基于生物信息学筛选并分析与浸润性乳腺癌免疫浸润有关的预后基因北大核心CSCD

目的:筛选并分析浸润性乳腺癌(BRCA)发生发展过程中与免疫浸润有关的预后基因,为进一步寻找BRCA潜在的预后生物标志物及治疗靶点奠定基础。方法:从TCGA数据库下载BRCA患者的mRNA表达信息数据和临床数据,并进行预处理,ESTIMATE网站获取患者的免疫/基质评分;分析免疫/基质评分与临床病理分期TNM系统间及与总生存率间的关系。按照评分中位数分别将患者分为高免疫评分组和低免疫评分组,基质评分分组同上,利用R软件分别筛选差异表达基因(DEGs),并取交集;对上步取交集的DEGs进行GO和KEGG富集分析;通过Cytoscape软件构建蛋白互作(PPI)网络,并筛选出枢纽基因。利用GSEA分析肿瘤免疫相关基因富集的主要通路;运用GEPIA2.0数据库分析枢纽基因在肿瘤与癌旁组织的表达情况及与总生存期的关系。结果:筛选出1 244个与BRCA免疫浸润相关的DEGs,富集分析表明这些基因主要参与信号转导、免疫反应、炎症反应等生物学过程;GSEA富集分析表明这些基因主要参与趋化因子信号通路、TOLL样受体信号通路、JAKSTAT信号通路及T细胞受体信号通路等。PPI网络筛选出CD19、IL-2、PTPRC、CD28、IL-6、CD40LG和CCR7共7个枢纽基因;GEPIA2.0数据库分析结果显示IL-2、CD40LG和CCR7与患者总生存率显著相关。结论:筛选出IL-2、CD40LG及CCR7基因与BRCA免疫浸润密切相关,并具有预后价值,为进一步预测BRCA患者预后的生物标志物及治疗靶点奠定基础。     

通过生物信息学方法筛选肺鳞癌潜在关键基因

目的:通过分析肺鳞癌及癌旁组织差异表达基因,初步筛选潜在生物标志物。方法:从公共基因表达数据库(GEO)下载肺鳞癌的芯片数据集。利用R语言limma包对原始数据进行预处理并筛选差异表达基因,通过R语言的clusterProfiler包对差异表达基因进行GO和KEGG分析。利用STRING在线软件分析差异基因表达蛋白之间的相互作用,并通过Cytoscape筛选关键基因,进而用GEPIA在线软件验证关键基因的表达情况。结果:通过分析共得到734个差异表达基因,其中290个基因在肺鳞癌中上调,444个基因下调。GO分析显示差异表达基因主要参与的生物过程包括细胞外结构组织、体液水平调节、中性粒细胞介导的免疫应答等。KEGG分析显示差异表达基因主要富集在补体系统、细胞周期、DNA复制等信号通路。通过蛋白互作分析筛选出的关键基因包括PCNA、FOS、PTPRC、MMP9、CDK1、CCL2、IL6、GMPS、CCNB1、TOP2A。经验证PCNA、MMP9、CDK1、GMPS、CCNB1、TOP2A在肺鳞癌中表达增高,FOS、PTPRC、CCL2、IL6在癌组织中表达降低。结论:通过生物信息学筛选差异表达基因和信号通路可能有助于肺鳞癌的分子机制研究,筛选得到的核心基因可能成为肺鳞癌的诊断及治疗靶点。     

