基于生物信息学方法分析影响胆管癌发生发展的差异基因

目的：通过生物信息学的方法挖掘基因综合表达数据库（GEO）中影响胆管癌（cholangiocarcinoma,CCA）发生发展的核心基因,并分析其生物学功能,为CCA的诊断、治疗和评估预后提供理论依据。方法：分析来自GEO数据库中的3个微阵列数据集（GSE32879、GSE45001和GSE76297）。使用GEO2R进行在线差异基因的分析,DAVID进行差异基因的GO和KEGG通路分析。使用STRING和Cytoscape进行蛋白互作网络分析（PPI）和枢纽基因（HUB）的筛选。结果：共筛选出151个上调基因,通过PPI筛选出连接度最高的10个基因,分析发现APOA1、AGXT、F13B、FETUB、FERPINC1、SLC2A2这些枢纽基因过度表达与胆管癌的不良预后相关。结论：通过生物信息学探索的枢纽基因可能在胆管癌的发生发展中起着重要作用,并为进一步研究胆管癌的分子机制提供了一定的理论依据。     

基于GEO数据库筛选狼疮性肾炎的关键基因和信号通路

目的·利用生物信息学分析方法筛选狼疮性肾炎相关差异表达基因及相关信号通路.方法·从GEO公共数据库中下载GSE32591数据集矩阵数据,应用R软件limma包进行标准化以及筛选差异表达基因,应用ggpubr和pheatmap包对差异基因绘制火山图及热图.应用DAVID在线数据库对差异表达基因进行GO(Gene Onto...     

基于GEO数据库的肥厚型心肌病差异表达基因分析

目的 基于基因表达综合（GEO）数据库，采用生物信息学方法挖掘肥厚型心肌病相关的差异表达基因（DEG），为肥厚型心肌病的临床治疗提供新思路。方法 从GEO数据库中筛选肥厚型心肌病患者和正常对照者的基因数据集芯片GSE68316和GSE148602，应用RStudio软件和GEO数据库基因表达分析工具（GEO2R），以|log2FC|≥1且P <0.05作为筛选标准，筛选数据集中的DEG。选取2个数据集中差异表达最显著的上调和下调基因各10个，分别绘制热图。通过R语言完成关键DEG的基因本体论（GO）以及京都基因和基因组数据库（KEGG）分析。结果 在GSE68316数据集中共筛选出247个DEG，包括125个表达上调的DEG和122个表达下调的DEG；在GSE148602数据集中共筛选出157个DEG，包括44个表达上调的DEG和113个表达下调的DEG。KEGG和GO分析中存在多条通路的富集。结论 通过生物信息学方法，可以有效挖掘肥厚型心肌病DEG，为后续治疗提供新策略。     

冠状动脉旁路移植术后心房颤动患者ceRNA机制的研究

目的 探讨环状RNA(circRNAs)在冠状动脉旁路移植(CABG)术后心房颤动(POAF)中的调控机制.方法 从基因表达综合数据库(GEO)的数据集基因样本表达集97455(GSE97455)中获得circRNA表达谱,使用GEO2R工具在线分析GSE97455数据集中差异表达的circRNAs(DECs),然后把...     

生物信息学分析筛选骨关节炎关键基因的研究

目的 通过生物信息学研究骨关节炎(OA)和健康对照者的差异表达基因(DEGs),为诊断和治疗OA提供新的靶点.方法 从GEO数据库下载基因芯片数据集GSE55457、GSE55235、GSE12021,采用GEO2R在线分析工具筛选出各数据集的DEGs并找到交集.采用DAVID在线分析工具进行GO功能富集和KEGG通路...     

