酒精使用障碍的潜在关键基因生物信息学分析

背景 酒精使用障碍（AUD）是一类慢性复发性脑病,遗传因素在AUD的发病过程中起重要作用。明确AUD的关键分子标志物对于进一步阐明疾病的发病机制,探索新的治疗靶点和预防复发具有重要意义。目的 应用生物信息学方法,筛选AUD的核心基因和信号通路,为AUD的防治提供新的方向。方法 从基因表达综合数据库（GEO）下载基因表达数据集GSE161986。应用R软件的limma包筛选差异表达基因（DEGs）。使用DAVID数据库进行基因富集分析（GSEA）。使用STRING数据库和Cytoscape软件构建蛋白-蛋白互作网络（PPI）并寻找网络核心基因。使用GSE44456验证筛选潜在核心基因。结果 共筛选出114个DEGs。富集分析表明,差异基因主要参与信号转导、蛋白结合、细胞膜以及MAPK信号通路等功能的调控。PPI及验证分析显示,GAD1、TIMP1和CD44可能是AUD发病的潜在关键基因。结论 GAD1和TIMP1表达异常以及MAPK信号通路可能在AUD的发病过程中起关键作用,并可能作为AUD诊断和治疗的潜在分子靶点。     

基于分子对接和网络药理学探讨消栓肠溶胶囊改善血管内皮功能的作用机制

目的 应用分子对接和网络药理学方法,预测消栓肠溶胶囊改善血管内皮功能的潜在靶点及信号 通路。 方法 通过中药系统药理学数据库与分析平台（traditional Chinese medicine systems pharmacology database and analysis platform,TCMSP）数据库检索消栓肠溶胶囊的主要活性化合物,并筛选出中药 活性成分的作用靶点;借助GeneCards、在线人类孟德尔遗传（online Mendelian inheritance in man,OMIM） 等数据库获取血管内皮功能障碍的相关靶标。利用STRING数据库和Cytoscape 3.8.0软件构建药物-化 合物-靶点网络、蛋白互作（protei n-protein interaction,PPI）网络。最后对核心靶点进行GO富集、京都基 因和基因组百科全书（Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG）通路分析,借助AutoDock分子 模拟软件进行分子对接。 结果 根据筛选条件得到消栓肠溶胶囊66个活性化合物和218个药物靶点,消栓肠溶胶囊与血管 内皮功能障碍共同靶点基因159个,拓扑分析结果包含5个关键靶点。通过GO分析得出2700个生物过 程,通过KEGG通路富集分析得出168条信号通路。分子对接研究结果显示消栓肠溶胶囊化学成分与 关键靶点具有较好的结合活性。 结论 消栓肠溶胶囊可能通过作用于TP53、MAPK1、JUN、Akt1、MAPK8等关键靶点,调控磷脂酰肌 醇3-激酶（phosphatidylinositol 3-kinase,PI3K）/Akt信号通路、流体剪切应力和动脉粥样硬化、糖尿病 并发症晚期糖基化终末产物（advanced glycation end product,AGE）与其受体（receptor for AGE,RAGE） 信号通路、IL-17信号通路、TNF-α信号通路、凋亡、Th17细胞分化、TP53信号通路等,调节血流动力、抗 凋亡、抗炎、保护血管及促进血管新生,从而发挥改善血管内皮功能的作用。     

阿尔茨海默病的组学机制分析及药物预测

目的通过生物信息学的方法分析阿尔茨海默病(AD)患者和正常对照之间的差异表达基因以及相应的靶向药物。方法从基因表达数据库(GEO)中获取AD患者和正常对照的相关数据芯片(GSE5281),利用R语言LIMMA程序包进行差异表达基因分析,筛选差异表达基因,使用DAVID数据库对进行基因本体(GO)及京都基因与基因组百科全书(KEGG)信号通路富集分析,再利用STRING数据库进行蛋白相互作用网络(PPI)分析,筛选出核心基因和关键基因,以核心基因为靶点的筛选出现有药物。结果共筛选出863个差异表达基因,包括246个上调基因和617个下调基因,GO富集分析结果示差异基因主要功能为ATP结合等,KEGG通路富集分析为帕金森病、朊蛋白病等多种神经退行性疾病,以及长时程增强作用、轴突导向等,STRING数据库分析得到5个核心基因(PSMA7、PSMA3、PSMB7、PSMC5和PSMC3),和31个关键基因(包括23个上调基因和8个下调基因),以核心基因为靶点筛选出8种现有药物,3组基因芯片两两比较筛选出13个共同的差异表达基因。结论基于GEO数据库的生物信息学分析,AD患者与正常对照之间存在差异表达基因并筛选出现有药物。     

