基于生物信息学分析艾滋病患者血中相关差异基因

目的 基于生物信息学方法筛选艾滋病(AIDS)相关的关键基因,为后续生物学功能研究提供分子靶标。方法 通过GEO数据库下载基因芯片GSE140713,筛选AIDS患者血样与健康对照血样的差异表达基因(DEGs),对DEGs进行GO功能富集分析和KEGG通路富集分析,并且通过String数据库构建蛋白质-蛋白质相互作用网络(PPI),确定其中与AIDS发生发展密切相关的关键基因。结果 GEO数据分析结果显示,AIDS共有1770个DEGs (1128个上调基因,642个下调基因)。GO富集分析结果显示,DEGs主要参与DNA结合转录激活活性、信号受体激活物活性等分子功能。KEGG通路富集分析结果显示,DEGs主要富集于NOD样受体信号通路。经过构建PPI网络分析其重要的功能模块及其关键基因,结果鉴定出5个关键基因可能与AIDS的发生发展相关。结论 本研究筛选出人AIDS血液中5个关键基因(CDK1、BUB1、CCNA2、CCNB1、KIF11),它们可能成为AIDS病毒潜伏期治疗的潜在靶点。     

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。     

骨关节炎的潜在生物标志物筛选及关键基因验证

目的本研究旨在通过生物信息学分析确定骨关节炎滑膜组织中的关键生物标志物。方法从GEO数据库中下载GSE12021、GSE55235和GSE55457,通过Bioconductor的LIMMA包鉴定差异表达的基因(DEGs),并进行功能富集分析。使用STRING构建蛋白质-蛋白质相互作用网络(PPI),用Cytoscape进行模块分析,筛选出关键基因,并在芯片数据集中验证表达情况。结果分析基因芯片GSE12021和GSE55235骨关节炎和正常对照组之间滑膜组织差异表达的基因并取交集,获得18个表达上调基因,43个表达下调基因;GO与KEGG分析发现差异基因富集在维生素C代谢、白介6信号通路等多个骨关节炎发生发展的重要通路;通过构建PPI网络筛选出了包括促进软骨细胞破坏、调节炎症、调节软骨稳态、调控软骨基质代谢的十个关键基因,在三个表达谱数据中验证了关键基因的表达。结论骨性关节炎与正常对照之间的关键基因分析可为理解骨性关节炎的发生发展和开辟新的基因治疗手段提供新的见解。     

基于生物信息学的非酒精性脂肪性肝病关键基因筛选及实验验证

目的:探索非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）潜在的关键基因和microRNAs(miRNAs)。方法:从美国国立生物技术信息中心（NCBI）公共基因芯片数据平台（GEO）数据库下载两个基因表达谱芯片（GSE96936和GSE62267）,利用GEO2R在线工具筛选出NAFLD组与正常对照组的差异表达基因（DEGs）,对DEGs进行GO和KEGG信号通路富集分析,进一步应用STRING数据库构建蛋白质—蛋白质相互作用（PPI）网络,用Cytoscape筛选出关键基因。构建NAFLD小鼠模型,通过实时荧光定量PCR(RT-qPCR)验证筛选出的关键基因,利用NetworkAnalyst构建关键基因的靶向miRNAs。结果:总共鉴定出192个DEGs,GO分析显示DEGs生物学功能主要涉及5个KEGG通路,包括类固醇激素生物合成、补体与凝血级联、胆汁分泌、化学致癌、视黄醇代谢相关信号通路,结合PPI网络和CytoHubba的结果,筛选出Tyrobp、Hck、Ctss、Aif1、Fcgr1、Cd68、Cd53、Ly86、Fyb和Alox5ap 10个关键基因,通过RT-qPCR检测,发现与正常肝...     

