ＨＲ＝１．４４［１．２３，１．６９］，Ｐ＜０．０５）表达量较低时ＲＦＳ不同程度延长；当基因ＲＡＤ５１ＡＰ１（ＨＲ＝１．６４［１．３２，２．０４］，Ｐ＜０．０５）、ＲＮＦ１８２（ＨＲ＝１．５１［１．１０，２．０６］，Ｐ＜０．０５）表达量较低时ＯＳ不同程度延长。其他基因表达量高低对ＲＦＳ及ＯＳ无明显影响。最终基因表达情况与生存分析一致的共同ＤＥＧｓ共１２个（下调基因：ＴＯＸ２，ＢＭＰＲ１Ｂ，ＮＸＰＥ３，ＡＥＢＰ２，ＡＤＩＰＯＲ２，ＧＰＲ６３，ＺＮ图４　共同ＤＥＧｓ的ｌｏｇＦＣ热图　横坐标为ＧＥＯ名称，纵坐标为基因名称，红色代表ｌｏｇＦＣ＞０，绿色代表ｌｏｇＦＣ＜０，白色代表ｌｏｇＦＣ＝０，框内数值为ｌｏｇＦＣ值。Ｆｉｇ．４　ＬｏｇＦＣｈｅａｔｍａｐｏｆｃｏｍｍｏｎＤＥＧｓ　ＴｈｅａｂｓｃｉｓｓａｉｓｔｈｅｎａｍｅｏｆＧＥＯ，ｔｈｅｏｒｄｉｎａｔｅｉｓｔｈｅｎａｍｅｏｆｔｈｅｇｅｎｅ，ｒｅｄｒｅｐｒｅｓｅｎｔｓｌｏｇＦＣ＞０，ｇｒｅｅｎｒｅｐｒｅｓｅｎｔｓｌｏｇＦＣ＜０，ｗｈｉｔｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔｓｌｏｇＦＣ＝０，ａｎｄｔｈｅｖａｌｕｅｉｎｔｈｅｂｏｘｉｓｔｈｅｌｏｇＦＣｖａｌｕｅ．　　通过以上ＨＲ的数据，可见基因ＮＸＰＥ３、ＭＩＣＢ、ＳＡＬＩＮ１以及ＴＯＸ２与患者预后明显相关。其中ＮＸＰＥ３对乳腺癌患者预后的影响最为明显，当其高表达时可降低约４７％复发风险率以及４２％总死亡率；当基因ＭＩＣＢ高表达时，可降低约２０％的复发风险率和总死亡率；当ＳＡＬＩＮ１、ＴＯＸ２高表达时，可降低约２５％的复发风险率，以上基因的生存曲线见图６。３　讨论骨转移是指进入血液的循环肿瘤细胞定位于骨组织，导致成骨细胞和破骨细胞之间的失衡，最终引起肿瘤细胞快速增殖并形成转移灶。骨转移作为乳腺癌常见的转移部位，与患者的生存时间和生活质量明显相关。有研究表明，尽管乳腺癌骨转移患者较其他脏器转移患者生存期长，但由于转移引起的骨相关事件（ｓｋｅｌｅｔａｌｒｅｌａｔｅｄｅｖｅｎｔｓ，ＳＲＥｓ）如骨痛、病理性骨折、脊髓压迫以及高钙血症等可明显降低患者生活质量［９，１２］，严重时可导致死亡。由于骨转移机制目前尚不明确，且缺乏有效的治疗方法，因此探究乳腺癌骨转移的分子机制，寻找有效的治疗靶点和预后预测基因具有重要的临床意义。本篇文章通过挖掘ＧＥＯ数据库中与乳腺癌骨转移相

现代肿瘤医学　２０２１年０２月　第２９卷第０４期　　ＭＯＤＥＲＮＯＮＣＯＬＯＧＹ，Ｆｅｂ２０２１，ＶＯＬ２９，Ｎｏ０４关芯片，对比骨转移乳腺癌病灶与非骨转移乳腺癌原发病灶之间基因差异的研究，对筛选出的共同ＤＥＧｓ进行ＧＯ富集·６１３·分析和生存分析，探究潜在的治疗靶点以及预后预测基因。图５　共同ＤＥＧｓ的ＧＯ富集分析图　Ａ：ＧＯ富集分析包括三部分，即分子生物学功能（ＭＦ）、生物学过程（ＢＰ）和细胞学组分（ＣＣ），横坐标代表富集项目，纵坐标代表基因数目；Ｂ：不同功能组中ＤＥＧｓ的ＧＯ富集项目，横坐标代表ｌｏｇ１０（ＰＶａｌｕｅ），纵坐标代表ＧＯ富集项目及其注释，条形长度越长代表富集程度越高。Ｆｉｇ．５　ＧＯｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｄｉａｇｒａｍｆｏｒｃｏｍｍｏｎＤＥＧｓ　Ａ：ＧＯｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｃｏｎｓｉｓｔｓｏｆｔｈｒｅｅｐａｒｔｓ，ｎａｍｅｌｙｍｏｌｅｃｕｌａｒｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｆｕｎｃｔｉｏｎ（ＭＦ），ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｐｒｏｃｅｓｓ（ＢＰ）ａｎｄｃｙｔｏｌｏｇｉｃａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔ（ＣＣ）．