基于生物信息学方法筛选肝细胞癌核心生物标志物及预后关联性分析

目的 利用生物信息学分析技术筛选和鉴定参与肝细胞癌(HCC)进展的核心基因,并评价其在HCC发展及预后中的潜在价值.方法 从GEO数据库筛选出HCC基因数据集GSE101685、GSE84402和GSE46408,利用GEO2R对差异表达基因(DEGs)进行分析.采用DAVID数据库构建基因功能注释和通路富集分析.利用...     

宫颈癌相关差异表达基因的筛选及预后价值分析

目的通过分析GEO数据库中的基因芯片数据,筛选宫颈癌相关的差异表达基因。方法从GEO数据库中下载宫颈癌相关基因表达数据集GSE9750和GSE63514,利用GEO2R工具筛选差异表达基因;利用DAVID在线工具进行GO和KEGG富集途径分析;利用GSE7803、GSE39001和TCGA中的数据对结果进行验证。结果共筛选出176个宫颈癌相关差异表达基因,包括上调基因41个,下调基因135个;INHBA基因在宫颈癌组织中高表达,且与患者的总生存期(HR=2.5,P0.01)和无病生存期呈负相关(HR=2.7,P0.01)。结论通过分析GEO中的基因芯片数据获得多个宫颈癌发病相关的基因,INHBA基因可作为患者的诊断及预后评估的潜在新分子标记。     

基于常染色体显性多囊肾病基因芯片数据的生物信息学分析

目的通过GEO数据库(Gene Expression Omnibus)下载常染色体显性多囊肾病(autosomal dominant polycystic kidney disease,ADPKD)患者基因芯片数据集进行分析,得出共同差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)并进行生物信息学分析,探索ADPKD发病机制中可能的信号通路和蛋白-蛋白相互作用机制。方法通过GEO数据库下载两组关于ADPKD患者肾囊肿组织及对照组织的基因芯片数据集GSE7869和GSE35831,对其进行DEGs筛选,使用DAVID数据库和Funrich软件分析生物学信息及信号通路,使用STRING数据库分析蛋白-蛋白相互作用机制。结果 GSE7869共有3970个DEGs,GSE35831共有147个DEGs。两组DEGs有28个相同的上调基因和24个相同的下调基因:上调DEGs的功能集中在离子通道相关通路,相关信号通路富集于自噬相关通路如m TOR和PI3K/Akt通路、生长因子和整合素相关通路;下调DEGs集中于能量代谢功能和相关信号通路。结论通过分析ADPKD得出的52个DEGs和相关富集信号通路,可为疾病研究提供潜在的生物标记物和方向;调控ADPKD肾细胞自噬、延缓囊肿进展将可能成为新的研究焦点。     

基于基因芯片的肾母细胞瘤生物信息学分析

目的:整合并利用生物信息学分析肾母细胞瘤基因表达谱芯片,挖掘肾母细胞瘤发生的关键基因。方法:利用GEO2R在线分析工具对GEO数据库肾母细胞瘤基因芯片数据GSE2712进行差异表达基因筛选,使用R软件对差异表达基因进行火山图绘制,进一步结合DAVID和STRING在线生物信息学工具对差异表达基因进行调控网络分析并构建蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction, PPI)网络,使用Cytoscape软件进行Hu b基因筛选。结果:共筛选出肾母细胞瘤差异表达基因955个,其中表达上调基因157个,表达下调基因798个。对差异表达基因进行GO富集分析和KEGG通路富集分析,利用在线生物信息学工具构建PPI网络,使用Cytoscape软件获取PPI网络中前10位Hub基因,分别是FN1,ALB,VEGFA,KDR,IGF1,PECAM1,FLT1,TEK,FGF1和ANGPT1。结论:应用生物信息学能有效分析基因芯片数据,获取肾母细胞瘤发生的关键基因,为肾母细胞瘤的治疗提供新的思路。     