基于生物信息学筛选小细胞肺癌相关关键基因

目的 筛选与小细胞肺癌(SCLC)相关的关键基因,为后续生物学功能研究提供分子靶标。方法 首先从基因表达综合数据库(GEO)提取含有SCLC癌组织和癌旁组织基因表达数据的数据集GSE43346和GSE40275,用GEO2R在线程序分析SCLC癌组织和癌旁组织之间的差异表达基因(DEGs)。使用DAVID数据库对SCLC的DEGs进行基因本体(GO)功能富集分析以及京都基因和基因组百科全书(KEGG)通路富集分析。使用STRING数据库构建DEGs的蛋白质相互作用网络(PPI),并用Cytoscape软件作图。使用Cytoscape中的MCODE和cytoHubba插件分析重要的功能模块及子模块中的关键基因。结果 GEO数据分析结果显示,SCLC癌组织和癌旁组织共有232个DEGs(151上调基因,81个下调基因)。GO富集分析结果显示,DEGs主要参与细胞分裂等生物过程,构成细胞核等细胞组分,发挥蛋白质结合等分子功能。KEGG通路富集分析结果显示,DEGs主要富集于细胞周期、HTLV-I感染、癌症通路等。经过构建PPI网络,分析其重要的功能模块及其关键基因,结果鉴定出10个关键基因可...     

骨关节炎的关键通路与免疫细胞浸润模式及中药预测分析

目的 利用生物信息学的方法分析骨关节炎(osteoarthritis, OA)的关键通路与免疫细胞浸润模式及潜在治疗中药。方法 从基因表达综合数据库(GEO)中下载GSE55235基因表达芯片,运用GEO2R在线分析工具筛选差异表达基因(DEGs)。使用DAVID在线数据库对DEGs进行基因本体富集分析(Gene Ontology, GO)和京都基因与基因组百科全书信号通路分析(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, KEGG),通过STRING在线数据库构建蛋白相互作用网络(PPI)。使用Cytoscape软件中的cytoHubba插件筛选核心基因,Coremine Medical数据库预测治疗OA的潜在中药。通过CIBERSORT数据库对人类22种免疫细胞亚型的表达矩阵进行去卷积,分析OA组与对照组免疫细胞浸润情况。结果 共筛选出235个差异基因,其中101个为上调基因,134个为下调基因。GO富集分析主要涉及免疫反应、炎症反应、细胞粘附和凋亡过程等生物过程。KEGG主要富集在TNF信号通路、破骨细胞分化、MAPK信号通路、NF-kappa...     

突变型与野生型胃肠道间质瘤基因筛选及信号通路分析

目的 筛选参与调控KIT/PDGFRA野生型胃肠道间质瘤(WT-GIST)发生、发展的关键基因及其信号通路,探索WT-GIST潜在的分子标志物。方法 下载来自GEO数据库GSE17743、GSE20708、GSE132542 3个GIST基因芯片数据集。合并3个芯片的基因表达矩阵、对其进行标准化处理并去除合并矩阵的批次效应、应用主成分分析检测其标准化情况后,将3个芯片中WT-GIST样本与KIT/PDGFRA突变型GIST(MUT-GIST)样本进行联合生物信息学分析,确定两组间差异表达基因(DEGs),并利用DAVID和KOBAS数据库对DEGs分别进行生物功能(gene ontology,GO)及信号通路(kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)富集分析。利用STRING数据库及CYTOSCAPE软件进行DEGs蛋白间相互作用网络(protein protein interaction network,PPI)的绘制及可视化处理,利用cytoHubba、MCODE插件划分子网络并筛选关键基因(HUBs),最后应用DAVID及KOBAS数据库对HUBs进行功能富集分析。结果 本研究共筛选出628个DEGs, 其中包括226个上调基因, 402个下调基因。DEGs的GO分析结果提示其主要富集于“蛋白质的结合”、“跨膜转运”、“细胞膜的构成”、“外泌体的形成”等功能。KEGG分析显示DEGs主要富集于“代谢途径”、“PI₃K-Akt信号通路”、“神经性配体-受体相互作用”等信号通路。通过构建PPI网络筛选出了PENK、GRIA2、FBXO6、KLHL13、HERC5等25个HUBs,GO分析结果显示其主要富集于“细胞外谷氨酸门控离子通道活性”等功能,KEGG分析结果显示其主要富集于“神经性配体-受体相互作用”、“逆行内源性大麻素信号转导通路”等信号通路。结论 通过合并3个基因芯片的基因表达矩阵, 利用生物信息学方法筛选出参与WT-GIST发生、发展过程的关键基因和信号通路, 为WT-GIST的诊疗探索潜在靶点。     

