Identification of 9 key genes and small molecule drugs in clear cell renal cell carcinoma腎細胞癌是常見的泌尿系統惡性腫瘤，約占所有惡性腫瘤的3％，透明細胞腎細胞癌（ccRCC）是腎細胞癌最常見的亞型。研究通過加權相關網絡分析鑒定和驗證與ccRCC腫瘤中的腫瘤發生和進展顯著相關的關鍵基因，進一步篩選相關的小分子靶向藥物，可以為ccRCC腫瘤靶向治療提供指導。在數據預處理和質量評估之后，獲得三種表達譜的表達矩陣GSE36895，GSE53757和GSE66272。根據閾值在三種表達譜中篩選所有差異表達的基因。三個數據集的DEG顯示為圖1A-1C中的火山圖。在重疊后，鑒定了共同的1387基因，包括673個上調基因和714個下調基因（圖1D-1E）。
圖1.三個數據集中差異表達的基因和常見的差異表達基因
WGCNA構建的輸入數據集由GSE66272中常見的1387基因和26個具有病理分期分級的ccRCC樣品組成。在R中使用WGCNA包，對GSE66272的表達矩陣進行質量評估后，選擇β= 8確保無標度網絡。然后將MEDissThres設置為0.25合并相似模塊，共識別出7個模塊（圖2A-2B）。
通過熱圖分析7個模塊的交互關系（圖3A），結果顯示了這些模塊之間的高度獨立程度和每個模塊中基因表達的獨立性。然后計算所有模塊的特征基因，根據相關性進行聚類。模塊特征基因樹狀圖和熱圖顯示6個模塊主要分為兩組（圖3B）。藍色模塊的ME顯示藍色模塊與其他模塊相比與ccRCC腫瘤階段和等級顯著相關（圖3C）。選擇藍色模塊進行后續分析，并確定藍色模塊與臨床特征之間的相關性。
對上述藍色模塊進行基因本體分析和KEGG通路富集，結果表明藍色模塊中的基因主要與細胞分裂，細胞增殖，細胞周期和代謝相關（圖4A）。KEGG通路富集的結果顯示在圖4B中，最重要的通路是細胞周期。
基于cor.geneModuleMembership> 0.8和cor.geneTraitSignificance> 0.2的標準，將藍色模塊中具有高連接性的25個基因篩選為hub基因（圖3D），然后使用GEPIA數據庫的ccRCC數據驗證25個hub基因。其中，PTTG1，RRM2，TOP2A，UHRF1，CEP55，BIRC5，UBE2C，FOXM1和CDC20與ccRCC患者的OS和DFS呈負相關（圖5,6）?；贕EPIA數據庫和Oncomine數據庫，與癌旁正常組織相比，這9種基因的表達水平在ccRCC腫瘤組織中顯著更高（圖7）。在癌癥本身分析，這9種基因的表達在晚期腫瘤階段中顯著上調。與Human Protein Atlas數據庫的癌旁正常組織相比，這9種基因的蛋白質表達水平在腫瘤組織中顯著更高。TCGA數據庫生成ROC曲線以驗證這9種基因的診斷性能，AUC顯示PTTG1，RRM2，TOP2A，UHRF1，CEP55，BIRC5，UBE2C，FOXM1和CDC20對腫瘤和正常組織顯示出優異的診斷效率（圖8）。為了進一步評估否能夠提供有利的預后價值，進行多變量Cox回歸分析。表1中的結果顯示基于這9個基因特征的風險評分是ccRCC患者臨床上獨立的預后因素。
圖5. ccRCC中9個關鍵基因的總體存活分析（基于GEPIA中的TCGA數據）
圖6.CCRCC中9個關鍵基因的無病生存分析（基于GEPIA中的TCGA數據） 
圖7.GEPIA數據庫中正常腎和ccRCC組織之間PTTG1，RRM2，TOP2A，UHRF1，CEP55，BIRC5，UBE2C，FOXM1和CDC20的基因表達水平的驗證
表1.對ccRCC患者的潛在預后因素的多變量Cox回歸分析
通過GSEA探索9個hub基因的生物學功能，結果顯示所有9個關鍵基因中的高表達樣品富含細胞周期途徑。
使用TCGA ccRCC患者的cBioPortal數據庫數據分析了9個關鍵基因的改變狀態。在446個ccRCC患者的118個中，9個hub基因發生了改變（圖9B），每個hub基因的改變如圖9A所示。PTTG1和FOXM1改變最多，主要類型是擴增和mRNA上調。圖9C顯示了9種基因與其他50種最常更改的鄰近基因的關系。
為了鑒定候選的治療ccRCC的小分子，用CMap數據庫篩選小分子藥物。根據分析ccRCC樣本和相鄰正常樣本之間一致的不同表達的探針組，確定了具有高度顯著相關性的相關小分子藥物。按實例數（n> 10）和P值（<0.05）過濾10種小分子藥物（表2）。在這些小分子藥物中，曲古抑菌素A（TSA），三氟拉嗪，染料木黃酮和丙氯拉嗪顯示出更高的負相關性和治療ccRCC的潛力。
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