胃癌相关长链非编码RNA的生物信息学筛选

目的用生物信息学方法筛选胃癌中差异表达的长链非编码RNA。方法于NCBI公共数据平台GEO下载胃癌基因芯片数据GSE33335,用SAM软件对其进行差异表达分析,对差异表达基因进行重注释并筛选其中的长链非编码RNA,用Gene Cluster和Tree View软件对筛选出的长链非编码RNA的表达情况予以验证。结果针对该芯片数据,筛选出胃癌中差异表达的非编码RNA 15个,其中,表达上调的12个,表达下调的3个,这15个非编码RNA表达值倍数均2或0.5(q均0.05)。结论用生物信息学方法筛选胃癌相关的长链非编码RNA是一种非常高效的手段,能为胃癌相关肿瘤标志物的探索提供理论依据。     

基于生物信息学筛选与铁死亡有关的非小细胞肺癌EGFR-TKIs耐药DEGs

目的 基于生物信息学筛选与铁死亡有关的非小细胞肺癌(NSCLC)表皮生长因子受体(EGFR)-酪氨酸激酶抑制剂(TKIs)耐药差异表达基因(DEGs)。方法 从基因表达综合数据库(GEO)中选取NSCLC EGFR-TKIs耐药的细胞测序基因集GSE117846,从中筛选P<0.05且|log₂FC|≥1(FC表示变化倍数)的DEGs。利用FerrDb数据库获取铁死亡相关基因。采用jvenn对从GSE117846数据集中筛选得到的DEGs与从FerrDb数据库中获取的铁死亡相关基因取交集。对交集基因进行基因本体论(GO)功能和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析,并绘制蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络。采用Cytoscape软件中的Cytohubba插件计算交集基因的评分,取评分前10的基因用于Hub基因的筛选。利用ULCAN和GEPIA2数据库分析Hub基因在NSCLC中的表达及对患者生存预后的影响。通过实时荧光定量PCR(qPCR)检测Hub基因mRNA在NSCLC患者癌组织和癌旁组织及体外细胞中的相对表达水平,验证生物信息学的分析结果。...     

基于GEO数据的病毒相关性肝癌潜在生物基因标志物的筛选及生物信息学分析

目的　利用生物信息学分析方法,探索在肝细胞癌预后评估中扮演重要角色的潜在生物标志物。方法　从基因表达综合数据库（gene expression omnibus database,GEO）中收集2019年1月1日～2021年1月1日三个病毒相关性肝细胞癌的转录数据集,共含有52个肝细胞癌肿瘤组织和33个肝细胞癌旁组织（对照组）,通过GEO2R进行差异基因的鉴定。利用韦恩图绘制三个数据集的共同差异基因,使用DAVID数据库对共同差异基因进行基因功能富集分析,包括基因本体论(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)分析。通过STRING数据库和Cytoscape软件构建蛋白互作网络,根据蛋白之间的连接度,筛选和鉴定出关键基因。基于Kaplan-Meier方法及cBioPortal在线工具,分析关键基因表达与生存预后的相关性。结果　基于三个芯片数据集,共筛选出423个共同差异表达的基因,这些基因主要富集到细胞分裂以及氧化还原等细胞生物学过程;蛋白互作网络共聚焦到20个关键基因,其中BUB1, BUB1B, CDC20, NCAPG, TPX2和UBE2C的表达改变与不良临床结局之间存在显著的相关性。结论　BUB1, BUB1B, CDC20, NCAPG, TPX2和UBE2C在病毒相关性肝细胞癌中异常高表达并且与临床预后相关,可作为病毒相关性肝细胞癌的潜在生物标志物及治疗靶点。     

