急性胰腺炎基因表达谱芯片的生物信息学分析及药物筛选

目的应用生物信息学方法筛选急性胰腺炎(AP)差异表达基因(DEGs)及相应的候选治疗药物。方法从基因表达数据库(GEO)中下载小鼠AP相关的高通量芯片数据集(GSE109227和GSE65146),使用GEO2R筛选DEGs。利用DAVID数据库对DEGs进行基因本体功能富集和通路富集分析。在String数据库中建立蛋白-蛋白相互作用关系(PPI)并利用Cytoscape软件进行可视化,筛选出子网络模块和关键基因。预测关键基因相关的miRNAs并通过比较毒物遗传学数据库(CTD)针对关键基因进行治疗药物的筛选。结果从高通量芯片数据集GSE109227和GSE65146中共筛选到130个上调基因和16个下调基因。DEGs主要参与炎症反应、中性粒细胞趋化、TNF介导的细胞反应、正调控基因表达等生物学过程,且参与细胞外基质受体相互作用、肌动蛋白细胞骨架的调控、白细胞内皮迁移、Focal adhesion等信号通路。在PPI网络中,共筛选出12个关键基因和6个子网络模块。miR-199a-5p、miR-1-3p等miRNAs可能作用于关键基因转录后调控。CTD数据库中筛选到染料木黄酮、白藜芦醇、槲皮素可降低关键基因表达水平。结论利用生物信息学方法筛选的相关基因可能在AP发生中具有重要作用,并可作为药物的筛选依据。     

基于生物信息学分析的结核病诊断及治疗新型生物标志物的筛选

目的 利用生物信息学方法筛选结核病诊断和治疗的潜在新型生物标志物。方法 从美国基因表达数据库(the Gene Expression Omnibus, GEO)下载数据集GSE34608和GSE54992用于筛选结核病的差异表达基因(DEG),通过R软件对DEGs进行基因本体论(Gene Ontology, GO)和京都基因与基因组百科全书数据库(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, KEGG)通路富集分析,登陆STRING网站进行差异表达基因间的蛋白-蛋白相互作用(Protein-Protein Interaction, PPI)分析,并利用Cytoscape软件分析PPI的关键模块和关键基因。利用基因数据集GSE116542、GSE34608、GSE25435筛选共同差异表达miRNA(DE miRNA),采用实时定量聚合酶链反应(qRT-PCR)验证筛选的关键基因,采用Cytoscape软件构建DEG-DE miRNA网络。结果 共筛选出379个差异表达基因,其中225个基因表达上调,154个基因表达下调。这些DEGs主要与先天免疫反应...     

基于生物信息学分析非酒精性脂肪肝疾病发展关键基因

目的基于生物信息学技术筛选非酒精性脂肪肝病(NAFLD)进展过程中的关键基因, 并探讨其潜在生物学机制。方法通过整合基因表达公共数据库(GEO)中NAFLD相关测序数据集GSE135251和GSE167523, 分析在单纯性非酒精性脂肪肝(NAFL)与非酒精性脂肪性肝炎(NASH)中差异表达的基因。对筛选得到的差异基因进行基因本体论(GO)功能富集分析, 京都基因与基因组百科全书(KEGG)和Reactome信号通路分析。通过STRING数据库及Cytoscape3.7.2软件寻找关键基因并观察不同纤维化分级和不同活动度评分下关键基因的表达情况。此外, 基于NAFLD小鼠的单细胞RNA-seq数据集, 观察了关键基因在不同细胞簇的表达。结果通过生物信息学方法从两个数据集获得NAFLD的97个共同的差异基因, GO功能富集分析主要表现在细胞外基质组织。信号通路则主要为细胞外基质(ECM)-受体的相互作用。基于蛋白互作网络(PPI network)和Cytoscape软件确定5个关键基因:COL1A1、THBS2、CXCL8、THY1及LOXL1。关键基因的表达情况与纤维化分级及活动度评分...     

