肖又德 郑永法 戈 伟

1.泰康同济（武汉）医院肿瘤科，湖北武汉 430000；2.武汉大学人民医院肿瘤科，湖北武汉 430000

胃癌（gastric cancer）是世界上癌症相关性死亡的常见原因之一，其病死率位居癌症病死率的第三位[1]，尽管以手术结合化疗的方案广泛应用于胃癌的治疗，但胃癌的5 年生存率依然较低[2-3]。基因芯片目前广泛应用于包括癌症在内的多种复杂疾病的诊断、预测以及药物筛选等领域[4-6]。但传统的筛选差异基因表达极易遗漏调控过程中的核心分子。通过系统的绘制个体生物网络互作图可以精准找出与预后相关的核心分子[7-8]，加权基因共表达网络分析（weighted gene coexpression network analysis，WGCNA）可以有效解决上述问题[9-10]。本研究拟利用该方法筛选更为有效的胃癌分子标志物。

1 资料与方法

1.1 数据集获取

从TCGA 数据库（https：//portal.gdc.cancer.gov/，检索时间：建库至2020 年11 月14 日）中下载胃癌患者的RNA-seq 数据及其临床资料，并剔除生存情况及病理分期不明的患者，最终纳入359 例胃癌患者。同时 从GEO 数 据 库（https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/）中，通过关键词（胃癌、生存和基因芯片）检索筛选带有生存数据的胃腺癌数据集，且数据集能获得标准化的注释文件，获取两个数据集（GES15459 和GSE22377，检索时间：建库至2020 年11 月14 日），用于外部验证胃癌患者的预后。含有多种癌症组织和癌 旁 组 织 的ONCOMINE 数 据 库（https：//www.oncomine.org）也用于外部验证。

1.2 基因共表达网络构建

WGCNA 是一种常用的模块化分析技术，已被用于识别和筛选复杂疾病的生物标志物或药物靶点[11]。首先，通过R 软件中的“WGCNA”分析包构建基因共表达网络[8,12]。然后，建立两个基因之间的相关矩阵，通过对网络拓扑结构分析，确定软阈值大小，将邻接转化为拓扑重叠矩阵（TOM），TOM 可以度量1个基因的网络连通性[7,13]。……