应用生物信息学筛选胃癌诊断和预后的生物标志物

目的：应用生物信息学方法分析和筛选与胃癌诊断和预后相关的生物标志物。方法：从GEO数据库下载胃癌的基因表达谱数据集GSE79973和GSE103236。通过在线工具GEO2R和韦恩图筛选两数据集重叠的差异表达基因(DEGs)。利用仙桃在线数据平台对DEGs进行GO和KEGG富集分析。通过STRING在线工具和Cytoscape软件构建DEGs的蛋白互作网络和识别hub基因。最后,使用GEPIA、仙桃、Kaplan-Meier Plotter在线数据平台对hub基因进行表达差异分析、受试者工作特征(ROC)曲线分析及生存分析。结果：GSE79973和GSE103236两数据集中有156个重叠DEGs,包括98个上调基因和58个下调基因。其中,上调差异表达基因(uDEGs)的GO富集分析主要与细胞外基质及胶原蛋白相关;KEGG富集分析与细胞外基质受体相互作用有关。通过STRING在线工具和Cytoscape软件从重叠DEGs中识别出10个hub基因,均为uDEGs。利用GEPIA、仙桃、Kaplan-Meier Plotter在线数据平台分析表明,hub基因在胃癌组织中均显著上调(P<...     

miR-129-5p调控的COL1A1作为胃癌潜在治疗靶点的生物信息学分析

目的应用生物信息学技术探索胃癌发病机制,为胃癌的防治提供生物信息学依据。方法用GEO2R在线工具分析 GSE79973中胃癌组织和正常胃黏膜组织的差异表达基因（Differentially expressed genes, DEGs）,通过DAVID数据库对DEGs 进行GO分析和KEGG通路富集分析,然后通过STRING数据库构建蛋白质相互作用网络,用Cytoscape 软件进行关键基因 （Hub 基因）筛选和功能模块分析,并在GEPIA 数据库对Hub 基因进行验证,用Target Scan 数据库预测调控靶基因的 microRNAs,并用OncomiR分析microRNAs在胃癌组织中的表达及其与生存预后的关系。结果共筛选出181个在胃癌中差异 表达的基因。蛋白质互作网络筛选出10个Hub基因。DEGs功能分析主要涉及蛋白质消化吸收、PI3K-Akt信号通路、ECM-受 体相互作用、血小板激活信号通路。GEPIA数据库验证显示COL1A1 在胃癌组织中高表达,并和胃癌患者的不良预后有关。 miR-129-5p与COL1A1 mRNA的3’UTR结合。与正常组织相比,miR-129-5p在胃癌组织中表达明显下调,且与胃癌患者预后 具有一定相关性。结论miR-129-5p调控的COL1A1是胃癌潜在的治疗靶点。     

基于数据库挖掘分析FN1、COL4A1、COL4A2基因在胃癌中的表达及意义

目的 基于数据库挖掘分析胃癌预后预测和胃癌靶向治疗的潜在关键基因(Hub基因)。方法 本研究选取基因表达综合数据库(GEO)的GSE33651和GSE118916数据集(研究时间为2011年11月—2019年8月)。GEO2R进行胃癌差异表达基因(DEGs)分析。DAVID数据库对DEGs进行基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析。采用STRING数据库和Cytoscape软件构建DEGs的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络,其中Degree>10的DEGs被认为是Hub基因。基于癌症基因组图谱(TCGA)的胃腺癌数据,使用OncoLnc和UALCAN数据库对Hub基因进行生存分析和表达分析。TIMER数据库对Hub基因进行免疫浸润分析。结果 GSE33651和GSE118916中鉴定出80个共有上调和34个共有下调DEGs。DEGs富集在69个GO条目和7个KEGG信号通路。从PPI网络中筛选出14个Hub基因。FN1、COL4A2和COL4A1基因在胃癌组织的表达水平均显著高于胃正常组织,且在胃癌中具有良好的预后预测价值。FN1、COL4A2和COL...     

