IL-17调控溃疡性结肠炎分子机制的生物信息学分析

目的 利用生物信息学方法分析溃疡性结肠炎(UC)的枢纽基因和关键通路。方法 通过基因表达数据库(GEO)下载UC表达谱芯片GSE134025。利用R语言的Limma包筛选UC组与正常组肠黏膜细胞差异表达基因，对这些基因进行GO和KEGG分析；利用STRING数据库构建蛋白互作网络(PPI)并将结果导入Cytoscape筛选出核心基因；利用KEGG mapper绘制核心基因所在的信号通路图。结果 筛选出190个差异表达基因，其中147个上调，43个下调。GO分析结果表明，差异表达基因主要涉及炎症反应、细胞增殖的正调控等生物学过程，主要富集于细胞膜、质膜等细胞成分，具有肝素结合、生长因子等分子功能。KEGG分析显示差异基因主要富集于趋化因子信号通路，细胞因子受体相互作用等相关信号通路。从PPI网络中筛选出10个枢纽基因：白细胞介素6(IL-6)、CXC趋化因子配体8(CXCL8)、CXCL10、CXCL1、CXCL9、膜联素A1(ANXA1)、IL-1β、CC趋化因子配体20(CCL20)、CXCL2、CXCL11,其中多个基因位于IL-17调控的信号通路下游。结论 发现了10个与UC发病...     

胃相关性疾病伴肠上皮化生差异表达基因及中药预测的生物信息学分析

目的：通过生物信息学方法筛选胃相关性疾病伴肠上皮化生（IM）的关键基因与通路,探讨其发病机制及潜在治疗靶点,进而预测治疗IM的中药。方法：从公共基因芯片数据库（GEO）数据库中下载包含IM患者的胃黏膜基因表达谱数据,利用Rstudio3.5.2筛选出IM组织与正常胃黏膜组织的差异表达基因（DEGs）;使用DAVID 6.8数据库对DEGs进行GO和KEGG富集分析;基于STRING数据库和Cytoscape 3.6.1软件构建蛋白相互作用（PPI）网络,明确关键基因及核心功能模块;通过将关键基因与医学本体信息检索平台（Coremine Medical）相对应,筛选治疗IM的中药。结果：纳入2个包含IM的基因芯片数据集GSE78523和GSE60427,将2个数据集中IM相关的DEGs取交集获得135个基因,其中上调基因90个、下调基因45个。GO分析结果显示,DEGs主要涉及消化、细胞增殖的调控、细胞间黏附、钠离子跨膜转运、钾离子转运、胆囊收缩素信号通路、单核细胞趋化性、白细胞迁移、细胞外泌体等功能。KEGG通路富集结果显示DEGs显著富集于胃酸分泌、氮代谢、肾素-血管紧张素系统、蛋白...     

利用生物信息学分析鉴定鼻咽癌转移的信号通路及核心基因

目的利用基因芯片技术和生物信息学分析方法,筛选出鼻咽癌转移相关的核心基因和相关信号通路,为寻找鼻咽癌转移早期诊断和靶向治疗潜在标志物提供依据。方法 GSE103611的表达芯片从Gene Expression Omnibus(GEO)数据库中下载,该数据库中包含48个样本,包括24个原发鼻咽癌样本和24个放疗后转移的鼻咽癌样本。整理微阵列数据集获得差异表达基因(DEGs)与本课题组前期构建的相对于CNE-2侵袭转移能力更强的CNE-2SI细胞对比芯片差异基因进行比对获得共同差异基因。利用基因本体论(GO)和京都百科全书基因和基因组数据库(KEGG)对共同差异基因进行富集并利用DAVIDE在线进行分析。共同差异基因的蛋白质互作(PPI)网络由STRING数据库构建。Hub基因分析通过Cytoscape软件中的cytoHubba插件制作。关键基因的生存分析通过Kaplan Meier-plotter数据库分析获得。结果 GSE103611数据集中共鉴定出差异基因共3301个,其中上调506个,2795个基因被下调。本课题组的芯片中差异基因共2691个,其中上调1349个,1342个基因被下调。两个芯片共同上调基因47个,下调基因135个,共计182个。GO分析表明共同差异基因的生物学功能主要集中在基本的生物学过程和细胞黏附;主要的细胞成分包括细胞膜和细胞质;分子功能包括ATP结合等(P 0.05)。KEGG通路分析显示这些共同差异基因主要参与脂类代谢、MAPK信号通路和细胞黏附信号通路(P0.05)。CytoHubba插件分析从PPI网络中找到前20个具有高度关联性的核心基因。生存分析发现CXCL10、CUL7、PLCB2可能与在鼻咽癌不良预后相关(P 0.05)。结论利用生物信息学分析筛查鼻咽癌转移相关DEGs和通路可以帮助了解鼻咽癌转移发生的分子机制,对鼻咽癌转移的早期诊断具有临床意义。     