基于生物信息学方法的食管鳞状细胞癌差异基因筛选和相关生物学特征分析

目的应用生物信息学方法对食管鳞状细胞癌(以下简称鳞癌)差异基因表达谱进行分析,筛选与食管鳞癌发生、发展相关的关键基因,并寻找食管鳞癌早期诊断和预后的生物标志物。方法从基因表达综合数据库下载食管鳞癌基因芯片数据集GSE26886、GSE77861、GSE100942、GSE20347、GSE23400、GSE38129、GSE17351。首先筛选出各数据集食管鳞癌和正常食管黏膜组织中的差异表达基因,再筛选出7组数据集共同差异表达的关键基因。分别对差异表达关键基因进行基因本体功能、京都基因与基因组百科全书(KEGG)信号通路富集分析。应用Cytoscape软件和分子复合物检测工具构建蛋白质互作网络(PPI)模型,筛选出最关键的主效基因。将主效基因的表达分为高表达组和低表达组,利用Kaplan-Meier数据库分析主效基因与食管鳞癌患者预后的关系。结果在7个数据集中共筛选出626个食管鳞癌差异表达关键基因,包括302个上调基因和324个下调基因。基因本体功能分析表明,差异表达关键基因主要聚集于胶原蛋白结合、细胞周期调控、表皮细胞分化等功能。KEGG信号通路富集分析显示差异表达关键基因主要聚集...     

基于加权基因共表达网络分析高血压的关键基因

目的 挖掘分析高血压的关键基因,为阐明高血压的发病机制提供生物信息学支持。方法 从GEO数据库下载GSE 74 144数据进行差异表达基因(DEG)分析,并使用WGCNA包筛选高血压临床特征相关的模块和基因,而后用ClusterProfiler进行基因功能的注释富集分析。将DEG与WGCNA中的性状模块基因取交集,获取关键基因,并对其进行相关性分析。结果共筛选出79个DEGs,主要与氧化磷酸化、线粒体内膜蛋白复合物形成和呼吸小体形成等有关。获得1个与高血压高度相关的模块,主要参与血小板活化、局部粘附、RAP1信号通路等,并获取12个关键基因FAM69B、FLJ44511、EPB49、CDKN2A、ND2、OST4、HIST1H2BI、ODF3L2、SPARC、MMD、TMEM140和DDX11L2。结论 通过WGCNA获得与高血压高度相关的模块和12个关键基因,为更深入地探索高血压发生发展机制提供理论依据。     

R语言下食管鳞状细胞癌关键驱动基因富集分析的生物信息学研究

目的本研究利用食管鳞状细胞癌(ESCC)相关微表达矩阵芯片数据,筛选出与ESCC发生、发展显著相关的关键通路及关键基因,并对关键基因所在的功能模块进行GO和KEGG富集分析、蛋白-蛋白相互作用分析以及关键基因在ESCC患者中的生存分析。方法从GEO数据库获得了GSE38129微表达矩阵芯片数据,利用R语言及其相关的软件包进行数据处理和差异表达分析,所有差异表达基因选取“FDR<0.05及logFC≥2或log2FC≤-2”为阈值。结果本研究筛选出51个上调基因和81个下调基因进行GO和KEGG富集分析,并将筛选出来的关键基因进行生存预后分析,表明PBK、VCAN、DLGAP5、ADAT2、TOP2A与ESCC生存期相关。结论利用生物信息学方法筛选出ESCC发生、发展过程中的关键基因和信号通路,为ESCC的诊疗提供潜在的候选靶点。     

