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1.
目的 通过生物信息学方法获得慢性萎缩性胃炎(chronic atrophic gastritis, CAG)的差异基因,预测治疗CAG的小分子药物。方法 通过基因表达综合(Gene Expression Omnibus,GEO)数据库获取2份CAG芯片(GSE27411、GSE116312)基因表达样本,利用R语言筛选出CAG差异表达基因,获得CAG免疫相关基因进行基因本体论(gene ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)分析。利用STRING数据库构建蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络,筛选出核心基因,进一步研究核心基因的免疫浸润,预测其小分子化合物,通过MOE2022进行分子对接,通过GEPIA2网站进行生存分析。结果 基于GEO数据库筛选出差异基因517个。GO富集分析发现主要涉及粒细胞趋化性、白细胞趋化性、中性粒细胞趋化性等生物过程。KEGG富集分析显示主要富集于细胞因子-细胞因子受体相互作用通路、核因子κB信号通路、白细胞介素-17信号通路。PPI网络筛选前6个核心基因即NR1H4、CCK、CCL20、CXCL1、LCN2、SAA1,通过相关验证,NR1H4作为核心基因。免疫细胞浸润分析结果显示中央记忆CD8 T细胞、效应记忆CD4 T细胞、γδT细胞、自然杀伤细胞、中性粒细胞等免疫细胞可能参与CAG的发生发展,而中性粒细胞与NR1H4呈正相关。分子对接显示柯里拉京、豆甾醇、栀子苷、桔皮素、鹅去氧胆酸、表没食子儿茶素-3-没食子酸酯6种小分子药物与NR1H4有较好的结合力。结论 本研究初步探讨CAG的潜在机制,NR1H4作为关键基因与中性粒细胞可能在CAG“炎-癌转化”进程中具有重要意义,可为CAG的“炎–癌转化”机制研究提供一定的参考依据。  相似文献   
2.
目的探讨专业平台智能信息系统联合品质控制圈(quality control circle,QCC)在血液透析患者体液不达标管理中的效果。方法将专业平台智能信息系统与QCC联合起来用作改善血透患者体液管理的手段,分析其效果。结果维持性血液透析患者透析间期体重不达标率由19%降低到13.4%,实现了目标值。结论通过联合应用专业平台智能信息系统管理和QCC,能有效改善透析患者对体液管理的成效,使患者体重达到精准管理度,较大程度减少透析并发症,实现降低护理风险的目的。  相似文献   
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