多囊卵巢综合征颗粒细胞氧化应激相关基因及基因-转录因子调控网络

目的 多囊卵巢综合征（PCOS）的发生发展与氧化应激密切相关。本研究旨在鉴定PCOS颗粒细胞的氧化应激相关基因及基因-转录因子网络。方法 R软件下载来自基因表达数据库（GEO）的GSE34526数据集,与氧化应激相关的基因通过Python软件在基因本体论（GO）数据库获得。对差异表达的氧化应激相关基因进行GO富集分析、京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG）信号通路富集分析和蛋白-蛋白相互作用（PPI）网络分析。最后,使用Network Analyst web工具查找关键差异基因的转录因子（TFs）。结果 7例PCOS患者和3例健康对照女性共检测到63个氧化应激相关差异基因。GO和KEGG富集分析显示,差异基因与肿瘤坏死因子（TNF）信号通路、叉头框蛋白O(FoxO)信号通路、凋亡和氧化应激等方面有关。PPI结果显示,各基因间存在显著的交互作用。基于35个关键基因（Hub gene）中的前22个,我们发现了14个转录因子。结论 我们鉴定出63个潜在的PCOS颗粒细胞氧化应激相关基因,包括35个关键基因和14个转...     

HCST作为1型糖尿病潜在分子标志物的筛选和机制探究北大核心CSCD

目的：筛选1型糖尿病（T1DM）的潜在分子标志物并分析HCST参与T1DM的可能机制。方法：从GEO数据库下载T1DM和健康人群的单个核细胞微阵列表达数据，借助GEO2R分析差异基因，同时使用R语言进行火山图和热图的可视化。利用String在线工具对差异基因进行PPI分析，MCODE插件筛选关键子网络，DAVID在线分析工具对子网络基因进行GO和KEGG富集分析；CytoHubba插件对PPI网络进行关键基因筛选。结果：T1DM组与对照组相比共得到71个差异基因，其中包含上调基因22个，下调基因49个；利用MCODE插件从PPI网络中筛选1个关键子网络，得分7.5，共有9个节点和30个互作。子网络的9个基因的GO和KEGG富集分析发现，这9个基因主要参与调节免疫反应、细胞的防御反应、免疫应答及细胞溶解的生物过程，且涉及的主要信号通路是自然杀伤细胞介导的细胞毒作用的信号通路；四种算法得到的关键基因通过Venn分析最终筛选出1个关键基因——HCST。HCST在T1DM组明显低于健康对照组，差异有统计学意义。HCST的ROC曲线分析结果显示曲线下面积为0.983 3,P=0.000 1，差异有统计学意义。结论：HCST可成为诊断T1DM的潜在分子标志物和治疗T1DM的潜在靶点。     

