Identification of 9 key genes and small molecule drugs in clear cell renal cell carcinoma肾细胞癌是常见的泌尿系统恶性肿瘤，约占所有恶性肿瘤的3％，透明细胞肾细胞癌（ccRCC）是肾细胞癌最常见的亚型。研究通过加权相关网络分析鉴定和验证与ccRCC肿瘤中的肿瘤发生和进展显著相关的关键基因，进一步筛选相关的小分子靶向药物，可以为ccRCC肿瘤靶向治疗提供指导。在数据预处理和质量评估之后，获得三种表达谱的表达矩阵GSE36895，GSE53757和GSE66272。根据阈值在三种表达谱中筛选所有差异表达的基因。三个数据集的DEG显示为图1A-1C中的火山图。在重叠后，鉴定了共同的1387基因，包括673个上调基因和714个下调基因（图1D-1E）。
图1.三个数据集中差异表达的基因和常见的差异表达基因
WGCNA构建的输入数据集由GSE66272中常见的1387基因和26个具有病理分期分级的ccRCC样品组成。在R中使用WGCNA包，对GSE66272的表达矩阵进行质量评估后，选择β= 8确保无标度网络。然后将MEDissThres设置为0.25合并相似模块，共识别出7个模块（图2A-2B）。
通过热图分析7个模块的交互关系（图3A），结果显示了这些模块之间的高度独立程度和每个模块中基因表达的独立性。然后计算所有模块的特征基因，根据相关性进行聚类。模块特征基因树状图和热图显示6个模块主要分为两组（图3B）。蓝色模块的ME显示蓝色模块与其他模块相比与ccRCC肿瘤阶段和等级显著相关（图3C）。选择蓝色模块进行后续分析，并确定蓝色模块与临床特征之间的相关性。
对上述蓝色模块进行基因本体分析和KEGG通路富集，结果表明蓝色模块中的基因主要与细胞分裂，细胞增殖，细胞周期和代谢相关（图4A）。KEGG通路富集的结果显示在图4B中，最重要的通路是细胞周期。
基于cor.geneModuleMembership> 0.8和cor.geneTraitSignificance> 0.2的标准，将蓝色模块中具有高连接性的25个基因筛选为hub基因（图3D），然后使用GEPIA数据库的ccRCC数据验证25个hub基因。其中，PTTG1，RRM2，TOP2A，UHRF1，CEP55，BIRC5，UBE2C，FOXM1和CDC20与ccRCC患者的OS和DFS呈负相关（图5,6）。基于GEPIA数据库和Oncomine数据库，与癌旁正常组织相比，这9种基因的表达水平在ccRCC肿瘤组织中显著更高（图7）。在癌症本身分析，这9种基因的表达在晚期肿瘤阶段中显著上调。与Human Protein Atlas数据库的癌旁正常组织相比，这9种基因的蛋白质表达水平在肿瘤组织中显著更高。TCGA数据库生成ROC曲线以验证这9种基因的诊断性能，AUC显示PTTG1，RRM2，TOP2A，UHRF1，CEP55，BIRC5，UBE2C，FOXM1和CDC20对肿瘤和正常组织显示出优异的诊断效率（图8）。为了进一步评估否能够提供有利的预后价值，进行多变量Cox回归分析。表1中的结果显示基于这9个基因特征的风险评分是ccRCC患者临床上独立的预后因素。
图5. ccRCC中9个关键基因的总体存活分析（基于GEPIA中的TCGA数据）
图6.CCRCC中9个关键基因的无病生存分析（基于GEPIA中的TCGA数据） 
图7.GEPIA数据库中正常肾和ccRCC组织之间PTTG1，RRM2，TOP2A，UHRF1，CEP55，BIRC5，UBE2C，FOXM1和CDC20的基因表达水平的验证
表1.对ccRCC患者的潜在预后因素的多变量Cox回归分析
通过GSEA探索9个hub基因的生物学功能，结果显示所有9个关键基因中的高表达样品富含细胞周期途径。
使用TCGA ccRCC患者的cBioPortal数据库数据分析了9个关键基因的改变状态。在446个ccRCC患者的118个中，9个hub基因发生了改变（图9B），每个hub基因的改变如图9A所示。PTTG1和FOXM1改变最多，主要类型是扩增和mRNA上调。图9C显示了9种基因与其他50种最常更改的邻近基因的关系。
为了鉴定候选的治疗ccRCC的小分子，用CMap数据库筛选小分子药物。根据分析ccRCC样本和相邻正常样本之间一致的不同表达的探针组，确定了具有高度显著相关性的相关小分子药物。按实例数（n> 10）和P值（<0.05）过滤10种小分子药物（表2）。在这些小分子药物中，曲古抑菌素A（TSA），三氟拉嗪，染料木黄酮和丙氯拉嗪显示出更高的负相关性和治疗ccRCC的潜力。
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