胃癌相关关键基因的筛选及临床价值分析

目的 利用生物信息学筛选胃癌相关关键基因,并探讨关键基因的临床价值。方法 (1)从GEO数据库中获取与人类胃癌相关的3个基因芯片数据集,利用在线分析工具GEO2R获取差异表达基因(DEGs)。针对3个数据集共有的DEGs,利用DAVID数据库进行富集分析,利用STRING数据库构建蛋白-蛋白相互作用(PPI)网络后通过Cytoscape 3.9.1软件筛选关键基因。(2)收集20例胃癌患者的癌组织及癌旁正常组织,利用实时荧光定量PCR法检测关键基因的表达水平。利用GEPIA2数据库分析关键基因在胃癌组织与癌旁正常组织的表达差异,以及在不同病理分期胃癌患者中的表达差异。利用Kaplan-Meier Plotter数据库分析不同关键基因表达水平的胃癌患者的生存情况。结果 (1)共获得461个共同DEGs,包括190个上调DEGs、271个下调DEGs。DEGs主要参与细胞外基质形成、胶原纤维、细胞-基质黏附等生物过程,主要富集在细胞外基质-受体相互作用、蛋白质消化吸收、黏着斑等信号通路。共筛选出5个关键基因,即COL4A1、COL4A2、LUM、COL6A3和SPARC。(2)实时荧光定量...     

基于生物信息学对胃癌生存预后相关基因的分析

目的：通过生物信息学方法对胃癌芯片数据集进行分析,获得与胃癌生存预后相关的基因。方法：从NCBI GEO数据库下载与胃癌相关的数据集GSE19826、GSE29998、GSE54129、GSE79973,利用R软件对数据集进行差异分析并整合,获取差异表达基因,利用DAVID、String、KM-Plot等在线分析网站对差异表达基因进行功能分析、蛋白质间相互作用以及与胃癌预后的关系,利用Cytoscape对分析结果进行可视化处理,得出候选关键基因13个：FNDC1、CTHRC、COL1A1、COL1A2、COL6A3、COL10A1、INHBA、SULF1、SFRP4、BGN、THBS2、THY1、TIMP1。结果：通过对四个芯片数据集进行差异分析及整合后获得上调基因21个,下调基因27个,这些差异表达基因大多富集于细胞外基质、内质网腔等,主要参与胶原蛋白分解、细胞黏附等生物学功能,涉及蛋白质的消化与吸收通路、细胞外基质通路、局部黏附通路以及细胞色素P450代谢通路;并且筛选出的关键基因均与胃癌的预后有关。结论：生物信息学方法可以有效、大规模地分析并获得与胃癌生存预后相关的关键基因,为癌...     

乙型肝炎病毒相关肝细胞癌关键基因筛选及其与预后关系的生物信息学分析

目的：采用生物信息学方法识别与乙型肝炎病毒相关肝细胞癌（HBV-HCC）的早期诊断和不良预后相关的关键基因,阐明HBV-HCC发生发展的潜在分子机制。方法：从基因表达综合数据库（GEO）中检索“hepatitis Binduced HCC”,下载基因数据集GSE121248,通过R软件中的“limma”数据包筛选差异表达基因（DEGs）,采用“clusterProfiler”数据包对DEGs进行基因本体（GO）功能富集分析和京都基因与基因组百科全书（KEGG）信号通路富集分析,采用STRING数据库和Cytoscape软件建立蛋白-蛋白互作（PPI）网络并筛选关键基因。采用基因表达水平值的交互式分析（GEPIA）、Kaplan Meier-Plotter和人类蛋白质图谱（HPA）数据库验证关键基因及其蛋白质表达水平,采用“CIBERSORT”数据包分析免疫细胞的浸润情况。结果：共筛选出574个DEGs,其中上调基因173个,下调基因401个。GO功能富集分析,DEGs主要富集于小分子代谢、信号转导、免疫应答和炎症反应等生物学过程;KEGG通路富集分析,DEGs主要富集于视黄醇代谢、细胞...     