原发免疫性血小板减少症关键基因与通路的筛选及中药研究

目的：应用生物信息学方法初步筛选原发免疫性血小板减少症（ITP）的关键基因并探索其发病机制，进而预测治疗ITP的潜在中药（TCM）。方法：基于美国国家生物技术信息中心（NCBI）的基因芯片原始数据集GSE80401，以P<0.05及|logFC|≥1条件筛选差异miRNA的标准进行分析，得到ITP的差异miRNA。采用miRTarBase、miRDB和TargetScan进行miRNA靶基因预测，在Genecards数据库搜索ITP的靶点，将预测的上调靶基因和下调靶基因分别与疾病靶点取交集，在此基础上，将映射的靶基因分别通过String数据库和Cytoscape构建PPI网络，筛选核心的靶基因，对核心靶基因在DAVID和Omicsbean数据库上进行GO和KEGG通路富集分析。将关键基因导入医学本体信息检索数据库（Coremine Medical）分析治疗关键基因的TCM。结果：筛选出符合条件的差异基因422个，关键基因17个，包括BCL2L1、CCND1、CD44、CDKN1A、CREB1、GRB2、MAPK1、MAPK8、PIK3R1、CDK2、CAV1、FGF2、IGF1、...     

类风湿关节炎基因差异谱的生物信息学分析

目的通过生物信息学方法探究类风湿关节炎患者的滑膜成纤维细胞差异表达基因及相关信号通路,寻找潜在的类风湿关节炎特异性分子标志物。方法利用R语言limma包等程序方法分析基因芯片GSE21959并筛选差异基因(differentially expressed genes,DEGs),利用DAVID数据库分析DEGs获得其GO富集分析和KEGG信号通路分析的结果。利用STRING数据库构建蛋白互作网络,再将结果导入Cytoscape软件中模块化核心基因并绘制蛋白互作网络图。结果筛选获得了123个差异基因,其中表达上调的基因38个,表达下调的基因85个。GO富集分析表明DEGs主要参与了趋化因子调节、CXCR趋化因子受体结合和血管生成正向调控等生物学过程,KEGG信号通路富集分析主要包括了趋化因子信号通路、Rap1信号通路和血管平滑肌收缩等信号通路。模块化分析获得了7个核心基因分别为:CXCL1、CXCL8、CXCL6、ADRA2A、ADCY8、S1PR1和SAA1。结论通过生物信息学分析获得类风湿关节炎的DEGs、核心基因、生物学过程和信号通路等信息,为探究类风湿关节炎的发病机制、发现诊断标志物和探索新治疗靶点提供理论依据与新的方向。     

基于生物信息学方法鉴定艾滋病抗病毒治疗病毒学失败的关键基因

目的 探究HIV感染者接受高效抗逆转录病毒治疗失败后的外周血单核细胞基因表达差异和信号通路的表达情况.方法 从GEO数据库中下载了数据集GSE52900,进行差异化基因的筛选,并通过GO、KEGG和PPI等网络分析确定关键基因和重要生物学通路.结果 从高效抗病毒治疗失败的外周血单核细胞基因表达谱中按照P<0.05和|log2(FC)|>1筛选出79个表达差异化基因,包括55个表达上调基因和24个表达下调基因.PPI网络鉴定出5个关键基因:CD4、CCL5、CXCR4、ITGAL、C1 QB.结论 GO和KEGG分析发现差异化基因主要富集在免疫应答通路,提示免疫因素在抗病毒治疗中发挥了重要作用.     

阿尔茨海默病小鼠脑组织长链非编码RNA与信使RNA表达谱及调控网络的分析

目的 分析阿尔茨海默病（AD）小鼠脑组织长链非编码RNA（LncRNA）和信使RNA（mRNA）表达谱,构建竞争内源性RNA（ceRNA）调控网络,探讨差异表达LncRNA在AD发病机制中的潜在作用。方法 选取3只10月龄雄性APP/PS1转基因小鼠作为AD组,3只年龄及体质量相匹配的普通C57小鼠作为对照组。使用基因芯片技术检测2组小鼠脑组织LncRNA和mRNA的表达,筛选出差异表达的LncRNA和mRNA。对部分差异表达的LncRNA进行实时定量聚合酶链反应（qRT-PCR）。对差异表达的mRNA进行基因本体论（GO）和京都基因、基因组百科全书（KEGG）通路分析。随机挑选6个差异表达LncRNA构建ceRNA网络,进行AD的靶基因功能预测分析。结果 与对照组相比,AD组小鼠脑组织差异表达1.5倍以上的LncRNA有933个,其中上调222个,下调711个;差异表达1.5倍以上的mRNA有529个,其中上调189个,下调340个。qRT-PCR检测结果显示,AD组与对照组比较,7个差异表达的LncRNA上调或下调趋势与基因芯片结果一致,差异均有统计学意义（P值均<0.05）。GO和KEGG通路分析结果显示,差异表达基因主要参与氨基酸代谢、炎症反应和免疫反应。ceRNA调控网络靶基因的功能富集分析显示,LncRNA在胰岛素抵抗以及糖尿病并发症中的AGE-RAGE信号通路中显著富集。结论 AD小鼠脑组织LncRNA表达谱发生显著变化,由LncRNA Dgkb、Svip等构建的ceRNA调控网络有助于增进对AD发病分子机制的研究,差异表达的LncRNA或通路有可能成为潜在的治疗靶点。     