基于生物信息学挖掘骨关节炎潜在的关键生物标志物

目的 基于生物信息学的方法挖掘骨关节炎(OA)潜在的关键生物标志物。方法 从GEO数据库下载人类关节滑膜组织微阵列mRNA数据集GSE55457、GSE82107、GSE55235和miRNA数据集GSE143514,筛选OA与正常滑膜之间的差异表达基因(DEGs),利用在线分析工具Metascape对差异表达基因进行GO功能富集分析和KEGG通路富集分析,并利用在线分析数据库STRING将筛选出的DEGs基因导入数据库,进行差异基因蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)分析,并利用Cytoscape软件构建PPI网络。结果 GSE55457、GSE82107、GSE55235中最终共筛选出19个交叉的关键基因。GO功能富集分析表明,这些基因主要参与免疫相关过程;KEGG通路富集分析显示,这些基因主要参与白细胞介素(IL)-17信号通路、肿瘤坏死因子(TNF)信号通路等。利用PPI网络得到了趋化因子配体(CXCL)2、JUN、CXCL3、基质金属蛋白酶(MMP)1、磷脂酶Cδ3(PLCD3)这5个OA最关键的基因,通过构建一个由29个节点和39条边组成的mRNA-miRNA共表达网络,分析m...     

PITX1基因在肺腺癌中的表达及临床预后意义

目的:探讨同源域转录因子1(paired like homeodomain 1,PITX1)基因在肺腺癌组织和正常组织中的表达水平及其与临床病理特征和预后之间的相关性。方法:综合利用肿瘤基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库和基因表达数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)中的GSE130779和GSE85841数据集,分析PITX1基因在肺腺癌患者癌组织及癌旁组织中的表达水平,并利用实时荧光定量PCR法在40例肺腺癌患者组织中验证PITX1基因的表达水平。同时利用COX回归分析PITX1基因与肺腺癌患者的总生存期(overall survival,OS)和无复发生存期(recurrence-free survival,RFS)之间的相关性,进而分析其表达水平与肺腺癌患者临床病理特征之间的相关性。结果:基于TCGA和GEO数据库分析结果显示PITX1基因在肺腺癌组织中显著高表达(P<0.01),实时荧光定量PCR结果显示PITX1基因在肺腺癌组织的表达量显著高于癌旁正常组织(P<0.001),其相对表达量分别为1.064±0.077和0.641±0.044。COX回归分析显示PITX1基因的表达水平与肺腺癌患者的TNM分期、淋巴结转移状态和肿瘤大小显著相关(均P<0.05)。同时,上调PITX1的表达水平与肺腺癌患者的OS和RFS呈负相关。结论:PITX1基因在肺腺癌组织中显著高表达,且与肺腺癌患者的预后显著相关。     

溃疡性结肠炎患者对英夫利昔单抗原发性失应答的肠道黏膜基因筛选

目的 筛选英夫利西单抗(IFX)治疗溃疡性结肠炎(UC)的原发性失应答与应答患者的差异表达基因(DEGs)并进行生物信息学分析,预测对IFX失应答的UC患者的潜在靶点.方法 采用GEO2R在线工具软件分析IFX治疗的UC患者数据集GSE14580、GES 12251和GSE23597,获得DEGs;通过String数据...     

基于生物信息学方法对抑郁症小鼠 脑组织差异基因表达的分析

目的:基于生物信息学方法分析抑郁症小鼠海马和杏仁核等脑组织中差异表达基因及其可能的生物学功能。方法:选取GEO数据库中数据集GSE151807,利用R软件及Limma包进行差异基因的筛选;对数据集GSE151807基因表达矩阵进行基因集富集分析;利用David在线分析工具对差异基因进行基因本体论(GO)富集分析和KEGG信号通路富集分析。利用String在线网站构建差异基因表达蛋白间相互作用网络(PPI),使用Cytoscape软件进行模块聚类和关键基因筛选及数据可视化。结果:抑郁症小鼠脑组织(海马和杏仁核)中共有351个基因表达水平发生改变,其中182个基因上调,169个基因下调。对基因表达矩阵进行基因集富集分析发现,神经活性配体-受体相互作用、泛素介导的蛋白水解、亨廷顿氏病、谷胱甘肽代谢、过氧化物酶、长期抑郁等有关的基因显著富集。差异基因GO富集分析发现,RNA聚合酶Ⅱ启动子转录的调控、细胞内膜结合细胞器、转录因子活性调控等显著富集。差异基因KEGG信号通路富集分析发现,烟酸酯和烟酰胺代谢、孕激素介导的卵母细胞成熟、ECM-受体相互作用等信号通路显著富集。通过构建蛋白质相互作用网络,筛选出2个核心基因Fos和Itpkb,其中Fos基因在抑郁症小鼠海马和杏仁核组织中为下调基因,而Itpkb基因则为上调基因。结论:抑郁症小鼠脑组织(海马和杏仁核)中基因表达发生显著改变,差异基因参与不同的生物学过程和信号通路,Fos和Itpkb可能是与抑郁症发生相关的核心基因,可能作为潜在的药物治疗靶点。     