高危神经母细胞瘤差异表达基因的生信分析

目的 应用生信分析方法筛选高危神经母细胞瘤的差异表达基因（DEG）。方法 从GEO数据库下载2个高危神经母细胞瘤数据集（GSE49710、GSE73517），筛选DEG，应用GO和KEGG进行富集分析，构建PPI网络筛选中枢基因。结果 GSE49710包括34个上调DEG和284个下调DEG，GSE73517包括62个上调DEG和309个下调DEG。GO分析显示，生物过程主要集中在细胞粘附、GTP酶活性的正调节、转录的负调节、DNA模板化、凋亡过程的负调节、中枢神经系统发育，调节的细胞成分富集在膜的组成部分、细胞外区域、质膜的组成部分、细胞外空间，调节的分子功能富集于钙离子结合、受体结合。KEGG分析显示在可卡因成瘾、造血细胞谱系、NOD样受体信号通路、糖胺聚糖生物合成-硫酸乙酰肝素/肝素中显著富集。PPI网络确定5个中枢基因（ADRB2、MC4R、CD69、RBFOX1和IL7R）。结论 ADRB2、MC4R、CD69、RBFOX1和IL7R可能与高危神经母细胞瘤的发生、发展相关，也可为高危神经母细胞瘤提供潜在治疗靶点。     

肝脏X受体激动剂相关阿尔茨海默病的关键基因和信号通路研究

目的探索肝脏X受体(LXR)激动剂相关阿尔茨海默病(AD)的分子机制,为AD治疗的研究提供指导。方法自GEO数据库中下载数据集GSE31624的原始基因芯片数据,按照AD动物模型(Tg2576小鼠)的处理方法(注射和不注射LXR激动剂苯甲磺酰胺),将所有样本的基因芯片数据分为LXR组和AD组两组,每组11只。对原始数据进行标准化,用R语言中的Limma包通过贝叶斯检验分析得到差异表达基因(DEGs)。之后利用DAVID数据库对DEGs进行基因本体论(GO)分析,通过KEGG数据库对DEGs进行通路富集分析,并利用STRING数据库构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络,通过Cytoscape软件进行可视化处理,利用CytoHubba插件分析得到互作强度最高的基因(Hub基因)。结果总共得到665个DEGs,其中上调基因284个,下调基因381个。GO分析结果表明,DEGs主要位于乙酰胆碱门控通道复合物,其功能主要集中于突触传递、脂蛋白运输、细胞内信号转导的正调节和神经肌肉突触传递等过程。KEGG分析结果显示Ras信号通路、5-腺嘌呤核苷酸(AMP)依赖的蛋白激酶(AMPK)信号通路、Janus激酶(Jak)-信号转导与转录激活剂(STAT)信号通路、磷脂酰肌醇-4,5-双磷酸3-激酶(PI3K)-胸腺嘧啶核苷激酶(AKT)信号通路、丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)信号通路等信号通路在LXR激动剂治疗AD的机制中发挥着重要的作用。通过PPI网络分析共得到Cftr、Lrp2、Rnf144b、Tfrc、Uba52、Slc18a3、Aak1、Dvl2、Dab2、Arpc5、Ube4a、Trim71、Asb1、Ube2v2、Rnf220和Asb17等16个Hub基因。结论通过分析LXR激动剂治疗AD相关的基因芯片数据,发现了可能发挥重要作用的Cftr、Lrp2、Rnf144b、Tfrc、Uba52、Slc18a3、Aak1、Dvl2、Dab2、Arpc5、Ube4a、Trim71、Asb1、Ube2v2、Rnf220和Asb17等16个关键基因,以及Ras信号通路、AMPK信号通路和Jak-STAT信号通路等8个关键的信号通路,它们可能是LXR激动剂治疗AD的作用靶点。     

肌营养不良小鼠关键基因和通路的生物信息学分析

目的对杜兴型肌营养不良症动物模型mdx鼠的关键基因和通路进行分析,探索mdx鼠的发病机制,为DMD的潜在治疗靶点研究奠定基础。方法从GEO (Gene Expression Omnibus)数据库中筛选纳入GSE7187、GSE64418和GSE52766数据集,分别筛选出3个数据集中的mdx鼠的差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs),对3个数据集中重合的DEGs进行基因本体论分析、富集信号通路分析和蛋白质网络互作分析并筛选出10个网络重要节点作为关键基因。结果 3个数据集共同的DEGs有68个,其中61个基因表达上调,7个基因表达下调。GO分析发现DEGs主要与免疫系统过程有关,KEGG分析发现DEGs参与了与炎症反应和免疫反应相关的通路。Tyrobq、Emr1、C1qb、Ly86、C1qc、C1qa、Lyz2、Ms4a6d、Fcer1g和Fcgr3是mdx鼠的关键基因。结论 mdx鼠发病与免疫反应和炎症反应有关,本研究筛选出的关键基因提示了DMD新的治疗靶点。     