Ｂ：ＦｏｒＧＯｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔｉｔｅｍｓｏｆＤＥＧｓｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｇｒｏｕｐｓ，ｔｈｅａｂｓｃｉｓｓａｒｅｐｒｅｓｅｎｔｓｌｏｇ１０（ＰＶａｌｕｅ），ａｎｄｔｈｅｏｒｄｉｎａｔｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔｓＧＯｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔｉｔｅｍｓａｎｄｔｈｅｉｒａｎｎｏｔａｔｉｏｎｓ．Ｔｈｅｌｏｎｇｅｒｔｈｅｂａｒｌｅｎｇｔｈ，ｔｈｅｈｉｇｈｅｒｔｈｅｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔｌｅｖｅｌ．图６　相关基因生存曲线　Ａ：基因ＮＸＰＥ３与乳腺癌患者ＲＦＳ的关系；Ｂ：基因ＮＸＰＥ３与乳腺癌患者ＯＳ的关系；Ｃ：基因ＭＩＣＢ与乳腺癌患者ＲＦＳ的关系；Ｄ：基因ＭＩＣＢ与乳腺癌患者ＯＳ的关系；Ｅ：基因ＳＬＡＩＮ１与乳腺癌患者ＲＦＳ的关系；Ｆ：基因ＴＯＸ２与乳腺癌患者ＲＦＳ的关系。Ｆｉｇ．６　Ｓｕｒｖｉｖａｌｃｕｒｖｅｓｏｆｒｅｌａｔｅｄｇｅｎｅｓ　Ａ：ＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎＮＸＰＥ３ａｎｄＲＦＳｏｆｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒ．Ｂ：ＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎＮＸＰＥ３ａｎｄＯＳｏｆｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒ．Ｃ：ＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎＭＩＣＢａｎｄＲＦＳｏｆｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒ．Ｄ：ＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎＭＩＣＢａｎｄＯＳｏｆｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒ．Ｅ：ＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎＳＬＡＩＮ１ａｎｄＲＦＳｏｆｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒ．Ｆ：ＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎＴＯＸ２ａｎｄＲＦＳｏｆｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒ．　　