基于GEO数据库对类风湿性关节炎相关基因筛选及生物信息学分析

目的　基于生物信息学筛选类风湿性关节炎(rheumatoid arthritis, RA)的差异表达基因,并分析差异表达基因的生物学功能及其调控通路。方法　从GEO(gene expression omnibus)数据库检索并下载了基因芯片GSE94519,通过GEO数据库的在线分析工具GEO2R以P<0.05,|logFC>1.5|为条件筛选RA的差异基因,以DAVID6.8对筛选出的RA差异基因开展GO功能注释和KEGG信号通路富集分析。通过STRING在线分析工具和Cytoscape软件挖掘在RA生物学过程中发挥至关重要作用的关键基因。结果　该研究共发现差异表达基因278个,GO功能在生物学方面主要介导血小板脱颗粒、病毒过程、氧化还原过程和GTPase活性正调节的转导过程,在细胞功能方面主要参与胞外小体、胞浆、薄膜及细胞质的调控,在分子功能方面主要富集于GTPase活性、泛素蛋白连接酶结合、钙黏蛋白结合参与细胞之间的黏附。KEGG的分析RA差异表达的基因结果表明其主要的信号通路是调节氧化磷酸化以及帕金森病,在蛋白互作网络中筛选出10个Hub基因分别为ACTB,RHOA,PPBP,B2M,MT-CYB,PF4,CFL1,MT-ATP6,VCL和TPM1。结论　利用生物信息学和R语言能有效分析GEO数据库的原始基因芯片数据,获得芯片内在的生物学信息;通过关键差异基因分析不仅能识别目前已知的类风湿关节炎相关信号通路,还能发现一些新的通路或生物学过程。     

基于GEO数据库的胎儿发育异常时羊水游离RNA中组织特异性差异表达基因分析

目的通过生物信息学分析发现羊水游离RNA中能够反映胎儿发育异常的组织特性基因。方法从Human Protein Atlas数据库下载基因在正常组织表达数据,从Gene Expression Omnibus数据库下载唐氏综合征及爱德华综合征胎儿羊水游离RNA芯片检测数据。利用R语言统计分析正常组织表达数据中的组织特异性基因。利用limma程序包分析唐氏综合征及爱德华综合征的差异表达基因。取两者交集获取组织特异性差异表达基因。结果与正常胎儿比较,唐氏综合征胎儿有717个差异基因,爱德华综合征胎儿有1038个差异基因,71个基因为共同差异基因。DOK7、ARHGEF39、FAM111B、CCHCR1、R3HDML、WNK3、FIBCD1、SMIM10L2B及SMIM10L2A 9个基因为组织特异性差异表达基因,这些基因参与大脑、甲状腺、睾丸、消化道等多个组织的发育过程。结论差异表达基因分析和组织特异性基因相结合的方法是筛选羊水游离RNA中胎儿发育异常标志物的可行方法。     