HCST作为1型糖尿病潜在分子标志物的筛选和机制探究北大核心CSCD

目的：筛选1型糖尿病（T1DM）的潜在分子标志物并分析HCST参与T1DM的可能机制。方法：从GEO数据库下载T1DM和健康人群的单个核细胞微阵列表达数据，借助GEO2R分析差异基因，同时使用R语言进行火山图和热图的可视化。利用String在线工具对差异基因进行PPI分析，MCODE插件筛选关键子网络，DAVID在线分析工具对子网络基因进行GO和KEGG富集分析；CytoHubba插件对PPI网络进行关键基因筛选。结果：T1DM组与对照组相比共得到71个差异基因，其中包含上调基因22个，下调基因49个；利用MCODE插件从PPI网络中筛选1个关键子网络，得分7.5，共有9个节点和30个互作。子网络的9个基因的GO和KEGG富集分析发现，这9个基因主要参与调节免疫反应、细胞的防御反应、免疫应答及细胞溶解的生物过程，且涉及的主要信号通路是自然杀伤细胞介导的细胞毒作用的信号通路；四种算法得到的关键基因通过Venn分析最终筛选出1个关键基因——HCST。HCST在T1DM组明显低于健康对照组，差异有统计学意义。HCST的ROC曲线分析结果显示曲线下面积为0.983 3,P=0.000 1，差异有统计学意义。结论：HCST可成为诊断T1DM的潜在分子标志物和治疗T1DM的潜在靶点。     

基于生物信息学探索系统性硬化病相关肺动脉高压免疫相关基因及免疫细胞浸润分析北大核心CSCD

目的:通过生物信息学分析鉴定系统性硬化病相关肺动脉高压(SSc-PAH)免疫相关基因(IRGs),并深入探讨免疫细胞浸润在SSc-PAH中的作用。方法:从GEO数据库下载数据集GSE22356,使用R软件对其进行差异表达基因(DEGs)分析。通过ImmPort数据库下载人类免疫基因数据集,与DEGs取交集得到差异免疫相关基因(DEIRGs),对DEIRGs进行GO和KEGG富集分析。通过Cytoscape软件构建DEIRGs的蛋白互作(PPI)网络,根据Degree值筛选枢纽免疫基因。CIBERSORT算法评估SSc和SSc-PAH患者血液组织免疫细胞浸润。对枢纽免疫基因与浸润性免疫细胞进行相关性分析。结果:共得到56个DEIRGs。功能富集表明DEIRGs在信号转导、免疫应答、趋化作用中具有重要意义。根据PPI网络及Degree值得到枢纽免疫基因FCGR3B、CD28、LYN、LCK。免疫细胞浸润结果显示,与SSc相比,SSc-PAH患者血液组织中单核细胞、嗜中性粒细胞比例升高,而初始CD4 T细胞、未活化的CD4记忆性T细胞、γδ T细胞比例降低。相关性分析结果显示,CD28、LCK与γδ T细胞呈正相关,与单核细胞呈负相关。FCGR3B与中性粒细胞呈正相关,与初始CD4 T细胞呈负相关,LYN与单核细胞呈正相关,与γδ T细胞呈负相关。结论:枢纽免疫基因和免疫细胞浸润差异在SSc-PAH发生发展中起重要作用。     

基于生物信息学方法鉴定艾滋病抗病毒治疗病毒学失败的关键基因

目的 探究HIV感染者接受高效抗逆转录病毒治疗失败后的外周血单核细胞基因表达差异和信号通路的表达情况.方法 从GEO数据库中下载了数据集GSE52900,进行差异化基因的筛选,并通过GO、KEGG和PPI等网络分析确定关键基因和重要生物学通路.结果 从高效抗病毒治疗失败的外周血单核细胞基因表达谱中按照P<0.05和|log2(FC)|>1筛选出79个表达差异化基因,包括55个表达上调基因和24个表达下调基因.PPI网络鉴定出5个关键基因:CD4、CCL5、CXCR4、ITGAL、C1 QB.结论 GO和KEGG分析发现差异化基因主要富集在免疫应答通路,提示免疫因素在抗病毒治疗中发挥了重要作用.     