抗肌营养不良蛋白通过MAPK信号通路参与特发性肺纤维化发病机制的研究

目的结合生物信息学分析结果研究抗肌营养不良蛋白(DMD)在特发性肺纤维化(IPF)中的作用及分子机制。方法从GEO数据库下载IPF数据集GSE47460、GSE150910及GSE135893, 验证DMD表达, 随后下载IPF数据集GSE27957、GSE28042和GSE93606, 分析DMD表达水平与IPF患者预后的关系。挑选GSE150910数据集, 根据DMD表达水平的中位数, 将样本分为DMD高表达组和DMD低表达组, 采用R 4.1.3软件对2组基因进行差异基因分析, 根据差异基因进行功能富集分析和通路预测。采用随机数字表法, 将12只6～8周龄C57BL/6小鼠随机分为对照组和实验组, 每组6只。实验组小鼠气管内滴注博来霉素(BLM)构建肺纤维化模型。取小鼠肺组织进行免疫组织化学染色和实时荧光定量聚合酶链式反应(RT-qPCR), 检测DMD的蛋白和mRNA表达水平。将A549细胞分为NC-shRNA组、BLM组、NC-shRNA+BLM组和DMD-shRNA+BLM组。应用蛋白质印迹法检测各组衰老相关蛋白p21、凋亡蛋白Bax、MAPK信号通路相关蛋白以及Ⅰ型胶原蛋...     

缺血性脑卒中相关基因筛选和功能分析

目的分析缺血性脑卒中基因芯片数据,筛选出与缺血性脑卒中发病密切相关的基因。方法下载GEO数据库中有关缺血性脑卒中患者的数据,筛选出显著意义的差异表达基因,采用(DAVID)工具进行GO基因功能分析和(KEGG)通路富集分析,再应用STRING软件对差异表达基因构建蛋白-蛋白互作网络,使用Cytoscape软件分析和找寻与缺血性脑卒中发病相关的基因。结果检索到GSE22255和GSE16561两个缺血性脑卒中的数据集,共有99个外周血标本。以P<0. 05,差异倍数>1. 0倍为条件筛选差异表达基因,共得到61个差异表达基因,其中表达上调58个,下调3个。GO功能注释显示这些差异表达基因主要参与炎症反应、免疫反应、中性粒细胞趋化生物过程;主要分子功能为化学因子活性、蛋白结合、细胞因子活性等; KEGG通路显示这些差异表达基因主要参与类风湿性关节炎通路、肿瘤坏死因子通路、Toll样受体通路。蛋白-蛋白互作网络和Cytoscape分析显示人类白细胞抗原(HLA)-DRB1、肽酰基精氨酸脱亚胺酶(PADI) 4、IgG-Fc片段低亲和力受体(FCGR) 3B、肿瘤坏死因子(TNF)、细胞因子信号抑制物(SOCS) 3在缺血性脑卒中发病中与其他差异表达基因关联度最高。结论缺血性脑卒中发病过程中伴随着多个基因的差异表达,这些基因参与了多种细胞功能和信号通路,其中HLA-DRB1、PADI4、FCGR3B等与缺血性脑卒中的发病密切相关。     

非小细胞肺癌差异基因的筛选及预后分析

目的利用生物信息学方法分析非小细胞肺癌(NSCLC)基因表达谱芯片,筛选差异基因,分析其与预后的关系。方法从GEO数据库下载芯片数据(GSE19804、GSE27262、GSE18842),利用GEO2R软件筛选差异基因,通过基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)进行差异基因的功能及通路富集分析,用STRING数据库构建蛋白-蛋白相互作用网络,Cytoscape筛选出核心基因。Kaplan-Meier plotter数据库进行预后分析,采用实时荧光定量PCR(QPCR)检测目的基因在NSCLC组织中的表达。结果共筛选出401个差异表达基因,GO分析结果表明差异基因主要参与血管生成、细胞粘附、调节细胞增殖等生物学过程。通过Cytoscape软件筛选出29个核心基因。预后分析显示ASPM低表达患者的总生存期较高表达患者明显延长。QPCR显示ASPM在NSCLC组织中高表达,差异有统计学意义。结论ASPM在NSCLC组织中高表达,与患者的预后相关,可能是NSCLC潜在的治疗靶点。     