基于生物信息学方法分析颈动脉粥样硬化的关键通路和枢纽基因

目的 利用生物信息学分析初步探索颈动脉粥样硬化进展的枢纽基因和关键通路.方法 从GEO数据库获得颈动脉斑块的基因表达谱GSE43292数据集,利用GEO2R分析颈动脉斑块和正常组织的差异基因,利用R语言clusterprofile包对差异基因进行GO富集分析和KEGG功能富集分析.利用STRING工具和Cytoscape构建蛋白互作网络,并筛选关键基因.结果 GEO2R分析GSE43292数据集共含有97个差异基因,包括46个上调基因和51个下调基因;基因富集分析发现差异基因主要富集cAMP信号通路、色氨酸代谢、PPAR信号通路等相关通路.差异基因蛋白互作网络的枢纽基因为CD163、MMP9、CXCL10、CCR1.结论 CD163、MMP9、CXCL10、CCR1为颈动脉斑块形成的枢纽基因,可能为动脉粥样斑块的预后和治疗提供新的分子靶点.     

基于生物信息学分析食管鳞癌差异基因和预后价值

目的 鉴定食管鳞癌发生发展过程中的核心基因,寻找新的分子靶标.方法 GEO数据库筛选出食管鳞癌数据集GSE20347,GSE20344,GEO2R分析差异基因.利用STRING和Cytoscape建立并修饰蛋白与蛋白相互作用网络,GO功能和KEGG通路富集分析.Cytohubba计算核心基因,TCGA数据验证核心基因的...     

女性糖尿病周围神经病变相关基因筛选及生物信息学分析

目的:通过对GEO数据库中糖尿病周围神经病变(DPN)相关基因芯片进行生物信息学分析,获取DPN关键基因及信号通路。方法:在GEO数据库中下载DPN相关基因芯片,利用R语言分析DPN女性患者与正常对照组的差异基因(DEGs)并进行可视化,根据基因本体论(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)对差异基因进行注释,预测其功能与相关通路,利用STRING数据库构建蛋白质相互作用网络筛选核心基因。结果:分析芯片GSE95849获取差异基因4 746个,其中上调基因2 218个,下调基因2 528个。其中TFAP2C、ESR1、CX3CR1、FGL2处于蛋白质相互作用核心位点。结论:差异基因主要参与MAPK通路,通过血糖稳态、炎症作用、神经元发育等参与DPN发病过程,为DPN的诊断及治疗提供新的思路。     

乙型肝炎、丙型肝炎病毒相关性肝癌基因差异表达的生物信息学分析

目的:筛选乙型肝炎病毒(HBV)与丙型肝炎病毒(HCV)相关性肝癌的差异表达基因,探讨其基因功能富集的差异,促进对HBV、HCV相关性肝癌致病机理的了解。方法:从公共基因芯片数据库中下载数据集GSE44074,利用在线软件GEO2R筛选HBV相关性肝癌与HCV相关性肝癌间的差异表达基因,利用DAVID数据库、基因集富集分析(GSEA)方法等分析预测HBV、HCV相关性肝癌的基因功能富集的差异。结果:利用数据集GSE44074共筛选出34个差异表达基因(矫正后P<0.05)。HBV相关肝癌样本中高表达的基因与多细胞组织加工和生物学过程负向调控有关。HCV相关肝癌组中线粒体呼吸链、细胞器膜蛋白及线粒体膜功能等基因功能集存在显著上调。结论:HBV、HCV相关性肝癌样本间存在多个差异表达基因及差异基因功能富集。     

基于生物信息学研究细胞周期蛋白依赖性激酶抑制因子2A基因与宫颈癌的关系及调控机制

目的 采用生物信息学方法分析细胞周期蛋白依赖性激酶抑制因子2A(CDKN2A)基因与宫颈癌的关系,并探讨其对宫颈癌潜在的调控机制。方法 从GEO数据库中下载数据集GSE7803、GSE64217和GSE63514,并使用GEO2R软件筛选宫颈癌组织和正常组织之间的差异性表达基因,得到CDKN2A基因在宫颈鳞状细胞癌组织中的表达情况,并利用GEPIA数据库验证CDKN2A基因在宫颈鳞状细胞癌组织中的表达水平。通过DAVID在线工具针对差异性表达基因进行通路富集分析;利用STRING数据库和Cytoscape软件筛选与CDKN2A基因编码蛋白相互作用密切的蛋白。利用UALCAN在线工具分析CDKN2A基因表达与宫颈癌患者临床病理特征及预后的关系,以及宫颈癌组织中CDKN2A基因启动子甲基化水平。利用TIMER数据库分析CDKN2A基因表达水平与肿瘤免疫细胞浸润的相关性。利用ENCORI和mirDIP软件分析与CDKN2A基因有结合靶点的miRNA。结果 共获得347个差异性表达基因,其中CDKN2A基因为上调基因;GEPIA数据库验证结果提示CDKN2A基因在宫颈鳞状细胞癌组织组织中呈高表...     