利什曼原虫感染树突状细胞早期基因表达差异分析及关键基因筛选

目的:分析利什曼原虫感染树突状细胞(DCs)早期的基因表达与信号通路变化,探究DCs感染后应答,寻找利什曼原虫感染后基于DCs的免疫治疗方法。方法:GEO数据库下载利什曼原虫感染前后DCs基因芯片数据,RStudio软件筛选差异表达基因(DEGs),STRING构建DEGs蛋白质相互作用网络(PPI),Cytoscape筛选差异表达蛋白质的核心模块,RStudio软件对DEGs进行GO和KEGG富集分析。结果:共筛选出DEGs 129个,其中IL12B与CXCL10差异最为显著,GO分析共富集23个过程,主要涉及病毒感染过程相关细胞反应及Ⅰ-IFN相关免疫反应;KEGG分析共富集3条信号通路,分别为甲型流感、麻疹及DNA复制信号通路。结论:利什曼原虫感染DCs前后Ⅰ-IFN信号通路和TLR4/NF-κB信号通路激活,影响IL12表达,提示Ⅰ-IFN/IL12信号通路与TLR4/NF-κB/IL12信号通路可作为利什曼原虫感染治疗的靶点,CXCL10也有望成为潜在的治疗靶点;利什曼原虫感染后,出现类似病毒感染现象,推测抗病毒免疫疗法可能在对抗利什曼原虫感染中具有一定疗效。     

IL-17调控溃疡性结肠炎分子机制的生物信息学分析

目的 利用生物信息学方法分析溃疡性结肠炎(UC)的枢纽基因和关键通路。方法 通过基因表达数据库(GEO)下载UC表达谱芯片GSE134025。利用R语言的Limma包筛选UC组与正常组肠黏膜细胞差异表达基因，对这些基因进行GO和KEGG分析；利用STRING数据库构建蛋白互作网络(PPI)并将结果导入Cytoscape筛选出核心基因；利用KEGG mapper绘制核心基因所在的信号通路图。结果 筛选出190个差异表达基因，其中147个上调，43个下调。GO分析结果表明，差异表达基因主要涉及炎症反应、细胞增殖的正调控等生物学过程，主要富集于细胞膜、质膜等细胞成分，具有肝素结合、生长因子等分子功能。KEGG分析显示差异基因主要富集于趋化因子信号通路，细胞因子受体相互作用等相关信号通路。从PPI网络中筛选出10个枢纽基因：白细胞介素6(IL-6)、CXC趋化因子配体8(CXCL8)、CXCL10、CXCL1、CXCL9、膜联素A1(ANXA1)、IL-1β、CC趋化因子配体20(CCL20)、CXCL2、CXCL11,其中多个基因位于IL-17调控的信号通路下游。结论 发现了10个与UC发病...     

绝经后骨质疏松小鼠骨髓间充质干细胞免疫相关因子抗体芯片检测及关键差异基因分析

背景：近年来，绝经后骨质疏松症骨骼与免疫系统之间相互作用机制的研究已成为热点，但关键免疫相关因子表达改变对绝经后骨质疏松症的影响尚不明确，仍需进一步探索。目的：通过生物信息学方法探讨绝经后骨质疏松症小鼠骨髓间充质干细胞免疫相关因子差异化表达情况。方法：通过卵巢切除手术构建绝经后骨质疏松症小鼠模型，采用全骨髓贴壁法获取骨髓间充质干细胞并稳定传代至第2代，使用RayBio L-Series Mouse Antibody Array 308 Glass Slide Kit免疫相关因子抗体芯片检测卵巢切除组及假手术组小鼠骨髓间充质干细胞中存在差异表达的蛋白，对检测结果进行GO、KEGG富集分析及PPI网络分析，通过MCC、EPC及MNC算法所得值筛选共同的Hub基因。结果与结论：共获得68个差异表达基因。GO分析发现差异表达基因富集于免疫系统过程、胞外区、信号受体结合等条目。KEGG分析发现差异基因主要富集于细胞因子-细胞因子受体的相互作用、肿瘤坏死因子信号通路和趋化因子信号通路等条目。通过对68个差异表达基因构建PPI网络分析进一步筛选得到了8个Hub基因，绘制小提琴图和相关性矩阵发现8个H...     