非特异性间质性肺炎相关基因筛选和生物信息学分析

目的通过生物信息学的方法筛选非特异性间质性肺炎(nonspecific interstitial pneumonia, NSIP)的致病基因,为进一步研究提供靶点。 方法从GEO数据库下载基因芯片数据集GSE110147、GSE21369、GSE40839,使用limma包分析工具筛选正常组织与NSIP的差异表达基因。通过clusterProfiler包对差异表达基因进行GO分析和KEGG通路富集分析,找到NSIP发病过程中差异表达基因主要参与的生物功能及其集中的信号通路。利用STRING数据库和CYTOSCAPE软件构建蛋白相互作用网络,使用MCODE软件提取蛋白相互作用网络中的子网络模块。 结果3个数据集的差异表达基因做韦恩图得到3个共同差异表达基因。GO富集分析表明NSIP中上调的差异表达基因主要影响RNA剪接、抗病毒感染、对肽的细胞反应等相关的生物过程,富集的分子主要参与细胞组分的囊腔合成分泌、剪接复合体,富集的分子功能主要参与ATP酶活性,受体配体活性及DNA结合转录激活因子活性。NSIP中下调的蛋白主要涉及转移酶活性调节的生物过程。KEGG通路分析表明NSIP中上调的差异表达基因主要参与PI3K-Akt、人类乳头瘤病毒感染及MAPK等信号通路。 结论利用生物信息学筛选出差异表达基因,可能是NSIP发病机制的新靶点,对诊断治疗NSIP具有临床意义。     

CDK1基因在肺动脉高压中表达和临床意义的生物信息学分析

目的:通过生物信息学的方法分析筛选肺动脉高压(PAH)的关键基因。方法:通过GEO数据库下载GSE113439和GSE144274。依次进行GO、KEGG及GSEA进行功能及通路富集分析。利用String及Cytoscape软件建立蛋白互作(PPI)网络,进一步通过MCODE、CentiScape和CytoHubba插件筛选核心基因。结果:GSE113439中有544个DEGs(上调462个,下调82个),主要参与DNA双链解螺旋、DNA修复、有丝分裂核分裂等生物学过程。GSE144274中有1121个DEGs(上调702个,下调509个),主要参与细胞分裂、有丝分裂姐妹染色单体分离、染色体分离等生物学过程。两组数据集的DEGs均显著富集在细胞周期信号通路。建立PPI网络后,根据MCODE和CentiScape插件筛选出关键作用模块,根据MCC算法选择关键候选基因,并最终筛选出CDK1为关键基因。结论:CDK1是PAH的关键基因,可能成为PAH潜在的治疗靶点。     

多发性硬化症患者外周血T细胞中差异表达基因及信号通路的生物信息学分析

目的探讨多发性硬化症(MS)患者外周血T细胞中发生差异变化的致病相关基因及关键通路。方法首先,从GEO数据库下载了GEO数据系列GSE43591,GSE13732,GSE32988,包含了42例T细胞实验样本和35例健康对照样本的基因芯片数据;其次,在R软件中使用limma包等筛选鉴定出差异表达基因(DEGs),并进行了层次聚类分析。最后,通过两两取交集,得到了77个上调DEGs和61个下调DEGs,然后采用包括DAVID、PATHER、Reactome、STRING及Cytoscape里的ReactomeFIPlugIn和Cytohubba应用程序等多种方法进行基因功能和通路富集分析、PPI网络分析和关键基因分析。结果最重要的关键DEGs,包括EIF4E、RPL37A、RPS24、RPL31、EIF4G1、HIST2H2BE、CCL5、NACA、SMC3、SRSF11、TPR、ZEB1、CCR2、HNRNPA0、OTUD1、PURA;一些涉及MS患者致病相关的通路如:白细胞介素(IL)-10信号、趋化因子和细胞因子信号通路介导的炎症、脂肪细胞因子信号通路、瘦蛋白信号、趋化因子信号通路;涉及及生物过程如:单核细胞、中性粒细胞、自然杀伤细胞趋化作用的正调节、趋化因子介导的信号通路、病毒转录、T细胞趋化作用的正调节;涉及的分子功能如:RNA结合、CCR1趋化因子受体结合、蛋白结合、CCR5趋化因子受体结合、多聚(A)RNA结合、热休克蛋白结合等。结论关键致病基因可能通过多种信号途径引起MS,并参与其他一些自身免疫性、炎症性疾病的发病过程。     