ＧＯ富集共得到６个相关ＤＥＧｓ。共同ＤＥＧｓ的分子功能主要富集在连接酶活性，其中包括ＺＮＲＦ３、ＲＮＦ１８２以及ＵＨＲＦ１，均为下调基因；有研究证明，前者作为抑癌基因可以通过Ｗｎｔ信号通路发挥抗肿瘤作用，当其表达量降低时可以１３］促进肿瘤远处转移［；另一方面，ＵＨＲＦ１可通过抑制基因ＭＤＲ１的表达增加乳腺癌细胞对化疗的敏感性，为多药耐药１４］。生物学过程主要富集在乳腺癌患者提供新的治疗靶点［凋亡过程和血管内皮生长因子受体信号通路，前者包括上调基因ＤＡＰＫ１、ＥＬＭＯ１和ＳＵＬＦ１，后者包括上调基因ＥＬＭＯ１和ＳＵＬＦ１；ＤＡＰＫ１是一种重要的丝氨酸／苏氨酸蛋白激酶，参

·６１４·与癌细胞的自噬和凋亡，尽管ＤＡＰＫ１作为一种抑癌基因，但５３突变从而促进肿瘤细胞的增殖，因此是其可通过使ｐ１５］ＤＡＰＫ１与乳腺癌之间的关系需要更多研究进一步证实［；刘思琪，等　　乳腺癌骨转移差异基因的生物信息学分析，２０１８，６８（６）：３９４－４２４．ｆｏｒＣｌｉｎｉｃｉａｎｓ［２］　陈万青，孙可欣，郑荣寿，等．２０１４年中国分地区恶性肿瘤发病和死亡分析［Ｊ］．中华肿瘤杂志，２０１８，２７（１）：１－１４．ＣＨＥＮＷＱ，ＳＵＮＫＸ，ＺＨＥＮＧＲＳ，ｅｔａｌ．Ｒｅｐｏｒｔｏｆｃａｎｃｅｒｉｎｃｉｄｅｎｃｅ，２０１４［Ｊ］．ＢｕｌｌｅｔｉｎｏｆＣｈｉａｎｄｍｏｒｔａｌｉｔｙｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｒｅａｓｏｆＣｈｉｎａｎｅｓｅＣａｎｃｅｒ，２０１８，２７（１）：１－１４．［３］　郑荣寿，孙可欣，张思维，等，２０１５年中国恶性肿瘤流行情况分析［Ｊ］．中华肿瘤杂志，２０１９，４１（１）：１９－２８．ＺＨＥＮＧＳＲ，ＳＵＮＫＸ，ＺＨＡＮＧＳＷ，ｅｔａｌ．Ｒｅｐｏｒｔｏｆｃａｎｃｅｒｅｐｉｄｅ，２０１５［Ｊ］．ＣｈｉｎＪＯｎｃｏｌ，２０１９，４１（１）：１９－２８．ｍｉｏｌｏｇｙｉｎＣｈｉｎａ［４］　陈莉莉，石菊芳，刘玉琴，等．基于人群的乳腺癌预后参数研究现状［Ｊ］．中华乳腺病杂志（电子版），２０１８，１２（６）：３７０－３７２．ＬＭＯ１作为组蛋白家族中的一员，其表达量与乳腺癌淋而ＥＬＭＯ１上调时可以促进巴结转移和远处转移呈正相关，当Ｅ１６－１７］乳腺癌细胞增殖和远处转移［。目前对于下调基因ＲＮＦ１８２和上调基因ＳＵＬＦ１与乳腺癌之间的关系尚不明确。最终基因表达情况与生存分析相符的基因共１２个，全部为下调基因。ＴＯＸ全称为ｔｈｙｍｏｃｙｔｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎ－ａｓｓｏｃｉａｔｅｄｈｉｇｈｍｏｂｉｌｉｔｙｇｒｏｕｐｂｏｘ，目前有研究证明，在多种癌症中，包括乳腺恶性肿瘤，ＴＯＸ可存在不同程度的异常甲基化并导致ＴＯＸ基因表达量明显减少，最终促进肿瘤细胞的增殖、转移和复发［１８－１９］。ＢＭＰＲ１Ｂ作为骨形态发生蛋白（ｂｏｎｅｍｏｒｐｈｏｇｅｎｅｔｉｃｐｒｏｔｅｉｎ，ＢＭＰ）受体之一，当ＧＴＦ２ＩＲＤ１上调时可以通过下调ＢＭＰＲ１Ｂ从而促进乳腺癌进展［２０］。ＮＸＰＥ３是ＮＸＰＥ超家族中的一员，有研究表明在肝细胞癌中可见ＮＸＰＥ３异常甲基化且表达量降低［２１］，但目前关于ＮＸＰＥ３与乳腺癌的研究较少，需要更多体外实验和体内实验的论证。ＡＥＢＰ２和ＺＮＲＦ３均为锌指蛋白，前者是哺乳动物ＰＲＣ２（ｐｏｌｙｃｏｍｂｒｅｐｒｅｓｓｉｏｎｃｏｍｐｌｅｘ２）的潜在靶向蛋白，ＺＨＡＮＧＱ等人研究表明敲除ＡＥＢＰ２可以抑制卵巢癌细胞的增殖并增加对顺铂的敏感性［２２］，而ＺＮＲＦ３作为肿瘤抑制因子在胃腺癌组织中的表达量明显减低，其可通过Ｗｎｔ／β－连环蛋白信号通路促进胃癌细胞的凋亡，但两者在乳腺癌细胞中的具体作用尚不明确［１３，２３］。