多重生物信息分析预测免疫相关基因FN1为干燥综合征发病核心基因北大核心CSCD

目的:利用多重生物信息分析挖掘和预测干燥综合征(SS)发病过程的核心基因及关键通路。方法:GEO数据库下载SS基因数据GSE97614,利用R语言中limma数据包进行均一化数据处理,GEO2R分析筛选差异表达基因(DEGs)。多重生物信息分析软件对GSE97614数据进行分析。DAVID在线软件对DEGs进行GO分析及KEGG信号通路预测。STRING在线软件对DEGs进行蛋白互作(PPI)网络分析。Cytoscape对互作网络结果进行可视化处理,并应用内置软件cytohubba筛选出SS发病的核心基因。结果:GSE97614包含9例SS患者及3例正常对照者,共对32321个基因进行检测,limma数据包均一化数据处理并筛选出96个差异上调和65个差异下调表达的基因。基因热图显示全部DEGs具有可聚类性。GO分析主要富集于细胞外基质、细胞外间隙及整合素结合过程。信号通路主要富集于MAPK通路及VEGF通路。PPI网络显示共有141个基因间存在224条联系,cytohubba计算出FN1、IL1B、TIMP1、THBS1、PLAU、SERPINE1、FOS、ITGB3、VCAN、ADAMTS1为前10位发病核心基因。其中FN1综合分析得分为32分,ADAMTS1综合分析得分为10分。结论:多重生物信息分析发现免疫相关基因FN1为SS发病过程的核心基因,可能作为SS快速诊断和治疗的血清标志物及潜在的药物干预靶点。     

类风湿关节炎基因差异谱的生物信息学分析

目的通过生物信息学方法探究类风湿关节炎患者的滑膜成纤维细胞差异表达基因及相关信号通路,寻找潜在的类风湿关节炎特异性分子标志物。方法利用R语言limma包等程序方法分析基因芯片GSE21959并筛选差异基因(differentially expressed genes,DEGs),利用DAVID数据库分析DEGs获得其GO富集分析和KEGG信号通路分析的结果。利用STRING数据库构建蛋白互作网络,再将结果导入Cytoscape软件中模块化核心基因并绘制蛋白互作网络图。结果筛选获得了123个差异基因,其中表达上调的基因38个,表达下调的基因85个。GO富集分析表明DEGs主要参与了趋化因子调节、CXCR趋化因子受体结合和血管生成正向调控等生物学过程,KEGG信号通路富集分析主要包括了趋化因子信号通路、Rap1信号通路和血管平滑肌收缩等信号通路。模块化分析获得了7个核心基因分别为:CXCL1、CXCL8、CXCL6、ADRA2A、ADCY8、S1PR1和SAA1。结论通过生物信息学分析获得类风湿关节炎的DEGs、核心基因、生物学过程和信号通路等信息,为探究类风湿关节炎的发病机制、发现诊断标志物和探索新治疗靶点提供理论依据与新的方向。     

血管肉瘤相关miRNAs的生物信息学预测及分析

目的探讨血管肉瘤相关miRNAs及其靶基因在其恶性生物学行为中的作用。方法从GEO数据库中下载血管肉瘤miRNAs表达谱芯片数据,应用GEO2R筛选出差异表达的miRNAs并进行靶基因预测,对靶基因进行GO及KEGG生物功能富集分析及蛋白互作分析。结果筛选出53个差异表达的miRNAs (P0.05,|log fold-change|≥4),其中上调者51个,下调者2个;GO功能富集分析发现差异表达miRNAs的靶基因主要参与细胞通讯、信号转导等生物学过程;KEGG信号通路富集分析发现靶基因主要参与肿瘤信号通路、代谢通路、环腺苷酸(cAMP)信号通路、丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)信号通路、PI3K/AKT信号通路、Ras信号通路等重要通路;String蛋白互作分析发现,STAT3、TP53、MAPK1、SRC等在蛋白互作网络中处于核心地位。结论异常表达的miRNAs在血管肉瘤的恶性生物学行为中发挥着关键作用,为进一步探讨血管肉瘤发生、发展的具体分子机制、分子标志物的筛选及靶向药物的开发奠定基础。     

