我室张继东课题组等在Frontiers in Genetics（IF=4.599；JCR Q2- BIOLOGY）发表论文：基于数据库挖掘的前列腺癌病理与预后相关基因的特点。

Kun Liu, Yijun Chen, Pengmian Feng, Yucheng Wang, Mengdi Sun, Tao Song,Jun Tan, Chunyang Li, Songpo Liu, Qinghong Kong^*, Jidong Zhang. Identification of Pathologic and Prognostic Genes in Prostate Cancer Based on Database Mining. Frontiers in Genetics. (2022), https://doi.org/10.3389/fgene.2022.854531.

摘要：前列腺癌是一种发生在泌尿系统的上皮性恶性肿瘤，发病率较高，是世界上第二常见的癌症。因此，筛选出可能的致病机理和预后的关键生物标志物非常重要。因此本研究旨在探讨潜在的生物标志物，以揭示相关的分子机制。本研究采用R软件从癌基因图谱前列腺癌 (TCGA-PRAD) 数据集中筛选PCa组织与正常组织的差异表达基因 (DEGs)；加权基因共表达网络分析确定临床表现的统计学显著基因； STRING数据库结合Cytoscape软件进行蛋白质-蛋白质相互作用网络分析和网络筛选； Cytoscape结合逐步算法和多变量Cox回归分析筛选出中心基因，构建出风险模型；并在不同的临床表现中进行基因表达及与中枢基因表达相关的生存分析；最后通过人蛋白图谱数据库验证了中枢基因的蛋白表达。结果显示，从鉴定出的1621个差异基因（870个下调基因和751个上调基因）中筛选出8个预后基因（BUB1、KIF2C、CCNA2、CDC20、CCNB2、PBK、RRM2和CDC45）和4个可能与致病机理相关的中枢基因（BUB1、KIF2C、CDC20和PBK）。并建立了一个对生存具有良好预测能力的预后模型，进一步通过GSE21032中的数据集和生存分析检测发现RRM2的表达与前列腺癌的预后密切相关，提示RRM2在前列腺癌的进展中发挥重要作用。本研究为探讨前列腺癌的临床治疗潜在靶点研究提供重要的依据。