生长激素腺瘤中差异表达的微小RNAs及其靶基因的相关生物信息学分析

目的探讨垂体生长激素(GH)细胞腺瘤中差异表达的微小RNAs(miRNAs)及其靶基因的生物学功能和两者的调控关系。方法利用miRDB、miRwalk、Targetscan7.2及starbase数据库对差异表达的miRNAs进行靶基因预测并对靶基因进行GO、KEGG和蛋白-蛋白相互作用网(PPI)分析,随后筛选出有意义的核心靶基因,取核心靶基因和数据库的mRNAs测序结果进行对比,构建可视化的miRNAs-靶基因调控关系网。结果以蛋白相互作用程度≥20为标准,本研究得到113个上调的miRNAs核心靶基因和128个下调的miRNAs核心靶基因,进一步取交集得到13个目的核心靶基因,这些基因主要涉及的通路为泛素介导蛋白水解通路,其相对应的调控miRNAs为miR-15b、miR-365、miR-32-3p、miR-486-5p。结论本研究应用生物信息学分析工具构建了与GH细胞腺瘤密切相关的miRNAs-核心靶基因相互调控网,发掘了一些可能与GH细胞腺瘤发病机制和病理过程有关的蛋白和通路。     

基于生物信息学方法的精神分裂症炎症机制研究

目的:通过生物信息学方法研究精神分裂症涉及的炎症机制。方法:从GEO数据库中获取GSE12679基因芯片中11例精神分裂症患者和5名健康对照者背外侧前额叶皮质(DLPFC)内皮细胞转录数据,并通过生物信息学方法找出差异表达基因,通过DAVID在线数据库的基因本体(gene ontology,GO)功能注释和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)通路富集分析模块找出差异表达基因富集的功能和通路。结果:在精神分裂症患者与正常对照的DLPFC内皮细胞找到389个差异表达基因,其中145个基因表达上调,244个基因表达下调;以P0.05为标准,找到差异表达基因富集于65个GO条目以及17条KEGG通路,富集的GO条目以及KEGG通路均有涉及免疫机制,包括趋化因子、肿瘤坏死因子信号通路以及Toll样蛋白信号通路等。结论:精神分裂症的病理生理过程或许涉及炎症机制。     

精神分裂症患者血浆外泌体微小RNA 差异表达谱及其生物信息学分析

目的:探讨精神分裂症患者及正常人群血浆外泌体微小RNA(miRNA)的差异表达，初步了解差异表达miRNA在精神分裂症病程发展中的作用。方法:采用高通量测序技术检测48例精神分裂症患者和48名健康对照者的血浆外泌体miRNA的表达水平，构建miRNA差异表达谱。预测表达差异显著的miRNA的靶基因，再对靶基因进行GO功能注释和KEGG通路分析，确定差异表达miRNA的主要生物学功能及其可能参与的信号通路。结果:与对照组相比，精神分裂症患者血浆外泌体共筛选出353个miRNA显著异常表达，其中157个表达上调，196个表达下调。通过GO富集和KEGG分析，上述差异表达的miRNAs主要涉及神经元细胞体、谷氨酸能突触、神经元间突触、突触前和突触膜等细胞组成，并主要参与轴突新生、化学突触传递调节、跨突触信号调节等生物过程，可能通过MAPK信号通路、PI3K Akt信号通路、TNF信号通路、Wnt信号通路、FoxO信号通路、多巴胺能突触及Hippo等信号通路参与精神分裂症的发生和发展过程。结论:经药治疗精神分裂症患者血浆外泌体中miRNAs存在显著的差异性表达，miRNA-206、miR-14...     

自噬基因在颅内动脉瘤破裂中的生物信息分析

目的 通过生物信息分析方法，探讨自噬在颅内动脉瘤(Intracranial aneurysm, IA)破裂中的潜在作用。方法 对基因表达芯片数据进行差异性分析，得到的差异表达基因(Differential Expression Genes, DEGs)与自噬基因取交集后采用基因本体(Gene Ontology, GO)、京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes, KEGG)富集分析及蛋白相作网络(Protein-protein interaction, PPI)构建的方法，探讨基因富集的生物学功能，鉴定关键基因。对数据集进行免疫浸润分析，并分析关键基因与免疫细胞浸润的相关性。结果 共筛选出17个IA破裂中差异表达的自噬相关基因，主要富集于自噬(动物),雌激素信号通路，坏死性凋亡等信号通路。70KDA热休克蛋白8(Heat shock 70 kDa protein 8,HSPA8),90KDA热休克蛋白AB1(Heat shock protein 90 kDA alpha, class B,member 1,HSP90AB1...     