小鼠脑缺血再灌注损伤不同时间点基因表达谱的 变化研究

目的：通过生物信息学方法研究小鼠脑缺血再灌注损伤（CIRI）所致的损伤模型的基因表达谱变化,寻 找疾病相关的关键基因。方法：从Gene Expression Omnibus（GEO）中下载关于小鼠脑损伤GSE23160时间 序列基因表达谱芯片的原始数据,分析皮质脑组织样本和纹状体脑组织样本在缺血再灌注不同时间点基因 表达谱的差异,并对差异表达基因进行GO和KEGG功能富集分析。再通过聚类分析挑取表达趋势明显的 差异基因进行免疫细胞浸润分析和关键基因分析。并在大鼠CIRI模型上对显著差异基因进行验证。结果： 免疫细胞浸润分析发现CIRI过程中出现肥大细胞和巨噬细胞浸润。CIRI过程中的差异基因主要参与愈伤 反应、炎性反应和信号转导通路等。在2个组织样本的不同再灌注时间点Timp1和Gpr84基因表达都发生 了显著上调。大鼠CIRI模型进一步验证了Timp1和Gpr84基因的上调表达。结论：Timp1和Gpr84基因可 能是脑缺血再灌注过程中的关键基因。     

Identification of crucial genes and pathways associated with prostate cancer in multiple databases

ObjectiveProstate cancer (PCa) is a malignant neoplasm of the urinary system. This study aimed to use bioinformatics to screen for core genes and biological pathways related to PCa.MethodsThe {"type":"entrez-geo","attrs":{"text":"GSE5957","term_id":"5957"}}GSE5957 gene expression profiles were obtained from the Gene Expression Omnibus (GEO) database to identify differentially expressed genes (DEGs). Gene ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway enrichment analyses of the DEGs were constructed by R language. Furthermore, protein–protein interaction (PPI) networks were generated to predict core genes. The expression levels of core genes were examined in the Tumor Immune Estimation Resource (TIMER) and Oncomine databases. The cBioPortal tool was used to study the co-expression and prognostic factors of the core genes. Finally, the core genes of signaling pathways were determined using gene set enrichment analysis (GSEA).ResultsOverall, 874 DEGs were identified. Hierarchical clustering analysis revealed that these 24 core genes have significant association with carcinogenesis and development. LONRF1, CDK1, RPS18, GNB2L1 (RACK1), RPL30, and SEC61A1 directly related to the recurrence and prognosis of PCa.ConclusionsThis study identified the core genes and pathways in PCa and provides candidate targets for diagnosis, prognosis, and treatment.     

脊髓损伤后肌肉萎缩组织中差异表达基因的生物信息学分析

目的通过生物信息学方法分析脊髓损伤后肌肉萎缩患者肌肉组织的差异表达基因,筛选出与该病相关基因。方法选取基因表达数据库(GEO)中GSE21497芯片,通过R语言软件筛选出差异基因。将筛选出的差异表达基因进行GO、KEGG分析,构建蛋白质互作用网络。使用分子复合物检测算法(MCODE)筛选相互作用紧密的显著差异表达基因。结果筛选得出294个差异表达基因,其中8个上调表达基因,286个下调表达基因。GO富集分析中,差异基因主要存在于肌质、肌膜、肌球蛋白复合物等结构,主要涉及肌肉构成和β-连环蛋白、热休克蛋白等物质的结合,主要参与肌肉系统发育、调控细胞分化与凋亡、突触修剪等过程。通过蛋白质互相作用网络(PPI Network)筛选出18个可能与脊髓损伤后肌肉萎缩发生发展紧密相关的差异表达基因,包括TNNI1、GYS1、C1QA等。结论本研究筛选出的差异表达基因可为深入探索脊髓损伤后肌肉萎缩的机制及治疗提供新的思路。     