大鼠C6胶质瘤细胞的基因表达谱

目的:筛选比较大鼠C6胶质瘤细胞与正常星型胶质细胞中的差异表达基因。方法:利用Illumina Hi Seq4000技术对大鼠C6胶质瘤细胞和正常星形胶质细胞进行转录组测序并对测序结果进行功能注释。以|log2 Fold Change|≥1和q值0.05为标准筛选差异表达基因,并通过GO和KEGG数据库分析其功能和参与的信号通路。结果:较之正常星形胶质细胞,大鼠C6胶质瘤细胞中共筛选得到4363个差异表达基因,其中1603个基因表达上调,2760个基因表达下调;GO富集结果表明:4109个差异表达基因共映射到906个GO term,主要与GTP酶活性正性调节、基因表达正性调节、蛋白结合和钙离子结合等功能相关;KEGG富集结果表明:1535个差异表达基因共参与106条通路,富集最多的是PI3K-Akt信号通路和癌症发生通路。结论:成功获取大鼠C6胶质瘤细胞与正常胶质细胞的基因表达谱,并对其差异基因进行GO和KEGG注释,结果有助于胶质瘤发生发展的研究。     

表达谱芯片筛查非小细胞肺癌细胞系A549放疗抵抗差异基因

目的 建立非小细胞肺癌（NSCLC）A549放疗抵抗模型,表达谱芯片技术筛查放疗抵抗差异基因。 方法 A549细胞系长期间歇照射诱导建立的放疗抵抗细胞模型;表达谱基因芯片筛查放疗抵抗细胞株与敏感株全基因组RNA表达差异;分析2倍以上差异的基因（P<0.05）,分别进行生物学信息基因分类(GO)和信息通路（Pathway）分析。 结果 表达谱芯片显示,抵抗株与敏感株相比,差异表达基因为1410个（733个上调,677个下调）;GO分析显示,主要与细胞周期、DNA修复有关;通路显著性富集分析显示,丝裂原活化蛋白激酶（MAPK）和磷脂酰肌醇-3-激酶（PI3K）等多条信号通路激酶出现显著性差异。 结论 多种基因和信号通路参与了放疗抵抗过程。     

多囊卵巢综合征患者骨骼肌氧化应激基因的识别及其转录因子的预测

目的 探究多囊卵巢综合征（PCOS）骨骼肌氧化应激差异基因,识别PCOS患者骨骼肌关键的氧化应激基因,并预测基因及转录因子调控网络。方法 以PCOS患者的骨骼肌为研究对象,筛选GEO数据库数据集GSE8157和GSE6798,通过R软件获得差异表达的氧化应激相关基因。然后对差异表达的基因进行基因（GO）富集分析、KEGG信号通路富集分析及转录因子的预测。结果 在26例PCOS患者和26例对照女性,共鉴定出7个氧化应激差异基因（PDX1、SLC1A1、SMPD3、PAWR、CHEK2、WRN、S100A8）及4个转录因子（NFKB1、STAT3、YY1、FOXC1）。GO和KEGG富集分析表明,有多个与氧化应激及其相关的富集术语,在IL-17信号通路,p53信号通路等KEGG通路富集。结论 我们鉴定出的7个PCOS骨骼肌潜在的氧化应激相关基因和4个转录因子,可能通过调节骨骼肌氧化应激在PCOS的发生发展中发挥重要作用。     