基于生物信息学挖掘子宫内膜异位症发病的关键基因及机制研究

目的 运用生物信息学方法筛选子宫内膜异位症的差异表达基因，系统探讨子宫内膜异位症的病因病理机制。方法 通过GEO数据库搜索子宫内膜异位症基因芯片，联合Perl语言及R语言分析异位子宫内膜组织与正常组织的差异表达基因；利用STRING数据库及Cytoscape软件绘制PPI网络图；通过g:profiler数据库对关键差异基因进行GO和KEGG富集分析。结果 共纳入2套子宫内膜异位症基因芯片，筛选出共同差异表达基因308个（178个上调，130个下调），剔除degree值为1和2的基因后得到关键差异表达基因170个（上调91个，下调79个），其中差异最显著的基因为：TAGLN（上调）、EpCAM（下调）；PPI网络图中得到degree值最大的差异基因为：CDK1。差异表达基因GO生物过程富集分析得出细胞周期改变、细胞黏附、增殖异常等与EMs发生发展密切相关，KEGG通路富集分析发现包括ECM受体相互作用通路、局灶性黏着斑、PI3K-Akt信号通路等在内的8条通路参与其中。结论 子宫内膜异位症的病因病理机制可能与TAGLN、EpCAM、CDK1基因表达异常及其涉及的表观遗传修饰改变、上皮-间...     

利用生物信息学分析筛选乳腺癌不良预后的关键基因

目的利用生物信息学方法,通过分析基因表达数据库(GEO)基因芯片数据筛选与乳腺癌不良预后相关的核心基因,为乳腺癌的治疗提供新的候选靶点。方法从GEO数据库下载微阵列数据集GSE15852,采用GEO在线工具GEO2R筛选差异表达基因(DEGs);DAVID数据库对筛选出的差异表达基因,进行基因本体论分析(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析;基于STRING数据库和Cytoscape软件构建蛋白质-蛋白质相互作用关系(PPI),并用Cytoscape软件MCODE插件进行模块分析,获取关键基因;用在线工具Kaplan-Meier Plotter对这些关键基因进行生存分析,获取与乳腺癌预后不良的相关核心基因;采用基因表达谱交互分析(GEPIA)进一步验证。结果筛选出57个差异表达基因,其中上调基因17个,下调基因40个。上调基因主要富集在雌激素反应、对细胞运动的负调控反应、心脏右心室形态发生、交感神经系统发育、细胞-细胞黏附及输尿管的萌芽发育等生物过程;聚焦于造血细胞系信号通路。下调基因显著富集在脂质代谢、分解、存储过程,胆固醇的储存、运输,甘油三酯的合成分解代谢,血管生成等生物过程;聚焦于PPAR信号通路、对脂肪细胞脂肪分解的调节作用、脂肪细胞因子信号通路等途径。PPI网络及MCODE模块分析鉴定出7个核心基因,关键基因的生存分析及GEPIA分析发现CD24和EPCAM基因的高表达患者生存率低于低表达患者。结论该方法为寻找乳腺癌不良预后的关键基因、探索乳腺癌治疗新靶点提供一定依据。     

糖尿病肾病肾小管病变关键基因的预测北大核心CSCD

目的:基于生物信息学探索糖尿病肾病(DKD)肾小管差异表达基因(DEGs)与相关信号通路,结合蛋白互作(PPI)网络分析与比较毒理基因组学数据库(CTD)筛选在DKD肾小管病变中发挥关键作用的基因。方法:选取基因表达公共数据库(GEO)中芯片数据集GSE30529与Karolinska肾脏研究中心RNA-seq数据集,采用R4.03软件的“limma”和“DESeq2”包分析两个数据集共有的DEGs,设定筛选阈值为差异倍数≥2,P<0.05。应用clusterProfiler包进行GO分析和KEGG信号通路富集分析,STRING数据库建立PPI网络,Cytoscape和CTD筛选DKD核心基因。结果:共得到277个DEGs,DEGs的GO分析主要表现于细胞外基质组织,涉及免疫反应、中性粒细胞激活、免疫效应调节等生物学过程。KEGG信号通路分析结果表明,吞噬小体、补体及凝血级联反应、趋化因子信号通路、糖尿病并发症AGE-RAGE信号通路及NF-κB信号通路参与DKD肾小管病变的发生、发展。通过PPI网络及CTD数据库联合分析筛选出CXCL1、CXCL8、CCL5、FN1及EGF共5个关键基因。结论:本研究从转录组水平对两个不同来源数据集进行联合分析,有利于了解DKD肾小管病变发生的潜在分子机制,为进一步研究提供了有意义的线索。     