脂联素受体２即ＡＤＩＰＯＲ２正常情况下可调节葡萄糖和脂质代谢，有研究表明，相比于良性乳腺疾病患者，乳腺癌患者组织中的ＡＤＩＰＯＲ２含量明显下降，且与ＴＮＭ分期、淋巴结转移情况及局部浸润情况明显相关，其有望作为乳腺癌治疗的新靶点［２４］。ＰＯＰＤＣ蛋白作为ｃＡＭＰ连接蛋白包括３种形式即ＰＯＰＤＣ１、ＰＯＰＤＣ２和ＰＯＰＤＣ３，其中ＰＯＰＤＣ３蛋白长度最短，由２９２个氨基酸组成，目前已经确定ＰＯＰＤＣ蛋白是一种骨骼肌核膜蛋白［２５－２６］，当敲除ＰＯＰＤＣ或抑制ＰＯＰＤＣ蛋白时可以促进肿瘤细胞增殖、浸润、远处转移和耐药的发生，ＰＯＰＤＣ表达量降低与患者预后不良密切相关［２７］。而目前对于基因ＧＰＲ６３、ＮＥＣＡＰ１、ＳＬＡＩＮ１、ＭＩＣＢ与肿瘤关系的研究较少，其对乳腺癌细胞的作用尚不明确，需要进一步研究。本篇研究通过对ＧＥＯ数据库进行数据挖掘，采用ＲＳｔｕｄｉｏ分析共得到４４个与乳腺癌骨转移相关的共同ＤＥＧｓ。ＧＯ富集分析得出６个相关ＤＥＧｓ以及与预后相关的１２个下调ＤＥＧｓ，共包括１８个相关ＤＥＧｓ即ＥＬＭＯ１、ＳＵＬＦ１、ＤＡＰＫ１、ＵＨＲＦ１、ＴＯＸ２、ＢＭＰＲ１Ｂ、ＮＸＰＥ３、ＡＥＢＰ２、ＡＤＩＰＯＲ２、ＧＰＲ６３、ＰＡＱＲ５、ＺＮＲＦ３、ＮＥＣＡＰ１、ＲＮＦ１８２、ＳＡＬＩＮ１、ＭＩＣＢ、ＰＯＰＤＣ３、ＡＬＫＢＨ６。其中一部分表达量降低与异常甲基化相关，并最终导致肿瘤细胞的增殖和远处转移，这可能是其促进乳腺癌骨转移的分子机制之一。这些基因可以作为预测预后指标和治疗靶点，从而延长患者生存期和改善生活质量，为乳腺癌骨转移的预防和治疗提供新的研究方向。【参考文献】［１］　ＢＲＡＹＦ，ＦＥＲＬＡＹＪ，ＳＯＥＲＪＯＭＡＴＡＲＡＭＩ，ｅｔａｌ．Ｇｌｏｂａｌｃａｎｃｅｒｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ２０１８：ＧＬＯＢＯＣＡＮｅｓｔｉｍａｔｅｓｏｆｉｎｃｉｄｅｎｃｅａｎｄｍｏｒｔａｌｉｔｙｗｏｒｌｄｗｉｄｅｆｏｒ３６ｃａｎｃｅｒｓｉｎ１８５ｃｏｕｎｔｒｉｅｓ［Ｊ］．ＣＡ：ＣａｎｃｅｒＪｏｕｒｎａｌＣＨＥＮＬＬ，ＳＨＩＪＦ，ＬＩＵＹＱ，ｅｔａｌ．Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ－ｂａｓｅｄｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒ［Ｊ］．ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＢｒｅａｓｔＤｉｓｅａｓｅ（ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＶｅｒｓｉｏｎ），２０１８，１２（６）：３７０－３７２．［５］　ＳＪＬ，ＰＡＲＫＳ，ＡＨＮＨＫ，ｅｔａｌ．Ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆｂｏｎｅ－ｏｎｌｙｍｅｔａｓｔａｓｅｓｉｎｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒ：ｆａｖｏｒａｂｌｅｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｗｉｔｈｅｘｃｅｌｌｅｎｔｏｕｔｃｏｍｅｓｏｆｈｏｒｍｏｎｅｒｅｃｅｐｔｏｒｐｏｓｉｔｉｖｅｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒ［Ｊ］．