基于生物信息学分析腹膜透析腹膜细胞的免疫相关基因差异表达北大核心CSCD

目的:应用生物信息学方法分析不同腹膜透析时间的腹膜细胞的免疫相关基因(IRGs)表达差异,探索参与腹膜损伤、腹膜纤维化的重要生物标志物。方法:下载基因芯片数据集GSE125498,利用GEO2R数据库分析平台筛选差异表达基因。从ImmPortPortal数据库下载IRGs列表,并筛选出差异表达的IRGs。应用DAVID、STRING生物信息学分析平台,及Cytoscape软件对筛选所得的差异表达IRGs进行生物学注释(GO)、信号通路富集分析(KEGG)及蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络分析。结果:与20例短期腹膜透析患者相比,在13例长期腹膜透析患者中筛选出差异表达IRGs 36个(|log2FC|>1.0,校正后P<0.05),其中35个上调基因,1个下调基因。GO分析结果显示差异表达IRG的生物学过程主要富集在免疫应答,细胞学组分主要定位于质膜,子功能主要富集在跨膜信号受体活性,KEGG信号通路主要富集在细胞因子-细胞因子受体的相互作用。在PPI网络中应用MCODE及cytohHubba模块筛选出的关键基因为CCR7、CD40LG、IL7R。结论:随着腹膜透析时间的延长,腹膜细胞的免疫应答活跃,相关基因CCR7、CD40LG、IL7R可能是腹损伤、纤维化形成的重要的免疫学标志物。     

妊娠期乳腺癌相关基因的生物信息学分析

目的通过生物信息分析途径对妊娠期乳腺癌患者与正常人群的差异基因进行分析,从分子水平探讨妊娠期乳腺癌的发病机制。方法从公共数据库基因表达数据库(GEO)中下载妊娠期乳腺癌相关数据集,采用Qlucore Omics Explore(QOE)筛选差异表达基因,用DAIVID、STRING等在线分析工具对差异表达基因进行功能富集分析,信号转导通路分析以及预测蛋白质之间的关系。结果共筛选出148个差异表达基因,其中表达上调24个,下调124个,对其进行生物信息学分析发现,TAGLN、ACTG2、TPM2、TPM3、MYLK、ACTA2、MTH11等基因以及MAPK信号通路、黏着斑信号通路、血管平滑肌细胞收缩信号通路等在妊娠期乳腺癌的发生发展中可能起着重要作用。通过STRING分析发现,20个基因处于核心节点位置。结论利用生物信息学的方法能有效分析基因芯片数据并获取生物内在信息。     

阿尔茨海默病发病机制相关基因生物信息学分析及实验验证

背景：阿尔茨海默病的机制挖掘十分重要,通过生物信息学对阿尔茨海默病潜在治疗靶点的研究,可以为阿尔茨海默病治疗提供良好的指示作用。目的：使用生物信息学分析方法筛选与阿尔茨海默病发病机制相关的基因并在动物水平加以实验验证。方法：利用GEO在线数据库筛选差异基因;利用DAVID在线数据库进行GO/KEGG富集分析;使用STRING数据库进行蛋白互作网络的构建;使用HPA数据库判断目的蛋白在人体中的分布情况;最后使用免疫荧光技术和免疫印迹技术验证分析蛋白表达情况。结果与结论：(1)利用GEO在线数据库内数据集GSE48350获取阿尔茨海默病与健康人群的基因芯片,使用GEO2R在线分析平台分析两个人群的差异基因,其中上调基因42个,下调基因131个;(2)GO基因功能注释分析结果显示差异基因主要位于突触前、运输囊泡和胞外囊泡;介导神经递质释放和突触小泡功能等生物进程;参与磷脂结合、受体-配体活性和网格蛋白结合等分子功能的构成;(3)KEGG通路分析结果显示差异基因主要富集于神经活性配体-受体相互作用、γ-氨基丁酸神经突触与逆行内源性大麻素信号等突触功能相关信号通路;(4)结合蛋白互作网络筛选出5...     