视网膜母细胞瘤免疫细胞特征及关键基因的识别

目的使用生物信息学手段探究视网膜母细胞瘤(retinoblastoma,RB)潜在肿瘤标志物和免疫细胞特征。方法对GEO数据库的3个基因表达数据集(GSE24673,GSE97508和GSE1108113)进行差异分析,Gene Ontology(GO)功能注释和Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes(KEGG)通路注释。从STRING数据库构建的蛋白互作网络(protein-protein interaction,PPI)中提取出重要模块联合cytoHubba筛选出核心基因,Xena在线平台对核心基因进行生存分析,通过single sample Gene Set Enrichment Analysis(ssGSEA)进行免疫浸润分析。结果通过分析共获得173个共有差异基因,其中上调基因70个,下调基因103个。GO分析发现,差异基因主要富集于DNA复制和有丝分裂等功能通路。KEGG分析发现大量基因富集于p53信号通路和细胞周期等通路。10个核心基因中CDC6,CDC45和KIF20A基因与RB患者的总生存期相关。我们还发现在肿瘤中CD8+T和γδT细胞浸润程度增加。结论筛选出的RB核心基因和免疫浸润细胞有助于我们在分子水平上更好的理解RB的发生发展机制,为确定新的RB预后标志物和免疫治疗提供理论依据。     

人疱疹病毒6型感染HSB-2细胞的lncRNA表达谱变化分析

目的运用高通量测序技术检测人疱疹病毒6型(human herpesvirus 6, HHV-6)感染人淋巴细胞系HSB-2后长链非编码RNA(long non-coding RNA, lncRNA)表达谱的改变, 探究lncRNA在HHV-6感染复制中的作用。方法 HHV-6感染HSB-2细胞72 h后, 提取对照细胞和病毒感染细胞的RNA进行测序, 筛选差异表达的lncRNA;通过生物信息学方法对预测的lncRNA靶基因进行GO注释和KEGG信号通路分析, 构建共表达网络图。qRT-PCR检测差异表达lncRNA的变化倍数。结果共筛选到612个显著差异表达lncRNA, 其中420个为表达上调, 192个表达下调。通过对lncRNA靶基因进行GO和KEGG富集分析显示, 差异表达lncRNA的靶基因与表观染色体调控、免疫应答及细胞代谢等生物学过程密切相关。qRT-PCR确定10条上调IncRNAs表达变化趋势与高通量测序数据一致。结论本研究对HHV-6感染HSB-2细胞的lncRNA表达谱进行分析, 为深入探索lncRNA在HHV-6复制增殖及相关疾病中的作用奠定基础。     

基于细胞焦亡与免疫相关基因构建及验证肝细胞癌预后风险模型

目的：利用生物信息学方法构建并验证细胞焦亡与免疫相关基因的肝细胞癌预后风险模型,根据其风险评分探索免疫相关性特征,以指导个性化免疫治疗。方法：从TCGA、GEO官网分别下载TCGA-LIHC和GSE14520基因表达谱,从INNATEDB和IMMPORT官网下载免疫相关基因。以TCGA为训练组,GEO为测试组,对训练组细胞焦亡基因表达谱采用Cox回归分析,筛选预后相关基因进行共识聚类分组,提取分组间差异基因与免疫相关基因的交集基因,对交集基因应用单因素Cox和Lasso回归分析,得到预后相关风险评分模型。根据训练组风险中位值划分高低风险组,利用测试组验证模型可行性,最后探索训练组富集分析（GO、KEGG、GSEA）、免疫相关性分析及模型基因蛋白表达情况。结果：共筛选出9个可靠的风险模型基因（ICAM1、S100P、FABP3、CCL20、HRG、IGHM、SPP1、C4BPA、C6）。GO富集分析显示风险差异基因主要参与各种代谢过程。KEGG富集分析显示风险差异基因主要参与补体和凝血级联信号通路。GSEA富集分析显示高风险组与致癌途径的激活密切相关。在免疫浸润、免疫相关通路及免疫检查点...     