ＣａｎｃｅｒＲｅｓｅａｒｃｈＴｒｅａｔｍｅｎｔ，２０１１，４３（２）：８９－９５．［６］　ＲＵＣＣＩＮ，ＳＡＮＩＴ?Ｐ，ＭＯＮＡＣＨＥＳＤ，ｅｔａｌ．Ｍｏｌｅｃｕｌａｒｐａｔｈｏｇｅｎｅｓｉｓｏｆｂｏｎｅｍｅｔａｓｔａｓｅｓｉｎｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒ：Ｐｒｏｖｅｎａｎｄｅｍｅｒｇｉｎｇｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃｔａｒｇｅｔｓ［Ｊ］．ＷｏｒｌｄＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｌｉｎｉｃａｌＯｎｃｏｌｏｇｙ，２０１４，５（０３）：３３５－３４７．［７］　ＷＯＯＬＦＤＫ，ＰＡＤＨＡＮＩＡＲ，ＭＡＫＲＩＳＡ．Ａｓｓｅｓｓｉｎｇｒｅｓｐｏｎｓｅｔｏｔｒｅａｔｍｅｎｔｏｆｂｏｎｅｍｅｔａｓｔａｓｅｓｆｒｏｍｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒ：Ｗｈａｔｓｈｏｕｌｄｂｅｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｏｆｃａｒｅ［Ｊ］．ＡｎｎＯｎｃｏｌ，２０１５，２６（６）：１０４８－１０５７．［８］　江泽飞．乳腺癌骨转移和骨相关疾病临床诊疗专家共识（２０１４版）［Ｊ］．中华医学杂志，２０１５，１２（４）：２４１－２４７．ＪＩＡＮＧＺＦ．Ｅｘｐｅｒｔｃｏｎｓｅｎｓｕｓｏｎｃｌｉｎｉｃａｌｄｉａｇｎｏｓｉｓａｎｄｔｒｅａｔｍｅｎｔｏｆｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒｂｏｎｅｍｅｔａｓｔａｓｅｓａｎｄｂｏｎｅ－ｒｅｌａｔｅｄｄｉｓｅａｓｅｓ（２０１４ｖｅｒｓｉｏｎ）［Ｊ］．ＮａｔｉｏｎａｌＭｅｄｉｃａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｎａ，２０１５，１２（４）：２４１－２４７．［９］　曾慧娟，王少华．乳腺癌骨转移分子机制研究进展［Ｊ］．医学研究生学报，２０１５，２８（０４）：４３２－４３６．ＺＥＮＧＨＪ，ＷＡＮＧＳＨ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｏｎｔｈｅｍｏｌｅｃｕｌａｒｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒｂｏｎｅｍｅｔａｓｔａｓｉｓ［Ｊ］．ＢｕｌｌｅｔｉｎｏｆＭｅｄｉｃａｌＰｏｓｔｇｒａｄｕａｔｅ，２０１５，２８（０４）：４３２－４３６．［１０］　ＧＲＥＡＶＥＳＭ，ＭＡＬＥＹＣＣ．Ｃｌｏｎａｌｅｖｏｌｕｔｉｏｎｉｎｃａｎｃｅｒ［Ｊ］．Ｎａｔｕｒｅ，２０１２，４８１（７３８１）：３０６－３１３．［１１］　Ｌ?ＮＣＺＫＹＡ，ＮＡＥＹ?，ＢＯＴＴＡＩＧ，ｅｔａｌ．ｍｉＲｐｏｗｅｒ：Ａｗｅｂ－ｔｏｏｌｔｏｖａｌｉｄａｔｅｓｕｒｖｉｖａｌ－ａｓｓｏｃｉａｔｅｄｍｉＲＮＡｓｕｔｉｌｉｚｉｎｇｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｄａｔａｆｒｏｍ２１７８ｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒｐａｔｉｅｎｔｓ［Ｊ］．