糖尿病足溃疡愈合中Th1和B细胞以及相关基因表达变化的研究

目的 探讨糖尿病足溃疡（DFU）愈合中Th1和B细胞以及相关基因表达的变化。方法选取2022年1月至2023年1月于我院手术治疗的DFU患者皮损组织。从GSE80178和GSE143735中收集DFU相关基因表达数据,鉴定溃疡和非溃疡患者差异表达基因（DEGs）。采用生物信息学方法鉴定溃疡中异常的免疫细胞和关键基因。采用RT-qPCR和流式细胞术检测关键结果。结果 2套数据中鉴定548个共同DEGs。在识别的14个共表达模块中,darkgrey和darkgreen与溃疡相关性最高,与酶活性、免疫功能和内分泌调节有关。流式细胞术验证Th1和B细胞在溃疡组织中的高浸润以及治愈溃疡组织中降低。基质金属蛋白酶13(MMP13)、钙结合蛋白A9(S100A9)和信号转导和转录激活因子4(STAT4)参与免疫信号通路,MMP13和STAT4在治愈的DFU中低表达,S100A9高表达。结论 Th1和B细胞在治愈的DFU中浸润水平降低,可能参与DFU愈合。     

基于生物信息学技术筛选缺血性脑卒中相关转录因子及中药活性成分研究

目的 基于生物信息学技术筛选缺血性脑卒中（IS）相关转录因子（TF）及中药活性成分。方法 在基因表达综合数据库（GEO）中选择GSE16561、GSE58294、GSE162955芯片数据集，使用R 4.0.5软件对GSE16561、GSE58294数据集进行预处理并筛选差异表达基因（DEGs），然后进行基因集富集分析（GSEA）。通过STRING平台构建DEG的蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络并筛选关键DEG，通过GSE162955数据集绘制ROC曲线，以评估关键DEG对IS的诊断价值；然后通过TRRUST平台构建TF-miRNA-核心DEG调控网络，筛选枢纽TF、主要miRNA及核心DEG。通过Coremine Medical及Uniprot平台预测并筛选IS相关中药活性成分。结果 韦恩图结果显示，GSE16561数据集和GSE58294数据集的交集DGEs共220个，包括130个上调DGEs和90个下调DEGs。GSEA结果显示，KEGG通路主要富集在MAPK信号通路、神经营养因子信号通路和趋化因子信号通路；GO功能生物过程主要富集在中心粒细胞外渗，细胞成分主要富集在细胞器内...     

阿尔茨海默病差异表达基因生物信息学分析及潜在治疗中药的预测

目的 获取阿尔茨海默病(AD)差异表达基因，并进行生物信息学分析，预测潜在的AD治疗药物。方法 采用GEO2R在线工具软件分析AD数据集GSE97760,获得AD差异表达基因，将核心差异表达基因利用STRING进行PPI网络构建，并进行GO和KEGG分析，构建靶点-信号通路网络图，筛选出在AD发生发展中起着较为重要的关键基因及其潜在的病理机制，运用Coremine Medical平台筛选潜在治疗中药。结果 筛选出648个显著差异表达基因，其中有226个基因表达上调，422个基因表达下调。核心靶点：促生长因子胰岛素样生长因子(IGF)1、趋化因子(C-X-C基元)配体CXCL12、犬腺状病毒第一型(CAV)1、IGF2、重组人酸性成纤维细胞生长因子(FGF)1等。富集主要为神经活性配体受体相互作用和单纯疱疹病毒感染信号通路。潜在治疗中药有：茶树根、骨碎补、穿山龙、干姜、红花、人参等。潜在化合物：槲皮素、雌二醇、(-)-表没食子儿茶素没食子酸酯等。结论 筛选648个AD关键基因可产生抗病毒、改善血液循环、增强免疫功能、减轻脑组织中神经介质的代谢紊乱、延缓衰老等作用，达到治疗目的，可为AD的...     