基于GEO数据库筛选胃癌差异表达基因及其功能和通路富集分析

目的 基于基因表达数据库（GEO）运用生物信息学方法挖掘胃癌诊断和预后相关的核心基因,筛选参与胃癌发生发展的分子靶标。方法 从GEO数据库中下载胃癌基因芯片数据GSE118916、GSE54129和GSE79973,筛选差异表达基因（DEGs）并进行分子功能和信号通路的富集分析,构建蛋白质互作网络（PPI）,根据网络节点和位置筛选出核心基因,利用癌症基因图谱（TCGA）中胃腺癌（STAD）的全基因组测序数据对核心基因进行表达水平和诊断预后的验证分析,最后通过qRT-PCR检测核心基因在不同胃癌细胞株中的表达水平。结果 共筛选出77个DEGs,主要位于细胞外基质（ECM）与基底膜,具有氧化还原酶和ECM受体配体活性,参与机体消化和激素代谢等生物学过程,与胃酸分泌、视黄醇和激素代谢等信号通路相关。共获得9个核心基因,其中SPARC、TIMP1、THBS2、COL6A3和THY1在胃癌中表达上调（P<0.05）;而TFF1、GKN1、TFF2、PGC在胃癌中下调（P<0.05）。生存预后分析显示,SPARC、TIMP1、THBS2、COL6A3、TFF2、THY1的异常表达与胃癌...     

卵巢癌预后不良基因ATP6V1F、GINS1、GINS4的筛选

目的 筛选卵巢癌预后不良的分子生物学标志。方法 从GEO数据库获得卵巢癌GSE14001、GSE14407数据集，用在线分析工具GEO2R、Venn筛选得到卵巢癌和正常卵巢组织差异表达基因(DEGs),对DEGs进行富集分析，构建蛋白互作网络(PPI),以及构建网络模块得到关键基因，利用Kaplan Meier plotter网站分析关键基因与卵巢癌患者总生存期之间关系，应用GEPIA数据库分析DEGs在卵巢和卵巢癌组织中表达，应用The Human Protein Atlas数据库获取筛选基因的免疫组化结果，对比它们在卵巢和卵巢癌组织间的表达差异。结果 得到211个DEGs, 92个上调和119个下调。差异基因生物学过程主要涉及侧枝发芽的正向调控、乏氧反应、间充质-上皮细胞信号传导；细胞组分主要集中在质膜顶、细胞表面、细胞外外泌体等部位；分子功能主要涉及丝氨酸型内肽酶活性、金属内肽酶活性、受体活性等；信号通路富集于白细胞跨内皮细胞迁移、细胞黏附通路、癌症通路等信号通路。得到35个候选基因，其中14个基因高表达、8个基因低表达与患者总生存期相关(P<0.05)。其中ATP6V1F...     

基于GEO数据库筛选舌鳞状细胞癌顺铂耐药的关键基因及生物信息学分析

目的 通过生物信息学方法筛选舌鳞状细胞癌顺铂耐药的关键基因。方法 从GEO数据库下载GSE111585和GSE115119数据集，利用limma包进行差异分析，与PRGs取交集后获取DEGs。利用R语言对DEGs进行GO功能富集及KEGG通路富集分析。String数据库构建PPI网络，在Cytoscape中进行可视化，基于Degree拓扑分析算法筛选Hub基因。根据Wilcox.test法分析Hub基因与顺铂耐药性的联系。结果 (1)共筛选出32个DEGs。(2)GO富集分析显示DEGs主要参与刺激反应调节、信号受体结合等功能；KEGG富集分析显示DEGs富集在癌症通路和人T细胞白血病病毒Ⅰ型感染信号通路。(3)筛选出FN1、SOX2和COL1A1 3个Hub基因，其中COL1A1具有成为潜在生物靶点的潜力。结论 COL1A1可能是舌鳞状细胞癌顺铂耐药的潜在作用靶点。     

