目的:明确用基因表达水平的贝叶斯分析(Bayesian analysis of gene expression levels,B A G E L)所建立的胃癌弱差异基因表达谱(fold change<1.5)的特异性及生物学意义.方法:Cluster3.0聚类分析基因DNA甲基转移酶3A[DNA(cytosine-5-)-methyltransferase3 a l p h a,D N M T3A]、发育分化增强因子2(development and differentiation-enhancing f a c t o r 2,D D E F2)、分化群59(c l u s t e r o f differentiation 59,CD59)的表达;机器学习和模式识别技术对弱差异基因表达谱(fold change<1.5,P<0.001)进行特征提取;GoMiner软件分析弱差异表达基因D N M T3A、DDEF2、CD59的生物学功能;RT-PCR在实验室验证弱差异表达基因DNMT3A、DDEF2、CD59在胃癌及癌旁配对组织中mRNA的表达水平.结果:从弱差异基因表达谱中得到能够识别样本类别的62个分类特征基因和4个分类能力较强的基因;GoMiner分析表明这组基因参与细胞黏附、细胞吞噬、免疫调节、基因甲基化、转录调控等重要生物学作用;RT-PCR确定基因表达变化与芯片中基因表达谱的数据一致,证实了弱差异基因表达谱的可靠性和灵敏性.结论:通过BAGEL分析得到的fold change<1.5的弱差异基因表达谱灵敏可靠,在肿瘤发生发展中关系密切.