基于生物信息学筛选脓毒症中性粒细胞活化的关键基因

目的基于生物信息学筛选脓毒症中性粒细胞活化的关键基因。 方法从GEO数据库中下载4个成人脓毒症芯片数据集(GSE69528、GSE28750、GSE57065、GSE95233),进行差异表达基因(DEG)筛选。基因本体论(GO)分析DEG,STRING数据库构建蛋白互作网络,Cytoscape软件提取关键基因,CIBERSORT算法估算数据集中的免疫细胞表达水平,ROC曲线评价关键基因对脓毒症患者的诊断价值。取儿童脓毒症相关芯片数据集(GSE66099)进行验证。 结果4个成人脓毒症数据集筛选出299个重叠DEG,其中112个基因上调,187个基因下调。GO主要富集于中性粒细胞活化、中性粒细胞脱颗粒、肽酶调节活性、糖胺聚糖结合、特殊颗粒、囊泡腔等。筛选出脓毒症中性粒细胞活化的关键基因10个,在脓毒症中表达水平均上调,ROC曲线下面积均大于0.7,具有较好的诊断价值。儿童脓毒症数据集验证结果与成人脓毒症数据集结果一致。 结论基于生物信息学方法筛选出脓毒症中性粒细胞活化相关的10个关键基因,为脓毒症的早期诊断、预后判断及治疗提供了潜在新靶点。     

通过生物信息分析筛选肾上腺皮质癌的关键生物标志物和治疗靶点

目的基于生物信息学分析的方法寻找肾上腺皮质癌(ACC)的分子标志物及其相关治疗靶点。方法通过基因表达综合数据库寻找并下载关于ACC的基因表达芯片GSE19776和GSE143383,采用在线分析工具(GEO2R)对两组芯片数据进行分析,筛选出肿瘤与正常组织的差异基因,并对差异基因进行Gene Ontology基因富集分析及KEGG信号通路富集分析。再对差异基因String网站进行PPI网络构建,然后通过Cytoscape软件进行可视化分析,筛选出相关的核心基因。结果筛选出的上调差异核心基因分别为RACGAP1、CCNB1、TYMS、MAD2L1、NCAPG、CDK1,下调差异基因的核心基因为IGF1、CXCL12、TLR4、TGFBR2、HGF,它们与患者的病理分期及总体生存率存在相关性。结论筛选出的核心基因为将来ACC的诊断以及相关靶向治疗提供了相关依据。     

基于GEO数据库生物信息学方法分析子宫内膜癌相关基因和候选通路

目的：通过生物信息学方法分析与子宫内膜癌（EC）发生发展相关的关键基因和候选通路,探讨EC的发病机制和治疗靶点。方法：自公共基因芯片数据库（GEO）下载EC芯片数据集GSE17025和GSE63678,使用GEO2R在线分析工具和R软件筛选EC癌组织与癌旁组织的差异表达基因（DEGs）,并对DEGs进行基因本体论（GO）富集分析和京都基因与基因组百科全书（KEGG）信号通路分析,采用String数据库进行蛋白质-蛋白质互作网络（PPI）分析,最后采用Cytoscape软件对PPI网络进行可视化并进行模块分析。结果：对芯片数据集GSE17025和GSE63678进行DEGs分析后共获取100个共同上调基因和106个共同下调基因。GO富集分析DEGs主要富集于有丝分裂染色体分离、核分裂和细胞器分裂等生物学过程;KEGG信号通路分析DEGs主要富集于细胞周期、miRNA、p53信号通路和2型糖尿病等信号通路。通过Cytoscape软件分析,PPI网络中细胞分裂周期基因20（CDC20）、极光激酶A（AURKA）、细胞周期蛋白B1（CCNB1）、泛素E3连接酶（DTL）、中心体相关蛋白55（CEP55）、细胞周期蛋白依赖性激酶1（CDK1）、驱动蛋白家族成员11（KIF11）、母体胚胎亮氨酸拉链激酶（MELK）、细胞周期蛋白B2（CCNB2）和苯并咪唑出芽抑制解除同源物蛋白1（BUB1）被筛选为关键基因。结论：细胞周期相关基因与通路调控网络的失调可能是EC发病的主要机制。     