多发性骨髓瘤/浆细胞白血病差异表达基因生物学功能、关键基因表达水平及其与预后的关系

目的 筛选出多发性骨髓瘤（MM）与浆细胞白血病（PCL）之间的差异表达基因,了解其生物学功能,明确关键基因表达水平与MM预后的关系。方法 从公共基因芯片数据库（GEO）中下载MM与PCL芯片数据集GSE66291和GSE70323,在R软件中用Limma包分别筛选差异表达基因（DEGs）并取交集。利用基因本体（GO）以及京都基因与基因组百科全书（KEGG）信号通路分析对DEGs进行功能和通路注释,使用Sring对交集的DEGs构建蛋白质—蛋白质互作网络（PPI）,筛选关键基因,使用Cytohubba插件筛选相关度前20位的关键基因,最后在GSE24080中根据关键基因的表达水平将MM患者分为高表达组及低表达组,比较高低表达组的总体生存率。结果 共获取DEGs 389个,120个上调,269个下调。GO分析结果显示：在细胞组分方面主要与细胞膜外区域相关;在生物过程方面,参与白细胞游走、中性粒细胞聚集、体液免疫等;分子功能方面,主要与抗原结合相关。KEGG结果提示DEGs在细胞黏附分子、局灶性黏附等相关通路上富集。筛选出CDH1、CD44等20个关键基因,其中CXCL12、CDH1、RNA...     

结直肠癌相关差异表达基因的生物信息学分析

背景:结直肠癌(CRC)是消化系统常见肿瘤,发病率和死亡率较高。目的:应用生物信息学方法对CRC差异表达基因进行分析,筛选与CRC发生、发展相关的基因。方法:从公共基因表达数据库(GEO)下载CRC基因芯片GSE32323、GSE21510、GSE9348数据集,使用R语言筛选差异表达基因。在DAVID数据库中对差异表达基因行GO和KEGG分析。应用STRING、Cytoscape构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络,筛选出CRC的核心基因。结果:在三个数据集中共筛选出834个CRC共同差异表达基因,包括376个上调基因和456个下调基因。GO分析表明差异表达基因主要参与细胞分裂、增殖、代谢等过程。KEGG分析显示差异表达基因主要富集于p53通路和细胞外基质蛋白通路。PPI网络共筛选出20个核心基因。结论:运用生物信息学方法对CRC基因芯片进行分析可为CRC发病机制、肿瘤标记物的筛选和治疗药物靶点的选择提供理论基础。     

非小细胞肺癌差异表达基因筛选、生物学功能富集及其与患者预后关系

目的采用生物信息学方法探讨非小细胞肺癌(NSCLC)差异表达基因筛选、生物学功能富集及其与患者预后关系。方法采用生物信息数据挖掘基因表达数据库(GEO),肿瘤生存数据库Kaplan-Meier Plotter和蛋白相互作用(PPI)数据库String中NSCLC差异表达基因。首先在GEO数据库中筛选NSCLC患者癌组织与正常肺组织差异表达基因芯片数据集,下载数据后选取三个数据集中重叠的差异表达基因为研究对象。对筛选出的差异表达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,KEEG)生物功能及信号通路富集分析,同时应用蛋白-蛋白相互作用数据库(STRING)预测相关基因编码蛋白相互作用网络(PPI)。并对关键基因高低表达与患者预后关系进行分析。结果差异表达数据集GSE19804,GSE101929和GSE33532为研数据。选取了在三个数据集中均存在差异表达的65个基因为进一步分析对象。层次聚类分析显示65个基因在肿瘤组织与正常肺组织呈现明显的聚类。65个异常表达基因生物学过程主要富集于GTP酶活性调节,单细胞-细胞粘附,凋亡过程的负调节,细胞增殖的正调控,正调控血管生成,蛋白质自磷酸化等;细胞学组分为定位于膜的组成部分,质膜,质膜组成,细胞表面,细胞-细胞连接和肌动蛋白细胞骨架等;而分子功能富集于蛋白质结合,受体活性,ras鸟嘌呤核苷酸交换因子ac等。KEEG信号通路分析显示,上述差异表达基因主要富集于ll粘附分子(cams)。PPI主要为血管生成和细胞粘附等功能通路。CDH5,TEK,CALCRL,RXFP1和TNNC1为信号通路关键基因,上述基因高表达患者总生存时间显著低于低表达患者(P0.05)。结论 NSCLC患者存在差异表达基因普,差异表达基因大多参与了肺癌细胞发生、发展及迁移等生物学相关功能。CDH5,TEK,CALCRL,RXFP1和TNNC1为NSCLC信号通路关键基因,并与患者的预后相关。     