LINC00707-miR-338-3p-ITGB8竞争性内源性RNA网络与胰腺癌不良预后相关

目的 探讨参与胰腺癌发生发展过程中的竞争性内源性RNA(competing endogenous RNA,ceRNA)网络，为胰腺癌的发病机制提供新的认识。方法 从基因表达综合数据库(Gene Expression Omnibus, GEO)中收集6个胰腺癌数据集，通过GEO2R和STRING工具识别共同差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs)和hub基因，利用DAVID工具对共同DEGs进行功能富集分析，利用基因表达谱交互分析数据库(Gene Expression Profiling Interactive Analysis, GEPIA)、人类蛋白质图谱(Human Protein Atlas, HPA)和Kaplan-Meier Plotter分析并确认hub基因的基因表达、蛋白表达和预后意义，进一步在StarBase网页工具中探索感兴趣的基因并以此构建ceRNA网络。结果 在6个数据集中发现191个共同DEGs和9个hub基因(MET, COL1A1, LAMA3, LAMB3, LAMC2, ITGA2, ITGA3, ITGB...     

基于囊性纤维化疾病分子特征及其作用机制的生物信息学分析

目的：筛选囊性纤维化（CF）特异性相关基因,预测其靶基因,并探讨其作用机制。方方法法：从基因表达汇编（GEO）数据库获取CF样本和正常对照样本的高通量芯片数据集GSE71799、GSE24206、GSE98925和GSE69764,并分为CF组和对照组。采用R软件limma包筛选CF组和对照组差异表达基因（DEGs）,使用基因本体（GO）功能注释和京都基因与基因组百科全书（KEGG）对DEGs进行功能和通路富集分析,使用基因集富集分析（GSEA）获取DEGs显著富集的基因集,采用STRING数据库建立蛋白-蛋白互作（PPI）网络,采用Cytoscape软件可视化并筛选hub基因。结果：GEO数据库获取并筛选共429个DEGs （|log2 (FC)|>1, P<0.05）, CF组中显著高表达DEGs 105个,对照组中显著高表达DEGs 324个。GO富集分析,DEGs主要富集于中性粒细胞介导的免疫、趋化因子活动和细胞黏附分子结合等方面;KEGG通路分析,DEGs主要富集于白细胞介素17 (IL-17)信号通路（P<0.05）。GSEA分析,DEGs主要富集于信号通...     

基于生物信息学分析胰腺癌的关键基因

目的 利用生物信息学分析胰腺癌发生、发展的关键基因,为胰腺癌的早期诊断、预后评估及靶向治疗提供理论依据。方法 从GEO数据库中获取GSE15471基因芯片数据集,在线分析工具GEO2R筛选差异表达基因,并对差异表达基因进行GO、KEGG富集分析和蛋白互作网络分析,利用Cytoscape软件的cytoHubba插件筛选出关键基因,通过GEPIA数据库对关键基因再次验证。结果 从GSE15471基因芯片中共筛选出267个显著差异表达基因,其中上调基因232个,下调基因35个。富集分析显示差异表达基因主要涉及细胞黏附、PI₃K-Akt信号通路、蛋白水解、炎性反应、胶原分解代谢、免疫反应等。通过蛋白互作网络筛选出11个关键基因,下调基因ALB、EGF,上调基因MMP2、CXCL8、FN1、COL1A1、SPP1、MMP1、ITGA2、COL3A1、CRP。GEPIA数据库中关键基因表达情况与基因芯片分析结果一致,生存分析显示胰腺癌患者总生存时间与MMP1、ITGA2基因表达高低相关。结论 生物信息学筛选出的11个关键基因在胰腺癌的发生、发展中有重要作用,是潜在的胰腺癌特异肿瘤分子学标志物和靶向治疗新位点。     