CRC候选关键基因及潜在疗效中药生物信息学分析

目的生物信息学分析寻找大肠癌(CRC)生物标志及治疗CRC的潜在中药。 方法检索并分析GEO数据库CRC相关的3个基因芯片(GPL27956、GSE128435和GSE156355),对差异表达基因(DEG)行GO与KEGG通路富集分析,从DEG中筛选关键基因,根据受试者工作特征曲线(ROC)下面积(AUC)值评估关键基因的诊断效能,绘制生存曲线,通过Coremine Medical对关键基因进行中药预测。 结果共得到41个DEG,4个关键基因(CD27、NEIL1、NLRP3、PRKACB),其中CD27、PRKACB、NEIL1表达预测CRC组织类型的AUC分别为0.889、0.889和0.833,CD27表达水平与CRC患者总生存期呈正相关。筛选出虎掌南星、秦皮、人参花等可能为CRC治疗潜在的分子药物来源。 结论筛选出了CRC候选关键基因及其潜在疗效相关中药,为CRC临床治疗的新靶点及新药研发提供了方向。     

肝组织特异性基因IGFALS、CYP3A4、SLC22A1和CYP2E1可能与肝癌预后不良相关

目的 探索肝癌相关基因在肝癌发生发展过程中的功能和作用机制,以及关键基因作为肝癌潜在生物标志物及预后指标的可能。方法 从GEO数据库选择GSE57957、GSE121248、GSE36376和GSE14520 4个数据集,以P<0.05及|log₂FC|>1为标准使用GEO2R在线工具和VENN图软件筛选出4个数据集的共同显著差异表达基因(DEGs),通过Cytoscape3.6.1插件CytoHubba及分子复合物检测插件(MCODE)对DEGs之间联系密切程度进行分析筛选。通过基因表达谱交互式分析(GEPIA)对以P<0.05及|log₂FC|>2的显著DEGs进行生存分析,采用人类蛋白质图谱(HPA)检查正常肝脏组织和肝癌组织中关键基因的蛋白质表达。结果 筛选出在4个数据集中都明显上调基因45个,下调基因132个,MCODE有13个模块结果。以P<0.05及|log₂FC|>2进一步筛选出显著差异表达32个上下调基因,其中IGFALS、HGFAC、CYP3A4、SLC22A1、TAT和CYP2E1基因在肝脏组织中的表达量明显高于其他器官,HPA的免疫组织化学数据库显示,肝癌组织中的IGFALS、CYP3A4、SLC22A1和CYP2E1表达均明显下调,且与患者的低总存活率相关。结论 肝组织特异性基因IGFALS、CYP3A4、SLC22A1和CYP2E1在肝癌中低表达,且与不良预后相关,可能是肝癌潜在的生物标志物及预后指标。     

基于生物信息学方法筛选散发性克雅氏病神经炎症相关关键基因

目的:鉴定散发性克雅氏病(SCJD)神经炎症相关的关键基因.方法:用GEO2R工具筛选GSE160208数据集中的SCJD脑组织(n=27)和正常脑组织(n=20)的差异表达基因(DEGs).用R语言的"cluster Profiler"和"DOSE"包对DEGs进行富集分析.通过STRING数据库和Cytoscape...     