基于 GEO数据筛选卵巢癌细胞对紫杉醇耐药基因及相关分子机制与治疗药物实验探讨

目的　基于 GEO数据筛选卵巢癌患者对紫杉醇耐药的基因分子机制和治疗药物并进行实验验证。方法　利用 GEO数据库下载卵巢癌紫杉醇耐药基因芯片 GSE28784和 GSE15372,通过 R和 Bioconductor筛选共同差异表达基因并进行 GO和 KEGG分析。分析卵巢癌紫杉醇耐药的基因分子机制,采用 ConnectivityMap筛选紫杉醇耐药卵巢癌患者的治疗药物并进行验证。结果　GSE15372和 GSE28784数据集筛选共同差异表达基因,其中上调 143个,下调 83个。 GO分析显示,共同差异表达基因参与 DNA复制和代谢过程、胆固醇代谢、染色体细胞组分、辅酶结合及腺嘌呤核苷酸结合等分子功能。 KEGG结果显示,共同差异表达基因参与细胞周期、蛋白酶体及萜类化合物骨架生物合成等肿瘤信号通路。与紫杉醇耐药卵巢癌相关的关键基因有 CDK2,MCM4,hMSH2,JUN及 AREG。根据 ConnectivityMap模块分析结果,确定潜在候选药物为血根碱。 1.0,3.0及 5.0 μmol/L血根碱组、紫杉醇组及空白对照组的卵巢癌细胞增殖率和侵袭数目比较,差异具有统计学意义 (F=189.265,95.127,均 P<0.001)。不同浓度血根碱组的卵巢癌细胞增殖率和侵袭数目显著低于紫杉醇组和空白对照组,差异均有统计学意义 (t=2.341~8.720,均 P<0.05)。紫杉醇组与空白对照组的卵巢癌细胞增殖率和侵袭数目比较差异均无统计学意义 (t=0.543,0.389,均 P>0.05)。不同浓度血根碱组组间卵巢癌细胞增殖率和侵袭数目比较,差异具有统计学意义 (t=2.380~5.677,均 P<0.05)。结论　卵巢癌紫杉醇耐药与 CDK2, MCM4,hMSH2,JUN及 AREG关键基因有关,血根碱能有效抑制卵巢癌细胞的增殖、侵袭,有望成为紫杉醇耐药卵巢癌患者的治疗新药。     

基于生物信息学分析筛选脓毒症诱导急性肺损伤的关键基因

目的通过生物信息学分析筛选脓毒症诱导急性肺损伤（ALI）的关键基因。 方法从基因表达谱（GEO）数据库中下载GSE10474数据集,该数据集包含13例脓毒症ALI患者样本（ALI组）和21例脓毒症患者样本（脓毒症组）基因数据。使用limma包筛选两组样本的差异表达基因,并对筛选出的差异表达基因进行基因本体论（GO）功能分析及京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析。通过STRING数据库构建蛋白质相互作用（PPI）网络并确定前10位hub基因。 结果从GSE10474数据集中共筛选出115个差异表达基因,其中65个上调基因,50个下调基因。GO分析显示,生物过程的基因主要富集在金属离子稳态、氧化应激、电离辐射等;细胞组分主要富集在液泡膜、高尔基体膜、内质网膜、溶酶体膜等生物膜;这些基因主要与生物跨膜、泛素结合酶活性、蛋白络氨酸、丝氨酸和苏氨酸激酶结合蛋白活性以及蛋白激酶抑制活性等分子功能相关。KEGG富集分析显示,差异表达基因主要富集在磷脂酶信号通路、胰岛素信号通路、T细胞介导的免疫反应以及免疫相关的信号通路。PPI网络图筛选出了前10位hub基因,分别为CD4、CD74、髓细胞核分化抗原（MNDA）、髓细胞触发受体1（TREM1）、人白细胞抗原DRA（HLA-DRA）、细胞附着蛋白1相互作用蛋白（CYTIP）、凝血因子XⅢA链（F13A1）、血清胱抑素F（CST7）、丝裂原激活蛋白激酶1（MAPK1）、细胞周期蛋白依赖性激酶抑制剂1A（CDKN1A）。 结论CD4、CD74、MNDA、TREM1、HLA-DRA、CYTIP、F13A1、CST7、MAPK1及CDKN1A是脓毒症诱导ALI的关键基因,可作为临床治疗和新药开发的新靶点。