缺血性脑卒中缺氧免疫关键基因的鉴别及诊断价值分析

目的：研究缺血性脑卒中（IS）缺氧免疫机制的相关差异表达基因和调控信号通路,以识别IS潜在诊断生物标志物。方法：从GEO数据库下载IS表达谱数据集GSE58294,采用单样本GSEA(ssGSEA)和t分布随机邻域嵌入算法（t-SNE）评估受试者的缺氧和免疫状态,使用“limma”软件包筛选差异基因（DEGs）,通过DAVID在线数据库对DEGs进行基因本体（GO）富集分析及京都基因与基因组百科全书（KEGG）信号通路分析,LASSO筛选与IS关键（hub）基因,然后运用实时荧光定量聚合酶链式反应（RT-qPCR）验证hub基因的差异性表达。结果：筛选出60个IS缺氧免疫DEGs,KEGG结果显示IS缺氧免疫DEGs富集在PI3K-Akt通路,LASSO筛出6个关键基因：CHPF2、MBOAT2、IL18RAP、TIMM8A、ALDOAP2、LPAR4。CHPF2、MBOAT2和IL18RAP为上调基因（均P<0.001）,而TIMM8A、ALDOAP2和LPAR4为下调基因（均P<0.001）,ROC曲线显示该6个关键基因的AUC为0.894 1～0.994 3。RT-q...     

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...     

膀胱癌关键枢纽基因的生物信息学分析

目的：基于在线数据库分析膀胱癌有差异的关键枢纽基因(Hub基因)临床表达意义。方法：运用在线数据库(GEO)下载膀胱癌基因芯片数据集及GEO2R筛选共同差异表达基因(DEGs)。通过R软件的“cluster profiler”软件包对共同DEGs行基因本体论(GO)、京都基因与基因组百科全书(KEGG)信号通路富集，使用STRING数据库构造蛋白-蛋白互作网络图(PPI)、利用Cytoscape软件可视化及Cytohubba应用软件中的MCC(基于最大聚集中心)筛选出Hub基因，通过Cbioportal行总生存(OS)和无病生存(DFS)分析，并绘制Kaplan-Meier生存曲线，通过GEPIA2分析有差异Hub基因的表达。结果：共同DEGs281个，上调34个，下调247个，GEPIA2验证发现有差异的Hub基因在膀胱癌中均高表达。结论：ASPM、NUSAP1、CDC20、KIF20A、PRC1和TOP2A Hub基因可能是膀胱癌有效的诊断标志物。     

基于生物信息学方法识别肺腺癌预后相关基因

目的利用生物信息学方法筛查肺腺癌的差异基因,分析其在肺腺癌的发生发展过程中可能参与的信号传导通路,寻找肺腺癌的关键基因并评估其对肺腺癌预后的意义。方法从GEO数据库中获取肺腺癌基因表达芯片数据集GSE10072、GSE32863、GSE43458和GSE116959,将四组数据集整合后获得肺腺癌的差异表达基因,采用STRING数据库对差异表达基因构建肺腺癌蛋白-蛋白互相作用网络,通过在线网站DAVID对差异基因进行GO富集分析和KEGG通路分析,用Cytohubba筛选关键基因,并利用GEPIA分析关键基因与预后的相关性。结果初步筛查得到214个差异基因,包括42个上调基因和172个下调基因,最后筛选得到6个关键基因。生存分析显示PECAM1、SPP1和KIAA0101的表达对肺腺癌的预后有显著影响(P<0.05),Diseasemeth分析显示SPP1、KIAA0101、COL3A1、GNG11和FOS基因在肺腺癌组织中的甲基化水平异常(P<0.05)。结论这6个基因可能参与了肺腺癌的发生发展,对肺腺癌的诊断、靶点治疗和预后提供一定参考。     

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...     