基于大数据的前列腺癌生物信息学分析

【目的】利用生物信息学的方法,对GEO和TCGA两个基因组学数据库进行分析,探究与前列腺癌相关的差异基因及相关的调控网络。【方法】综合GEO数据库的前列腺癌基因表达芯片数据（GSE46602、GSE55945）和TCGA数据库的RNA-seq数据,利用GEO2R及R语言的edgeR包进行基因差异分析,获得共同的显著差异基因,结合R语言的clusterProfiler包进行GO功能分析及KEGG通路分析,同时利用string网站进行蛋白互作网络分析,筛选出前列腺癌中调节蛋白表达量的关键基因,再结合TCGA临床随访数据分析关键节点基因的临床预后价值。【结果】获得共同差异基因共278个,其中表达上调100个,表达下调178个,它们与上皮细胞的调节增殖、含苯化合物的代谢过程等功能以及谷胱甘肽代谢和粘着斑等信号通路密切相关。蛋白互作网络分析结果得出3个重点蛋白表达模块以及12个关键节点基因。在这些关键基因中,EDN3、EDNRB和AMACR与前列腺癌患者的生存率密切相关。【结论】通过对前列腺癌基因芯片和RNA-seq数据的生物信息学分析,我们发现EDN3、EDNRB与AMACR很可能在前列腺癌的发生发展过程中发挥重要作用。     

基于生物信息学分析筛选宫颈癌进展中的关键基因

目的:通过生物信息学分析的方法,筛选宫颈癌进展中的关键基因,寻找潜在的分子标志物和治疗靶点。方法:在GEO(Gene Expression Omnibus)数据库中检索宫颈癌进展相关的mRNA和miRNA基因芯片数据,借助GEO2R分析差异表达基因(DEG)和差异表达miRNA(DEM),进行富集分析以及构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络和miRNA-靶基因调控网络。结果:共筛选出250个DEG和166个DEM,并构建出由123个节点(node)和283项互相作用(edge)构成的PPI网络以及由66个节点和137个相互作用构成的miRNA-靶基因调控网络。经分析,ATAD2、SMC4和POLQ基因不仅是筛选出的表达上调的DEG,而且是PPI网络中枢纽蛋白的编码基因,并在miRNA-靶基因调控网络中同时受DEM—miR-20A、miR-20B、miR-106B和miR-17-5P的调控。结论:ATAD2、SMC4和POLQ基因可能在宫颈癌进展过程中发挥着重要作用。     

肝细胞癌进展过程中的关键基因ATP1B3和ENAH的筛选与鉴定：基于数据挖掘和临床验证

目的 筛选与肝细胞癌（HCC）预后、进展和临床诊断相关标记物。方法 分析来自癌症基因组图谱数据库（TCGA）和基因表达综合（GEO）的TCGA-LIHC、GSE84432、GSE14323和GSE63898数据集。利用GEO2R和edge R包获得各疾病类型之间共同差异基因（DEG）,并对DEG进行基因本体论（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析。将DEG在TCGA-LIHC中正常和癌组织进行差异表达验证分析,挑选在HCC中上调基因。利用R语言进行生存分析、受试者工作特征（ROC）曲线分析、基因与患者临床特征关系分析。再通过RT-qPCR验证15对临床HCC和癌旁组织中基因的差异表达。结果 数据库挖掘共获得118个共同DEG,挑选出2个基因：ATP酶Na+/K+转运亚基Beta 3（ATP1B3）和肌动蛋白调节器（ENAH）,其表达随疾病进展升高。结合TCGA-LIHC数据集生存分析发现两者高表达与HCC患者不良预后显著相关（P<0.05）。ROC曲线分析ATP1B3和ENAH的AUC值分别是0.821和0.933。ATP1B3高表达与晚期病理T分期、Stage和Grade相关（P<0.05）,而ENAH高表达仅与晚期病理Grade有关（P<0.05）。RT-qPCR结果发现,ATP1B3和ENAH在临床HCC组织中表达上调（P<0.05）。结论 ATPIB3和ENAH有望成为肝脏疾病恶化和肝细胞癌的不良预后标志物。     

基于生物信息学筛选与鉴定宫颈癌的生物标志物微小染色体维持蛋白2

目的 应用生物信息学技术分析筛选影响宫颈癌预后的关键基因并深度挖掘基因功能.方法 从基因表达汇编(GEO)数据库下载宫颈癌微阵列数据集(GSE6791、GSE39001、GSE55940、GSE63678),合并和批量标准化后筛选差异表达基因(DEG).对DEG进行基因本体(GO)和京都基因和基因组百科全书(KEGG)...