ＢｒｅａｓｔＣａｎｃｅｒＲｅｓｅａｒｃｈ，２０１６，１６０（３）：４３９－４４６．［１２］　ＣＡＲＴＥＲＪＡ，ＪＩＸ，ＢＯＴＴＥＭＡＮＭＦ，ｅｔａｌ．Ｃｌｉｎｉｃａｌ，ｅｃｏｎｏｍｉｃａｎｄｈｕｍａｎｉｓｔｉｃｂｕｒｄｅｎｓｏｆｓｋｅｌｅｔａｌ－ｒｅｌａｔｅｄｅｖｅｎｔｓａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｂｏｎｅｍｅｔａｓｔａｓｅｓ［Ｊ］．ＥｘｐｅｒｔＲｅｖｉｅｗｏｆＰｈａｒｍａｃｏｅｃｏｎｏｍｉｃｓＯｕｔｃｏｍｅｓＲｅｓｅａｒｃｈ，２０１３，１３（４）：４８３－４９６．［１３］　周晔辉，肿瘤抑制因子ＺＮＲＦ３在胃腺癌发病中的作用机制研究［Ｄ］．苏州：苏州大学，２０１３．ＺＨＯＵＹＨ．ＴｈｅｓｔｕｄｙｏｎｔｕｍｏｒｇｅｎｅｓｉｓｏｆｔｈｅｔｕｍｏｒｓｕｐｐｒｅｓｓｏｒＺＮＲＦ３ｉｎｇａｓｔｒｉｃａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ［Ｄ］．Ｓｕｚｈｏｕ：ＳｕｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０１３．［１４］　ＪＩＮＷ，ＬＩＵＹ，ＸＵＳＧ，ｅｔａｌ．ＵＨＲＦ１ｉｎｈｉｂｉｔｓＭＤＲ１ｇｅｎｅｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｎｄｓｅｎｓｉｔｉｚｅｓｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒｃｅｌｌｓｔｏａｎｔｉｃａｎｃｅｒｄｒｕｇｓ［Ｊ］．ＢｒｅａｓｔＣａｎｃｅｒＲｅｓｅａｒｃｈ，２０１０，１２４（１）：３９－４８．

现代肿瘤医学　２０２１年０２月　第２９卷第０４期　　ＭＯＤＥＲＮＯＮＣＯＬＯＧＹ，Ｆｅｂ２０２１，ＶＯＬ２９，Ｎｏ０４［１５］　ＺＨＡＯＪ，ＺＨＡＯＤ，ＰＯＡＧＥＧＭ，ｅｔａｌ．Ｄｅａｔｈ－ａｓｓｏｃｉａｔｅｄｐｒｏｔｅｉｎｋｉｎａｓｅ１ｐｒｏｍｏｔｅｓｇｒｏｗｔｈｏｆｐ５３－ｍｕｔａｎｔｃａｎｃｅｒｓ［Ｊ］．ＴｈｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｌｉｎｉｃａｌＩｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ，２０１５，１２５（７）：２７０７－２７２０．［１６］　ＬＩＨ，ＹＡＮＧＬ，ＦＵＨ，ｅｔａｌ．ＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎＧｉ２ａｎｄＥＬαＭＯ１／Ｄｏｃｋ１８０ｃｏｎｎｅｃｔｓｃｈｅｍｏｋｉｎｅｓｉｇｎａｌｌｉｎｇｗｉｔｈＲａｃａｃｔｉｖａｔｉｏｎａｎｄｍｅｔａｓｔａｓｉｓ［Ｊ］．ＮａｔｕｒｅＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１３，４（７）：１７０６．［１７］　ＬＩＡＮＧＹ，ＷＡＮＧＳ，ＺＨＡＮＧＹ．ＤｏｗｎｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｏｆＤｏｃｋ１ａｎｄＥｌｍｏ１ｓｕｐｐｒｅｓｓｅｓｔｈｅｍｉｇｒａｔｉｏｎａｎｄｉｎｖａｓｉｏｎｏｆｔｒｉｐｌｅ－ｎｅｇａｔｉｖｅｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒｅｐｉｔｈｅｌｉａｌｃｅｌｌｓｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅＲｈｏＡ／Ｒａｃ１ｐａｔｈｗａｙ［Ｊ］．