卵巢癌致病关键靶基因分析及体外细胞实验验证

目的：通过多芯片整合的生物信息学方法挖掘与卵巢癌发病高度关联的靶基因,并通过体外细胞实验进行验证,为卵巢癌的靶向研究提供关键基因及重要理论依据。方法：（1）对基因表达综合数据库中与卵巢癌相关数据集GSE38666、GSE40595和GSE54388进行差异基因（DEGs）筛选,其中包括26个正常样本和65个卵巢癌样本。（2）通过DAVID在线数据库对筛选的DEGs进行基因本体功能注释,明确DEGs的生物学属性特征。（3）通过京都基因与基因组百科进行富集分析,获得DEGs的主要作用通路。（4）基于STRING数据库运用CytoScape软件完成DEGs蛋白质-蛋白质相互作用网络的构建,并结合GEPIA 2等数据库筛选出关键基因。（5）采用qRT-PCR对卵巢癌细胞关键基因的表达进行验证。结果：从GSE38666、GSE40595和GSE54388 3个数据集中筛选出238个共同表达的DEGs,其中168个表达上调,70个表达下调,在卵巢癌中主要富集于有丝分裂核分裂、纺锤体、染色体区域和DNA解旋酶,主要参与细胞周期、DNA复制、氧化磷酸化和氨基酸的生物合成等生物过程,影响卵巢癌的发生、发...     

表达谱芯片和DNA甲基化芯片联合分析筛选克罗恩病发生、发展的分子靶标

目的 通过生物信息学方法筛选与克罗恩病(CD)发病相关的异常甲基化修饰的差异表达基因。方法 从公共基因表达数据库(GEO)下载CD的表达谱芯片GSE102134和DNA甲基化芯片GSE105798。通过R语言软件对CD表达谱芯片进行差异表达分析,同时对CD的DNA甲基化芯片进行差异甲基化位点分析。筛选异常甲基化修饰的差异表达基因进行功能富集分析。STRING数据库和Cytoscape软件共同构建蛋白相互作用网络,筛选CD的核心基因。最后通过GEO数据库GSE75214和GSE186582验证差异基因表达。结果 采用表达谱芯片分析,共筛选出1315个差异表达基因,其中780个表达上调,535个表达下调。CD组与对照组比较,共发现11066个差异甲基化位点,其中8542个高甲基化位点,2524个低甲基化位点。对差异表达基因和差异甲基化基因进行联合分析,找到55个低甲基化修饰下表达上调的基因,和125个高甲基化修饰下表达上调的基因。GO分析表明异常甲基化修饰的差异表达基因与跨膜转运蛋白活性、细胞顶端组成和有机阴离子转运相关。KEGG信号通路主要为PI₃K/Akt信号通路、黏附斑和ECM-受体相互作用等。STRING和Cytoscape软件筛选信号通路中的关键基因,并在GSE75214和GSE186582芯片集验证差异基因的表达,结果提示COL4A2、COL4A1、PDGFRB和PYY可能在CD中起重要作用。结论COL4A2、COL4A1、PDGFRB和PYY可能是CD疾病诊断和治疗的潜在靶点。     

子痫前期患者外周血潜在标志物筛选及其诊断价值

目的：探讨子痫前期差异表达基因在外周血中的表达及其诊断价值。方法：在GEO数据库中选取子痫前期患者与正常孕妇中差异表达基因谱数据,并对差异表达基因进行筛选。对筛选出的差异基因进行聚类并进行KEGG和蛋白相互作用网络(PPI)分析;同时对差异表达基因进行关键基因(hub)鉴定,比较子痫前期患者与正常孕妇血清中筛选出的hub基因的表达水平有无差异。采用受试者工作特征(ROC)曲线评估血清中筛选出的hub基因作为诊断标志物的敏感性、特异性及ROC曲线下面积(AUC)。结果：选取了GSE10588、GSE48424和GSE60438 3个数据集为研究对象。3个数据集中共差异表达的基因为7个分别是TLR4、MYD88、PRKAR1A、GCH1、NF-KB、FN1UBOX5和ZC2HC1A。7个差异表达基因GO分析主要富集于模式识别受体信号通路、I-kappaB/NF-kappaB复合体、toll样受体结合。KEGG信号通路主要富集于NF-kappa B信号通路、toll样受体信号通路、MAPK信号通路,TLR4和MYD88为差异基因中的关键hub基因,TLR4和MYD88基因在子痫前期患者血清中...