El cáncer colorrectal (CCR) es una de las enfermedades malignas más comunes y mortales del mundo. En China, la tasa de morbilidad del CCR ha aumentado durante el período de 2000 a 2011. La detección de biomarcadores para el diagnóstico precoz del CCR puede reducir eficazmente la mortalidad de los pacientes con CCR. Para explorar los mecanismos subyacentes de los biomarcadores eficaces e identificar más de ellos, realizamos un análisis de red de correlación ponderada (WGCNA) en un conjunto de datos GSE68468 generado a partir de 378 muestras de tejido de CCR. Seleccionamos el conjunto de genes (módulo), que se asoció significativamente con la histología del CCR, y analizamos los genes clave. Los genes clave se identificaron obteniendo seis datos brutos colorrectales (es decir, GSE25070, GSE44076, GSE44861, GSE21510, GSE9348 y GSE21815) de la base de datos GEO (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo). Los genes expresados diferencialmente de forma robusta (DEG) en los seis conjuntos de datos se calcularon y obtuvieron utilizando la biblioteca "RobustRankAggreg" del paquete R 3.5.1. Se llevó a cabo un análisis integrado del CCR basado en los 50 principales DEGs regulados a la baja y en los genes centrales del módulo rojo de WGCNA, y se examinaron los genes de intersección. Además, se analizó el gráfico de Kaplan-Meier y se determinaron los genes asociados al pronóstico del CCR según los pacientes de la base de datos TCGA. Por último, validamos el gen candidato en nuestras muestras clínicas de CCR. Postulamos que los genes candidatos seleccionados de la base de datos y verificados por nuestros datos patológicos clínicos pueden contribuir a la comprensión de los mecanismos moleculares de la tumorigénesis y pueden servir como potenciales biomarcadores para el diagnóstico y el tratamiento del CCR.
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