基于加权基因共表达网络的子宫内膜癌关键基因筛选与预后分析

目的 基于加权基因共表达网络筛选影响子宫内膜癌发生发展的关键基因并分析其与预后的关系。方法 从美国国立生物技术信息中心基因表达综合数据库中下载包含子宫内膜癌组织和正常内膜组织样本数据集(GSE17025)的基因芯片表达数据。使用R 4.2.1软件中的Limma包筛选出差异表达基因,并利用WGCNA包构建基因共表达网络,获得相关模块及其基因集,然后利用Venn包对相关系数最大的模块基因和差异表达基因取交集。对交集基因进行基因本体论(GO)分析、京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析,并构建交集基因的蛋白-蛋白互作(PPI)网络,采用Cytoscape软件提取出关键基因,分析关键基因与子宫内膜癌预后的关系。结果 共筛选出差异表达基因2 165个,包含5个模块,其中红色模块(包括304个基因)与子宫内膜癌的相关度最高(r=-0.54,P<0.001),取二者交集获得137个基因。交集基因主要涉及细胞器分裂及核分化等生物学过程,且主要富集在同源重组、p53信号通路等信号通路中。PPI网络共筛选出7个关键基因,包括纺锤体样小头畸形相关蛋白基因(ASPM)、丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶(...     

基于多重生物信息学分析阿尔茨海默病的调控网络及相关机制

目的 基于多重生物信息学方法,分析与阿尔茨海默病(AD)相关的信号通路、关键基因、microRNA(miRNA)、转录因子(TF)等生物学信息,构建相关调控网络,以期阐释AD的内在机制。方法 根据纳入标准,从基因表达数据集(GEO)数据库中获取AD相关的高通量芯片数据集,并通过R软件对原始数据集进行预处理,应用limma数据包筛选差异表达基因(DEGs)。利用DOSE数据包对DEGs进行疾病本体(DO)富集分析,并通过可视化和集成发现数据库(DAVID)在线工具对DEGs进行功能注释和通路分析;随后使用STRING数据库和Cytoscape软件构建蛋白互作(PPI)网络并筛选出关键基因,使用mirTarBase等数据库预测相关miRNA,使用Enrichr数据库预测相关TF,并利用Cytoscape构建miRNA-TF-mRNA调控网络。结果 获得数据集GSE48350和GSE132903并且筛选得到109个DEGs。DO富集分析显示DEGs主要与AD等神经系统疾病显著相关,基因本体(GO)功能富集结果包括化学突触传递等21项条目,京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析结果包括GABA能突触等8条信号通路。miRNA-TF-mRNA调控网络显示关键基因的mRNA与相关miRNA、TF之间具有一对多和多对一的复杂调控关系。结论 文章通过多重生物信息学,分析了与AD相关的信号通路、关键基因、miRNA、以及TF等生物学信息,建立了AD调控网络,为进一步探究AD的发生、发展机制提供了借鉴与思考。     

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...     

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。     

联合GEO和TCGA数据库筛选子宫内膜癌关键基因和靶向药物

目的 利用生物信息学技术筛选子宫内膜癌(endometrial carcinoma,EC)的差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)及潜在的治疗药物,为诊断和治疗EC提供理论依据。方法 筛选了高通量基因表达数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)GSE17025和癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas, TCGA)子宫内膜癌数据库的重叠差异表达基因,用R语言筛选DEGs,并进行GO和KEGG富集分析。使用String工具分析差异基因编码蛋白互作(protein-protein interaction,PPI)网络,通过Cytoscape 软件进行可视化展示,获得最显著模块基因以及关键基因,并对关键基因做靶向药物预测。结果 通过GEO和TCGA筛选出上调基因269个、下调基因132个。GO富集分析结果显示,DEGs主要富集于纺锤体、细胞器分裂、受体配体活性等;KEGG信号通路分析,DEGs主要富集于细胞因子-细胞因子受体相互作用、白细胞介素-17(interleukin-17,IL-17)、细胞周期等信号通路。PPI网络中CDCA2、AURKA、DLGAP5、BIRC5、KIF11、CENPE、NCAPH、CCNB1、CDCA5、NCAPG被筛选为关键基因。在毒性与基因比较数据库(Comparative Toxicogenomics Database,CTD)中筛选出阿霉素、舒尼替尼和丙戊酸作为可能的靶向药物。结论 利用生物信息学方法筛选的关键基因可能在EC的发生、发展中具有重要作用,可作为相关候选药物筛选的理论依据。     