阿尔茨海默病小鼠海马组织差异表达miRNA-687的生物信息学分析

目的应用生物信息学方法探讨阿尔茨海默病(AD)小鼠海马组织差异表达的microRNA,为阐明其发病机制提供新线索。方法从美国国立生物技术信息中心(NCBI)公共数据平台GEO下载基因芯片数据集GSE48028,使用在线分析工具GEO2R筛选出正常小鼠与AD小鼠海马组织差异表达的microRNA,利用TargetScan靶基因预测工具和miRDB在线靶基因预测网站预测miRNA-687的靶基因,并进行富集分析(GO)和通路分析(KEGG),利用STRING在线分析网站和Cytoscape软件进行靶基因调控蛋白的互作网络分析并计算网络节点,找出关键靶基因。结果筛选出12个差异表达的microRNA,其中8个下调,4个上调。以miRNA-687为靶点,预测得到其交集靶基因172个。GO发现大多集中在投射神经元等区域,主要参与了RNA聚合酶Ⅱ启动子转录的正调控、凋亡过程等生物学过程。KEGG发现其参与了PI3K-Akt信号通路等多条信号通路。STRING在线分析网站和Cytoscape软件分析显示Pten、Met等8个靶基因在蛋白质互作网络中起关键作用,是受miRNA-687调节的关键基因。结论采用生物信息学方法能够有效分析AD小鼠差异表达的microRNA,其中miRNA-687研究极少,表明其可能是AD发生的研究新靶点。     

肥厚型心肌病相关基因的生物信息学分析

目的筛查肥厚型心肌病相关的关键基因,为肥厚型心肌病的发病机制提供理论依据。方法从高通量基因表达(GEO)数据库中检索包含106例肥厚型心肌病样本及39例对照组样本的高通量测序数据集GSE36961。利用R软件筛选肥厚型心肌病组织和正常组织间差异表达的基因,通过WGCNA构建差异基因的加权重共表达网络,筛选出与肥厚型心肌病相关的模块,对模块中的基因行功能富集分析,并应用STRING数据库构建蛋白互作网络筛选出关键基因。结果从数据集中筛选出8002个差异表达基因(P<0.05),通过WGCNA构建出差异基因的加权重共表达网络,筛选出两个与肥厚型心肌病相关的模块:青色模块(Pearson cor=0.77,P=4e-29)和紫红色模块(Pearson cor=0.76,P=2e-28)。前者基因功能主要富集在能量代谢,后者基因功能主要富集在血管形成。通过蛋白质相互作用网络分析获得32个基因及157个互作关系,从中筛选出与肥厚型心肌病相关的关键基因,提示肥厚型心肌病可能与炎症反应相关。结论本研究通过系统性分析肥厚型心肌病患者的高通量测序数据集,筛选出可能与肥厚型心肌病有关的目标基因32个,再筛选出关键基因10个,其中甲酰肽受体2(formyl peptide receptor 2,FPR2)、毒蕈碱型胆碱受体M2(cholinergic receptor musca⁃rinic 2,CHRM2)与心肌炎症反应相关,余基因的作用仍需在未来的细胞及动物实验中得到进一步的验证。