缺血性脑卒中患者恢复稳定期外周血单个核细胞中差异表达基因的生物信息学研究

目的分析缺血性脑卒中(IS)患者恢复稳定期外周血单个核细胞(PBMCs)中的差异表达基因,为探讨脑卒中恢复稳定期的遗传病理机制提供生物信息学线索。方法选择GEO数据库中GDS4521芯片数据,该芯片以年龄、性别相匹配的20例IS恢复稳定期(脑卒中发生至少6个月以上)患者和20例未发生过脑卒中者作为研究对象,收集其PBMCs进行基因芯片检测,利用GEO2R、DAVID、g:profiler和String等工具,筛选和分析差异表达基因功能富集和相关信号通路情况。结果脑卒中恢复稳定期组与对照组相比,在PBMCs中发现37个基因表达明显变化,其中34个上升,3个下降。GO分析表明,这些差异表达基因在生物过程方面,以炎性反应、中性粒细胞趋化相关基因为最多;在分子功能方面,以趋化因子活性相关基因为最多。KEGG信号通路分析表明,位于TNF信号通路中的差异表达基因数量最多。相互作用网络图揭示,这些差异基因主要以与炎性反应相关的两个网络为主。结论 IS发生超过6个月后仍有多种功能蛋白和信号通路可能发生改变,特别是与炎性反应相关的蛋白和信号通路,提示炎性反应在IS的恢复稳定期仍可能对疾病的预后和再发起作用。     

Bioinformatics Analysis of Microarray Profiling Identifies That the miR-203-3p Target Ppp2ca Aggravates Seizure Activity in Mice

This study aimed to identify key genes (microRNA and messenger RNA (mRNA)) and associated signaling-regulated pathways in a drug-induced epilepsy model in mice by microarray profiling. The related microarray dataset of seizures was obtained from the NCBI Gene Expression Omnibus database (GEO), and differentially expressed genes (DEGs) between two control samples or multi-treated samples and samples were analyzed using the statistical software R. To identify the expected function of DEGs, Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) was utilized to conduct Gene Ontology (GO) analysis and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway analysis. The interaction relationship between microRNAs (miRNAs) and mRNAs in normal and epilepsy mouse models was identified using Cytoscape software. TargetScan7.1 was applied to determine the binding sites of DEGs. The dual-luciferase assay was used to verify the target relationship between miRNA and mRNA. Four miRNAs were identified as differentially expressed genes in both 24-h and 28-day status epilepticus (SE)-treated samples. Ppp2ca expression in the mitogen-activated protein kinase (MAPK) signaling pathway was downregulated in the pilocarpine-induced SE mouse model. The expression of Ppp2ca was also downregulated in the kinase-induced SE model group compared with that in the untreated group and MAP kinase (MEK) inhibitor-treated group of mice. KEGG pathway analysis indicated that the MAPK signaling pathway was upregulated in the kinase-induced SE model group compared with that in both the untreated group and the MEK inhibitor-treated group of mice. miR-203 had a targeted relationship with Ppp2ca in both humans and mice. The miR-203-3p target Ppp2ca aggravates the seizures of the SE model in mice.     

伴视神经炎的多发性硬化患者外周血CD19+B细胞中基因差异表达及相关通路的研究

目的利用生物信息学方法分析伴视神经炎的多发性硬化患者外周血CD19+B细胞中基因标记物的特征。方法从GEO数据库获取伴视神经炎的多发性硬化患者外周血CD19+B细胞中基因芯片表达谱,利用GEO2R软件进行差异表达分析,应用GO和KEGG对差异基因进行功能注释和通路分析,并进一步应用string-db数据库进行蛋白相互作用分析。结果共发现561个差异表达基因,这些在差异性表达的基因被富集到不同的生物学过程或分子功能的子集中,主要富集在免疫反应、炎症反应、信号传导调控等功能上,主要调控细胞因子受体互作等通路。结论伴有视神经炎的多发性硬化患者差异基因主要集中在免疫反应以及介导细胞因子受体互作通路上。     

Microarray gene expression profiling and bioinformatics analysis reveal key differentially expressed genes in clival and sacral chordoma cell lines

ABSTRACT

Objective: Chordoma is a rare tumor with a certain rate of distant metastasis. Skull base and sacrum are the two most common origin sites. This study tends to identify key differentially expressed genes (DEGs) between classical clival and sacral chordomas, provide new targets for future treatment options of chordomas.