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GEO数据库光损伤性皮肤病的生物信息学分析

目的 通过对紫外线照射后人皮肤表皮细胞基因芯片的生物信息学分析,获得光损伤性皮肤病的关键基因,探索其发病机制。方法 从GEO数据库中获取2个紫外线照射后人皮肤表皮细胞株HaCat的基因芯片数据集,第一个基因芯片数据集采用R软件筛选出显著性差异表达基因(DEGs),进行GO分析和KEGG通路分析,另一个基因芯片数据集也采用同样的方法筛选出DEGs,将两者DEGs取交集,进行GO分析和KEGG通路分析,最后构建蛋白质-蛋白质相互作用网络(PPI),通过筛选,获得紫外线损伤HaCat的关键基因。结果 GSE198792筛选获得的DEGs有486个(上调246个、下调240个),GSE138800筛选获得的DEGs有90个(上调33个、下调57个)。两者取交集筛选获得20个基因。GO分析显示这些差异表达基因主要与蛋白质转运、表皮生长因子受体信号通路的调控、I型干扰素信号通路的负调控以及对病毒的防御有关,KEGG通路主要与磷酸戊糖途径相关。筛选出了ISG15、IFI6、TKT、LAP3、SAMHD1、BAG3、ALDOC 7个关键基因。结论 通过生物信息学分析筛选出紫外线对人皮肤表皮细胞作用的关...     

基于生物信息学分析动脉粥样硬化的关键基因及潜在中药

目的：基于生物信息学预测与动脉粥样硬化(atherosclerosis, AS)相关的关键基因及中药,为AS诊断、药物干预提供新思路。方法：从高通量基因表达(gene expression omnibus, GEO)数据库下载GSE13985和GSE6088的基因表达数据集,在AS和健康样本之间鉴定差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs)。随后进行基因本体(Gene Ontology, GO)功能富集分析、京都基因和基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, KEGG)通路富集分析,并将筛选出的DEGs排列成蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction, PPI)网络,利用COREMINE数据库对关键基因进行中药预测。结果：在GSE13985数据集中总共鉴定出2 135个DEGs(744个上调,1 391个下调),在GSE6088数据集中鉴定出1 725个DEGs(773个上调,952个下调)。富集分析涉及98个GO条目(52个BF,28个CC,18个...     

舌鳞状细胞癌关键基因的筛选及其潜在治疗药物的预测

目的 通过生物信息学方法筛选舌鳞状细胞癌的关键基因,并预测其潜在的治疗药物。方法 从GEO数据库中下载GSE34105和GSE13601数据集,并利用limma包筛选DEGs。DAVID数据库对DEGs进行GO及KEGG富集分析。STRING数据库构建PPI网络,并在Cytoscape中进行可视化。“CytoHubba”筛选Hub基因,并利用TCGA数据库、HPA数据库及RT-qPCR进行验证。最后,在Cellminer数据库中筛选Hub基因潜在的治疗药物。结果 共筛选出192个DEGs,其中上调基因84个,下调基因108个。GO富集分析显示,DEGs主要涉免疫反应、细胞外基质分解等生物学过程;KEGG富集分析显示,DEGs主要富集在EMC-受体相互作用信号通路。筛选出IFIT3、OAS2作为Hub基因。预测出布加替尼、艾沙佐米柠檬酸盐及硼替佐米等19种可能靶向作用于舌鳞状细胞癌的药物。结论 通过生物信息学方法筛选出两个Hub基因,并预测其潜在的治疗药物,为研究舌鳞状细胞癌的分子机制及开发治疗药物提供理论基础。     

利用加权基因共表达网络分析识别胆道闭锁相关的枢纽基因

目的:通过加权基因共表达网络分析（WGCNA）识别胆道闭锁（BA）发病相关的枢纽基因。方法:从基因表达汇编（GEO）数据库下载BA基因芯片数据集GSE46960,利用WGCNA构建基因共表达网络,识别与BA相关的模块与枢纽基因,对关键模块进行基因本体论（GO）和京都基因和基因组百科全书（KEGG）富集分析。结果:通过WGCNA分析构建了20个基因共表达模块,确定与BA显著相关的模块为黄色模块（r=0.69,P＜0.05）,将黄色模块中的基因按基因连通性及基因显著性的不同阈值进一步筛选出16个枢纽基因。对黄色模块进行GO及KEGG分析显示,与BA显著相关的基因主要富集在细胞外基质（ECM）、细胞黏附分子、色氨酸代谢、甘油磷脂代谢、过氧化物酶体增殖物激活受体（PPAR）信号通路。结论:利用WGCNA方法识别出与BA相关的关键模块和16个枢纽基因,其中新发现有12个基因可能与BA发病相关,可能帮助阐明BA发病的机制。     