基于生物信息与机器学习分析类风湿关节炎疾病特征基因与免疫细胞的关系

目的：利用生物信息学与机器学习方法探求类风湿关节炎（RA）的发病机制、特征基因与免疫浸润表现，并寻找特征基因与免疫细胞的相关性。方法：从GEO数据库获取RA相关芯片，利用R语言分析基因差异，并对其进行GO与KEGG富集分析；使用机器学习方法，即LASSO回归与SVM-RFE法筛选疾病特征基因，运用ROC曲线与样本芯片检测特征基因准确性，利用CIBERSORT算法分析RA免疫浸润情况，并分析特征基因与免疫细胞的相关性。结果：GSE12021和GSE55235共获得90个差异基因，包含64个上调和26个下调差异表达基因；GO分析共得到主要条目209个，主要涉及机体白细胞激活、淋巴细胞活化、B细胞受体信号通路等；KEGG分析显示趋化因子信号通路、IL-17信号通路、Toll样受体信号通路、PPAR信号通路等通路与RA密切相关；机械学习方法筛选出IGHM、SLAMF8、CXCL10、FNDC4、AIM2、EGR1、AKR1B10等10个关键基因，ROC曲线与样本芯片检测疾病特征基因为IGHM、SLAMF8、CXCL10、AIM2、AKR1B10；免疫浸润结果显示RA滑膜组织与正常组织中的浆细胞...     

基于SMART-seq2测序分析结直肠癌外周血DNT细胞转录组的表达差异及功能初探北大核心CSCD

目的 探讨结直肠癌患者外周血中双阴性T细胞差异基因及功能。方法 选取2例结直肠癌患者和2例健康体检者,首先采用流式细胞术分选外周血双阴性T细胞,然后利用单细胞全长转录组（SMART-seq2）测序技术获得测序数据,筛选差异表达基因,并对筛选出的差异表达基因进行基因本体富集分析(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)途径富集分析。利用STRING数据库构建蛋白质互作网络,并通过Cytoscape软件鉴定关键基因。采用RT-qPCR验证差异表达基因。结果 与健康体检者相比,结直肠癌患者外周血双阴性T细胞差异基因共有1 276个,其中141个上调基因,1 135个下调基因。GO分析显示差异基因主要参与甲基化、代谢过程以及转移酶活性等生物学功能。KEGG通路分析显示差异基因主要涉及自噬、P53信号通路和磷酸肌醇代谢等信号通路。蛋白质互作网络包含1 154个节点和1 022条边,并鉴定出10个Hub基因：PIK3C3、WIPI1、ATG101、PIK3R4、DDX10、RBM28、SDAD1、ATG16L1、UVRAG、ATG7。RT-qPCR验证10个差异表达基因,其中7个差异基因表达变化趋势与测序结果一致,3个基因表达与测序结果不符。结论 DNT细胞可能通过甲基化、P53信号通路和自噬等作用参与了结直肠癌的发生发展,同时,DNT细胞可能通过对基因的调控抑制结直肠癌的发生发展。本研究为进一步探讨DNT细胞在恶性肿瘤中的功能提供理论依据。     

利用生物信息学分析鉴定原位骨肉瘤以及肺转移的信号通路和核心基因

目的应用综合生物信息学来识别骨肉瘤中涉及的肺转移的关键致病基因并揭示潜在的分子机制。方法 GSE85537的表达谱从Gene Expression Omnibus(GEO)数据库下载,该数据库包含6个样品,包括3个原位骨肉瘤样品和3个骨肉瘤肺转移样品。整理微阵列数据集以获得差异表达的基因(DEG),并通过生物信息学方法进行深入分析。利用基因本体论(GO)和京都百科全书基因和基因组(KEGG)途径对DEGs富集并通过DAVID在线进行分析。DEG的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络由STRING数据库构建。MCODE分析通过Cytoscape软件中的MCODE插件制作。关键基因的生存分析通过在线(http://www.ualcan.path.edu/index.html)分析获得。结果从GEO数据集中共鉴定出差异基因662个,其中234个基因被上调,428个基因被下调,通过基因拓扑学分析从PPI网络中鉴定出DEG中最密切相关的137个基因。其中38个基因被上调,99个基因被下调。GO分析表明DEGs的生物学功能主要集中在血管生成,转录中RNA聚合酶II启动子的正向调节。主要的细胞成分包括外泌体和细胞外基质。分子功能包括ATP结合。KEGG通路分析显示这些DEG主要参与PI3K-Akt信号通路和肿瘤信号通路。MCODE插件分析从PPI网络中检测到3个重要模块,此外选择了15个具有高度关联性的差异基因,并经过总体存活率和相关性分析,发现基因ACTA2可能在防治骨肉瘤肺转移中发生作用。结论利用生物信息学分析筛查骨肿瘤转移前后的DEGs和通路可以帮助了解骨肉瘤转移发生的分子机制,对早期诊断和预防骨肉瘤转移具有临床意义,并提供有效的指导治疗骨肉瘤转移的联合用药。     