ＯｎｃｏｌｏｇｙＬｅｔｔｅｒｓ，２０１８，１６（３）：３４８１－３４８８．［１８］　ＭＡＴＨＥＷＯＳＴ，ＣＨＲＩＳＴＩＮＭＹ，ＭＡＲＣＩＥＪＧ，ｅｔａｌ．ＤｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｅｐｉｇｅｎｅｔｉｃｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｏｆＴＯＸｓｕｂｆａｍｉｌｙｈｉｇｈｍｏｂｉｌｉｔｙｇｒｏｕｐｂｏｘｇｅｎｅｓｉｎｌｕｎｇａｎｄｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒｓ［Ｊ］．ＰＬｏＳＯｎｅ，２０１７，７（４）：ｅ３４８５０．［１９］　ＹＵＸ，ＬＩＺ．ＴＯＸｇｅｎｅ：Ａｎｏｖｅｌｔａｒｇｅｔｆｏｒｈｕｍａｎｃａｎｃｅｒｇｅｎｅｔｈｅｒａｐｙ［Ｊ］．ＡｍｅｒｉｃａｎＪｏｕｒｎａｌｏｆＣａｎｃｅｒＲｅｓｅａｒｃｈ，２０１５，５（１２）：２１５６－２１７６．［２０］　ＨＵＯＹ，ＳＵＴ，ＣＡＩＱ，ｅｔａｌ．Ａｎｉｎｖｉｖｏｇａｉｎ－ｏｆ－ｆｕｎｃｔｉｏｎｓｃｒｅｅｎｉｄｅｎｔｉｆｉｅｓｔｈｅＷｉｌｌｉａｍｓ－ＢｅｕｒｅｎｓｙｎｄｒｏｍｅｇｅｎｅＧＴＦ２ＩＲＤ１ａｓａｍａｍｍａｒｙｔｕｍｏｒｐｒｏｍｏｔｅｒ［Ｊ］．ＣｅｌｌＲｅｐｏｒｔｓ，２０１６，１５（１０）：２２１１－２２４７．［２１］　ＹＡＭＡＤＡＮ，ＹＡＳＵＩＫ，ＤＯＨＩＯ，ｅｔａｌ．Ｇｅｎｏｍｅ－ｗｉｄｅＤＮＡｍｅｔｈｙｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｉｎｈｅｐａｔｏｃｅｌｌｕｌａｒｃａｒｃｉｎｏｍａ［Ｊ］．ＯｎｃｏｌｏｇｙＲｅｐｏｒｔｓ，２０１６，３５（４）：２８－３６．［２２］　ＺＨＡＮＧＱ，ＷＡＮＧＷ，ＧＡＯＱ．ＲＣＰ－ｍｅｄｉａｔｅｄＡＥＢＰ２β－Ｔ·６１５·ｕｂｉｑｕｉｔｉｎａｔｉｏｎａｎｄｄｅｓｔｒｕｃｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌｓｃｉｓｐｌａｔｉｎｒｅｓｉｓｔａｎｃｅｉｎｏｖａｒｉａｎｃａｎｃｅｒ［Ｊ］．ＢｉｏｃｈｅｍｉｃａｌａｎｄＢｉｏｐｈｙｓｉｃａｌＲｅｓｅａｒｃｈＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１９，５２３（１）：２７４－２７９．［２３］　ＱＩＮＨ，ＣＡＩＡ，ＸＩＨ，ｅｔａｌ．ＺｎＲＦ３ｉｎｄｕｃｅｓａｐｏｐｔｏｓｉｓｏｆｇａｓｔｒｉｃｃａｎｃｅｒｃｅｌｌｓｂｙａｎｔａｇｏｎｉｚｉｎｇｗｎｔａｎｄｈｅｄｇｅｈｏｇｓｉｇｎａｌｉｎｇ［Ｊ］．Ｃｅｌｌ，２０１５，７３（２）：３６１－３６７．ＢｉｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙＢｉｏｐｈｙｓｉｃｓ［２４］　刘爱蕙，李秀南，王钢乐，等．脂联素及其受体在乳腺癌中的表达及其与临床病理特征的相关性分析［Ｊ］．现代生物医学进展，２０１７，１７（１７）：３２８５－３２９０．ＬＩＵＡＨ，ＬＩＸＮ，ＷＡＮＧＧＬ，ｅｔａｌ．Ａｎａｌｙｓｉｓｏｎｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｏｆａｄｉｐｏｎｅｃｔｉｎａｎｄｉｔｓｒｅｃｅｐｔｏｒｓｉｎｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒａｎｄｉｔｓｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｗｉｔｈｃｌｉｎｉｃｏｐａｔｈｏｌｏｇｉｃａｌｆｅａｔｕｒｅｓ［Ｊ］．ＰｒｏｇｒｅｓｓｉｎＭｏｄｅｒｎＢｉｏｍｅｄｉｃｉｎｅ，２０１７，１７（１７）：３２８５－３２９０．［２５］　ＷＩＬＫＩＥＧＳ，ＫＯＲＦＡＬＩＮ，ＳＷＡＮＳＯＮＳＫ，ｅｔａｌ．Ｓｅｖｅｒａｌｎｏｖｅｌｎｕｃｌｅａｒｅｎｖｅｌｏｐｅｔｒａｎｓｍｅｍｂｒａｎｅｐｒｏｔｅｉｎｓｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄｉｎｓｋｅｌｅｔａｌｍｕｓｃｌｅｈａｖｅｃｙｔｏｓｋｅｌｅｔａｌａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＭｏｌｅｃｕｌａｒＣｅｌｌｕｌａｒＰｒｏｔｅｏｍｉｃｓ，２０１１，１０（１）：３１２１－３１２７．［２６］　ＫＯＲＦＡＬＩＮ，ＷＩＬＫＩＥＧＳ，ＳＷＡＮＳＯＮＳＫ，ｅｔａｌ．Ｔｈｅｎｕｃｌｅａｒｅｎｖｅｌｏｐｅｐｒｏｔｅｏｍｅｄｉｆｆｅｒｓｎｏｔａｂｌｙｂｅｔｗｅｅｎｔｉｓｓｕｅｓ［Ｊ］．Ｎｕｃｌｅｕｓ，２０１２，３（６）：５５２－５６４．［２７］　ＡＭＵＮＪＥＬＡＪＮ，ＴＵＣＫＥＲＳＪ．ＰＯＰＤＣｐｒｏｔｅｉｎｓａｓｐｏｔｅｎｔｉａｌｎｏｖｅｌｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃｔａｒｇｅｔｓｉｎｃａｎｃｅｒ［Ｊ］．ＤｒｕｇＤｉｓｃｏｖｅｒｙＴｏｄａｙ，２０１６，２１（１２）：１９２０－１９２７．（编校：谈静）櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥毣櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥毣櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥毣本期审稿专家名单（按姓氏笔画排名）　　　门伯媛　　马列婷　　王　建　　王　哲　　王亚利　　王健生　　尹国武　　　　　　吕　毅　　刘志国　　刘秋芳　　闫庆国　　孙沫逸　　孙学军　　李小妹　　　　　　李恩孝　　杨　光　　杨连赫　　杨爱民　　吴　涛　　吴开杰　　张王刚　　　　　　张冠军　　张贺龙　　陈协群　　周　灿　　周　斌　　施常备　　凌　瑞　　　　　　高国栋　　黄　涛　　雷小莹　　雷光焰　　廖子君　　　櫊櫊櫊櫊櫊櫊殸櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊殸本期全部作者承诺撰写的论文资料真实，无抄袭剽窃他人成果，无一稿多投、重复发表等学术不端行为；不涉及任何形式之保密义务；文章符合医学伦理学基本原则。作者并承诺承担一切违反义务和侵权的责任，论文中涉及的原始图片、数据资料等已按照有关规定保存，可以接受核查。全部作者均声明不存在利益冲突，并签署了论文授权书等协议。审，达到刊发要求。櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊櫊殸櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥櫥毣ＣＮＫＩ）科技期刊学术不端检测系统的学术不端检测，都经过同行专家双盲外本期所有文章接收后均通过中国知网（櫊櫊櫊櫊櫊櫊殸