Methods: The gene expression profiles of GSE95084 and GSE68497 were downloaded from Gene Expression Omnibus database and were analyzed using the limma R package. Function and enrichment analyses of DEGs were performed based on DAVID Database. Protein–protein interaction (PPI) network was constructed using the Cytoscape based on the data collected from STRING online datasets. Hub genes selection and modules analyses of the PPI network were conducted by plugin cytoHubba and MCODE of Cytoscape software, respectively.

Result: In total, 728 genes, including 363 up-regulated genes and 365 down-regulated genes were selected as DEGs. Notably, GO analysis showed that both up-regulated and down-regulated DEGs were mainly involved in cell component such as an integral component of the membrane, plasma membrane and extracellular exosome. DEGs were mainly enriched in pathways like Pathways in cancer, PI3K-Akt signaling pathway, Cytokine-cytokine receptor interaction. FYN, ITGB3, ACTN2 and IGF1 were identified as hub genes and they were all involved in focal adhesion signaling pathway. Furthermore, five significant network modules were obtained from the PPI network.

Conclusion: This study helps to further understand the molecular characteristics of classic chordomas of two distinct sites. Hub genes FYN, ITGB3, ACTN2, and IGF1, as well as focal adhesion signaling pathway, would be new targets for future treatment options of chordomas.     

Identification of key target genes and biological pathways in multiple sclerosis brains using microarray data obtained from the Gene Expression Omnibus database

Objective: The purpose of this study was to investigate critical genes in multiple sclerosis (MS) using microarray data from brain tissue in MS.

Materials: The expression profile data set of MS (GSE38010) downloaded from the Gene Expression Omnibus database contained gene information from five plaque tissues from MS brains and two white matter tissues from healthy controls. An R package was applied to process these raw chip data. Gene Ontology (GO) functional analysis, Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway analysis and protein–protein interaction (PPI) network analysis were performed to investigate interactions between differentially expressed genes (DEGs) in MS brain tissues.

Results: This study identified a total of 1065 DEGs, including 530 up-regulated genes and 535 down-regulated genes, in MS brain tissue samples compared to those in normal white matter tissue samples. GO and KEGG pathway enrichment analyses showed that the up-regulated DEGs were mainly related to neuron development, neuron projection morphogenesis and neuron differentiation. Furthermore, the down-regulated DEGs were largely related to axon ensheathment, ensheathment of neurons and nervous system development. Seven key genes were found as hub genes in the maintenance of the PPI network.

Conclusion: Several key target genes and their GO and KEGG pathway enrichment identified in the present study may serve as feasible targets for MS therapies.     

胶质母细胞瘤氧化应激相关基因的表达分析

目的 探讨胶质母细胞瘤（GBM）氧化应激关键基因的表达变化。方法 从UCSC Xena数据库下载167例GBM基因表达谱数据（TCGA-GBM）,从GeneCards数据库下载氧化应激基因集（168个氧化应激相关基因）;通过富集分析确定差异表达基因（DEGs）,建立蛋白-蛋白相互作用（PPI）网络识别关键基因,利用Spearman相关系数对免疫因子和免疫检查点与关键基因进行相关性分析。结果 鉴定出两种与氧化应激相关的GBM分子亚型（Cluster1和Cluster2）,Cluster1型GBM生存期明显高于Cluster2型（P<0.05）。共筛选出54个DEGs,在细胞因子/趋化因子相关功能中显著富集。PPI网络鉴定出10个关键基因,即CSF2、CSF3、CCL7、LCN2、CXCL6、MMP8、CCR8、TNFSF11、IL22RA2和ORM1。大多数免疫因子和免疫检查点与关键基因呈正相关。结论 本文基于氧化应激相关基因将GBM划分为两个亚型,并且筛选出10个氧化应激基因,可能在GBM的发生、发展过程中起重要作用,也可能对GBM预后评估具有一定的价值。     

颅内动脉瘤破裂关键基因的生信分析

目的 探讨颅内动脉瘤破裂的关键基因.方法 采用生信分析方法,GEO数据库下载数据集GSE13353、GSE15629、GSE54083,R语言筛选差异表达基因(DEG),WGCNA算法分析动脉瘤破裂关键基因,采用GO和KEGG分析关键基因的生物学功能,GSEA软件进行基因富集分析.应用GSE122897数据集进行验证....