利用生物信息学分析筛选乳腺癌不良预后的关键基因

目的利用生物信息学方法,通过分析基因表达数据库(GEO)基因芯片数据筛选与乳腺癌不良预后相关的核心基因,为乳腺癌的治疗提供新的候选靶点。方法从GEO数据库下载微阵列数据集GSE15852,采用GEO在线工具GEO2R筛选差异表达基因(DEGs);DAVID数据库对筛选出的差异表达基因,进行基因本体论分析(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析;基于STRING数据库和Cytoscape软件构建蛋白质-蛋白质相互作用关系(PPI),并用Cytoscape软件MCODE插件进行模块分析,获取关键基因;用在线工具Kaplan-Meier Plotter对这些关键基因进行生存分析,获取与乳腺癌预后不良的相关核心基因;采用基因表达谱交互分析(GEPIA)进一步验证。结果筛选出57个差异表达基因,其中上调基因17个,下调基因40个。上调基因主要富集在雌激素反应、对细胞运动的负调控反应、心脏右心室形态发生、交感神经系统发育、细胞-细胞黏附及输尿管的萌芽发育等生物过程;聚焦于造血细胞系信号通路。下调基因显著富集在脂质代谢、分解、存储过程,胆固醇的储存、运输,甘油三酯的合成分解代谢,血管生成等生物过程;聚焦于PPAR信号通路、对脂肪细胞脂肪分解的调节作用、脂肪细胞因子信号通路等途径。PPI网络及MCODE模块分析鉴定出7个核心基因,关键基因的生存分析及GEPIA分析发现CD24和EPCAM基因的高表达患者生存率低于低表达患者。结论该方法为寻找乳腺癌不良预后的关键基因、探索乳腺癌治疗新靶点提供一定依据。     

基于生物信息学对扩张型心肌病与慢性心力衰竭共同生物标志物的预测*

目的：通过生物信息学的方法预测扩张型心肌病（DCM）与慢性心力衰竭（CHF）发病的共同生物标志物, 为临床上2 种疾病的发病及相关性奠定理论基础。方法：从Gene Expression Omnibus（GEO）数据库下载芯片数 据GSE3585,此为DCM和正常对照组原始数据,同时下载芯片数据GSE76701,此为CHF 和对照组原始数据。 通过R软件分析获得DCM和CHF 发病的差异表达基因,并获得2 种疾病发病的共同差异表达基因,进一步对共 同差异表达基因进行GO 和KEGG富集分析,构建差异表达基因的PPI 相互作用网络图,获得扩张型心肌病和心 衰发病的共同关键基因。结果：DCM的差异表达基因有240 个,其中141 个上调基因,99 个下调基因,CHF 的 差异表达基因有654 个,其中355 个上调基因,299 个下调基因。DCM和CHF 共同的差异表达基因有36 个,其中 19 个上调基因,17 个下调基因。GO 分析显示,差异表达基因主要集中在12 种不同的生理、病理过程中,KEGG 分析获得差异表达基因参与的主要信号通路为5 条,预测7 个关键差异表达基因,分别为：CD163、KYVE1、 MRC1、VSIG4、FCER1G、S100A9、F13A1。结论：该研究初步探讨了DCM与CHF 两种疾病发病分子机制, 获得了两种疾病发病的共同差异表达基因,仍需进一步的实验研究对基因的表达和临床病理特征的相关性进行验 证。