基于生物信息学分析宫颈癌关键基因及预后相关的生物标志物

目的 从公共数据库筛选并探讨宫颈鳞状细胞癌的关键致病基因。方法 从GEO数据库GSE122697、GSE89657里下载宫颈组织表达谱芯片数据。利用R软件和韦恩图查找数据集的差异表达基因(DEGs)交集,进行GO 和 KEGG 通路富集分析。利用STRING数据库构建了DEGs的蛋白质-蛋白质相互作用网络(PPIs)并导入Cytoscape软件进一步分析,通过cytohubba插件和MCC算法筛选出DEGs。利用癌症基因组图谱数据(TCGA)对已初步筛选的DEGs进行验证及生存曲线分析,并进一步筛选与宫颈癌总生存率相关的DEGs进行ROC分析,获得关键基因。结果 宫颈鳞状细胞癌差异基因56个,其中15个上调和41个下调。GO 及 KEGG 分析结果显示, 这些 mRNA 主要参与细胞核分裂、细胞外基质代谢调控等生物学进程; 主要富集于细胞周期、减数分裂、PIK-Akt信号通路、ECM受体相互作用通路等。通过PPI网络中筛选出18 个核心基因,并在TCGA数据集中得以验证,生存曲线分析的结果表明18个差异基因中的ASF1B基因对宫颈癌患者生存预后具有显著影响 (HR=0.437(0.272-0.704), P<0.01), ROC分析的结果表明其对宫颈癌患者具有很好的诊断价值(AUC=0.998)。结论 本研究通过综合生物信息学分析,有望为宫颈癌诊断和预后提供可靠的分子生物标志物和治疗靶点。     

多形性胶质母细胞瘤相关基因和候选通路的生物信息学分析

目的：采用生物信息学方法分析与多形性胶质母细胞瘤（GBM）发生发展相关的关键基因和候选通路,探讨GBM的发病机制和治疗靶点。方法：自癌症基因组图谱（TCGA）数据库和基因表达综合（GEO）数据库获得基因表达数据集TCGA-GBM及GSE7696,分别采用Deseq2和limma R数据包筛选GBM组织与癌旁正常组织中的差异表达基因（DEGs）,并对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数据库进行蛋白-蛋白互作（PPI）网络分析,采用Cytoscape 3.9.1软件对PPI网络进行可视化并进行模块分析。结果：对TCGA-GBM转录数据和芯片数据集GSE7696进行DEGs分析后共获取13个共同上调差异表达基因（UDEGs）和77个共同下调差异表达基因（DDEGs）。GO功能富集分析,DDEGs主要富集于氯离子通道活性、γ-氨基丁酸（GABA）受体活性、GABA门控氯离子通道活性、GABA-A受体活性、顺行突触传递信号和化学突触传递等生物学过程;KEGG信号通路主要富集于GABA能突触、神经活性配体-受体相互作用、...     

基于加权基因共表达网络分析腹主动脉瘤免疫细胞浸润相关的关键基因

目的：通过加权基因共表达网络分析方法筛选参与腹主动脉瘤(AAA)免疫反应机制的关键基因。方法：从Gene Expression Omnibus(GEO)数据库下载人AAA组织基因芯片数据集(GSE7084),其中包含10个正常主动脉样本和9个AAA样本。使用加权基因共表达网络分析(WGCNA)和差异表达基因(DEGs)对样本进行分析。鉴定具有临床意义的模块,并与DEGs取交集,利用最大团中心性(MCC)方法从交集基因中筛选出枢纽基因。同时,利用CIBERSORT分析免疫细胞的富集情况。最后,对枢纽基因与免疫细胞进行相关性分析。结果：筛选出300个DEGs和两个最具临床意义的WGCNA模块。基因本体(GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析表明,这些基因在免疫反应的功能通路中显著富集,包括白细胞细胞黏附、活化、T细胞与白细胞的黏附、单核细胞迁移等。AAA和正常主动脉中浸润免疫细胞的比例不同,特别是M0巨噬细胞、活化的肥大细胞和活化的记忆CD4 T细胞。整合素β2亚基(ITGB2)和跨膜免疫信号转接器(TYROBP)是与AAA相关的前2个枢纽基因。相关分析表明,IT...