大鼠C6胶质瘤细胞的基因表达谱

目的:筛选比较大鼠C6胶质瘤细胞与正常星型胶质细胞中的差异表达基因。方法:利用Illumina Hi Seq4000技术对大鼠C6胶质瘤细胞和正常星形胶质细胞进行转录组测序并对测序结果进行功能注释。以|log2 Fold Change|≥1和q值0.05为标准筛选差异表达基因,并通过GO和KEGG数据库分析其功能和参与的信号通路。结果:较之正常星形胶质细胞,大鼠C6胶质瘤细胞中共筛选得到4363个差异表达基因,其中1603个基因表达上调,2760个基因表达下调;GO富集结果表明:4109个差异表达基因共映射到906个GO term,主要与GTP酶活性正性调节、基因表达正性调节、蛋白结合和钙离子结合等功能相关;KEGG富集结果表明:1535个差异表达基因共参与106条通路,富集最多的是PI3K-Akt信号通路和癌症发生通路。结论:成功获取大鼠C6胶质瘤细胞与正常胶质细胞的基因表达谱,并对其差异基因进行GO和KEGG注释,结果有助于胶质瘤发生发展的研究。     

胃相关性疾病伴肠上皮化生差异表达基因及中药预测的生物信息学分析

目的：通过生物信息学方法筛选胃相关性疾病伴肠上皮化生（IM）的关键基因与通路,探讨其发病机制及潜在治疗靶点,进而预测治疗IM的中药。方法：从公共基因芯片数据库（GEO）数据库中下载包含IM患者的胃黏膜基因表达谱数据,利用Rstudio3.5.2筛选出IM组织与正常胃黏膜组织的差异表达基因（DEGs）;使用DAVID 6.8数据库对DEGs进行GO和KEGG富集分析;基于STRING数据库和Cytoscape 3.6.1软件构建蛋白相互作用（PPI）网络,明确关键基因及核心功能模块;通过将关键基因与医学本体信息检索平台（Coremine Medical）相对应,筛选治疗IM的中药。结果：纳入2个包含IM的基因芯片数据集GSE78523和GSE60427,将2个数据集中IM相关的DEGs取交集获得135个基因,其中上调基因90个、下调基因45个。GO分析结果显示,DEGs主要涉及消化、细胞增殖的调控、细胞间黏附、钠离子跨膜转运、钾离子转运、胆囊收缩素信号通路、单核细胞趋化性、白细胞迁移、细胞外泌体等功能。KEGG通路富集结果显示DEGs显著富集于胃酸分泌、氮代谢、肾素-血管紧张素系统、蛋白...     

基于生物信息学对扩张型心肌病与慢性心力衰竭共同生物标志物的预测*

目的：通过生物信息学的方法预测扩张型心肌病（DCM）与慢性心力衰竭（CHF）发病的共同生物标志物, 为临床上2 种疾病的发病及相关性奠定理论基础。方法：从Gene Expression Omnibus（GEO）数据库下载芯片数 据GSE3585,此为DCM和正常对照组原始数据,同时下载芯片数据GSE76701,此为CHF 和对照组原始数据。 通过R软件分析获得DCM和CHF 发病的差异表达基因,并获得2 种疾病发病的共同差异表达基因,进一步对共 同差异表达基因进行GO 和KEGG富集分析,构建差异表达基因的PPI 相互作用网络图,获得扩张型心肌病和心 衰发病的共同关键基因。结果：DCM的差异表达基因有240 个,其中141 个上调基因,99 个下调基因,CHF 的 差异表达基因有654 个,其中355 个上调基因,299 个下调基因。DCM和CHF 共同的差异表达基因有36 个,其中 19 个上调基因,17 个下调基因。GO 分析显示,差异表达基因主要集中在12 种不同的生理、病理过程中,KEGG 分析获得差异表达基因参与的主要信号通路为5 条,预测7 个关键差异表达基因,分别为：CD163、KYVE1、 MRC1、VSIG4、FCER1G、S100A9、F13A1。结论：该研究初步探讨了DCM与CHF 两种疾病发病分子机制, 获得了两种疾病发病的共同差异表达基因,仍需进一步的实验研究对基因的表达和临床病理特征的相关性进行验 证。