在女性健康领域，子宫内膜癌的发病率和死亡率呈上升趋势，严重威胁着广大女性的生命安全。寻找有效的治疗靶点和预后标志物一直是科研人员努力的方向。今天，给大家介绍一项关于子宫内膜癌的重要研究，该研究聚焦于
KIF11
基因，为子宫内膜癌的诊疗带来了新的曙光。该研究成果《
Identification and validation of the
important role of KIF11 in the development
and progression of endometrial cancer
》已发表于《
Journal of Translational Medicine
》。
下面跟小编一起来看看这篇文章的
主要内容和
思路吧：
一、
研究背景介绍
子宫内膜癌在全球女性癌症中占据着不容忽视的地位，近年来其发病率呈持续上升态势，已然成为女性健康的重大威胁。传统研究虽已揭示肥胖、生殖因素及遗传因素等与该疾病存在关联，但在分子层面的发病机制仍如一团迷雾，亟待进一步的探索与明晰。随着基因测序技术的飞速发展以及生物信息学的蓬勃兴起，为深入探究子宫内膜癌的基因奥秘开启了一扇新的大门。
二、
研究方法与结果
研究团队通过生物信息学分析、机器学习算法和实验验证，系统地研究了
KIF11
在
EC
中的表达及其生物学功能。研究主要分为以下几个步骤：
1.
差异表达基因（
DEGs
）筛选：通过分析
GEO
数据库中的
GSE17025
数据集，筛选出
877
个与
EC
相关的差异表达基因。
2.
功能富集分析：对这些基因进行
GO
和
KEGG
富集分析，发现它们主要参与细胞分裂、微管结合和细胞周期等生物学过程。
3.
蛋白质相互作用网络（
PPI
）分析：通过
PPI
网络分析，筛选出
25
个核心基因，并进一步通过
LASSO
回归和随机森林算法确定了
KIF11
为关键基因。
4.
临床数据分析：利用
TCGA
数据库的临床数据，验证了
KIF11
在
EC
中的高表达，并发现其与肿瘤分级、分期和低生存率显著相关。
5.
实验验证：通过体外实验，证实了
KIF11
敲低能够抑制
EC
细胞的增殖、迁移和侵袭，并诱导细胞周期阻滞和凋亡。
三、
文章图
图
1
：
GSE17025
数据集中
EC
患者与正常对照的
DEGs
图
2
：
DEGs
的
GO
和
KEGG
通路富集分析。
图
3
：
DEGs
之间的蛋白质
-
蛋白质相互作用（
PPIs
）及关键基因筛选。
图
4
：
通过两种机器学习方法筛选关键基因。
图
5
：
KIF11
表达水平与
EC
患者临床特征的相关性。
图
6
：临床样本中
KIF11
表达的验证。
图
7
：
KIF11
敲低对
EC
细胞增殖的影响。
图
8
：
KIF11
敲低对
EC
细胞迁移和侵袭的影响。
图
9
：
KIF11
敲低对
EC
细胞周期和凋亡的影响。
四、
总结
本研究亮点显著。创新性地综合运用生物信息学与机器学习方法，精准筛选出关键基因
KIF11
，并全面验证其在
EC
中的重要作用，为
EC
研究提供全新视角。多组学数据与临床样本及细胞实验紧密结合，有力证实了
KIF11
作为生物标志物和治疗靶点的潜力，研究结果具有重要的临床转化价值。
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