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WGCNA筛选骨关节炎的生物标志物

目的 利用加权基因共表达网络分析(WGCNA)探索骨关节炎(OA)发生发展中潜在的分子机制及其关键基因,寻找具有临床诊断和治疗意义的生物标志物。方法 从基因表达综合数据库(GEO)下载GSE114007、GSE57218和GSE169077数据集。利用R语言软件对GSE114007进行差异分析,将差异分析结果得到的差异基因(DEGs)再进行WGCNA构建表达模式不同的基因模块,对与骨关节炎最相关的基因模块进行基因本体论(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)分析。利用STRING和Cytoscape构建蛋白互作网络(PPI),并用cytoHubba插件的degree算法筛选关键基因。结果 GSE114007共筛选出骨关节炎组与健康对照组之间的DEGs1752个,其中上调基因927个,下调基因825个;通过WGCNA构建了6个不同的基因模块,其中棕色基因模块与骨关节炎的相关性最高,共有281个基因;棕色基因模块的GO显著富集在T细胞活化、脂肪代谢、炎症反应等生物学过程,KEGG显著富集在MAPK信号通路、破骨细胞分化途径、mTOR信号通路等信号通路;从PPI网络筛选出DDIT3和B...     

生物信息学分析鉴定干扰素调节因子7作为早期糖尿病肾病免疫损伤枢纽基因的研究

目的 分析糖尿病肾病(DN)中肾小管差异表达基因(DEGs)的生物学功能和潜在机制。方法 从NCBI-GEO数据库中检索获得GSE95376高通量测序数据,利用ARCHS4数据库及R语言软件相关程序包处理、分析并筛选出DEGs,应用CTD数据库搜索DN相关基因,最终筛选出CTD数据库与NCBI-GEO测序数据共有的差异表达基因(co-DEGs)。应用Cytoscape软件构建co-DEGs编码蛋白质的相互作用网络及模块分析,并利用DAVID 6.8在线生物信息数据库对co-DEGs进行京都基因和基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genesand Genomes, KEGG)通路和基因本体论(GO)富集分析。将富集在Module-1的基因与富集在免疫反应集群中的基因进行维恩图分析,鉴定出免疫应答核心基因群,应用cytoHubba插件筛选出最关键的枢纽基因。通过体外细胞实验对枢纽基因进行进一步验证。对枢纽基因进行通路分析,绘制整合的信号通路图。结果 通过ARCH4数据库及R语言软件的limma软件包分析GSE95376数据集,发现早期DN小鼠的4个干预时间点有43...     

Wfs1基因敲除小鼠肝脏芯片数据的生物信息学分析

目的: 通过生物信息学方法分析Wfs1基因敲除小鼠肝脏的基因表达谱芯片,探讨WFS1基因突变的潜在致病机制。方法: 从美国国立生物技术信息中心GEO 数据库下载基因表达谱芯片数据（GSE55143）,利用分析工具GEO2R进行差异表达基因筛选,通过在线富集分析网站进行差异表达基因的GO以及KEGG通路富集分析,并使用STRING数据库及Cytoscape软件构建蛋白质相互作用网络。结果： 筛选出198个差异表达基因,其中有96个上调基因,102个下调基因。GO和KEGG富集分析表明差异表达基因主要富集于脂肪酸生物合成和初级胆汁酸生物合成这两条信号通路。蛋白质相互作用网络分析发现26个核心基因。 结论： 本研究筛选出的差异表达基因及相关富集分析可促进对WFS1基因突变致病机制的进一步理解。     

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...     

基于生物信息学分析肝癌发病的关键基因及通路

目的 探索肝癌差异表达的基因及关键通路,并提供肝癌发生和治疗的生物信息学基础.方法 首先使用R语言获得GSE14520数据集中差异表达的基因,通过DAVID数据库进行GO和KEGG功能途径富集分析,使用STRING数据库构建蛋白质间相互作用(PPI)网络,使用Cytoscape软件筛选核心模块和关键基因,并使用GEPI...     

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软骨肉瘤的关键基因及发病机制

目的 基于生物信息学分析软骨肉瘤的关键基因及发病机制。方法 从GEO数据库获取人类软骨肉瘤相关基因芯片数据集GSE48418和GSE30835,包含17例软骨肉瘤患者样本和7例健康对照者样本。应用R语言软件进行差异表达基因(DEGs)分析。应用DAVID数据库对两个数据集共同的DEGs进行基因本体论(GO)功能富集分析及京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析。使用STRING数据库及Cytoscape软件，针对共同DEGs构建蛋白-蛋白相互作用网络，并利用Cytoscape软件筛选关键基因。结果 两组芯片数据集的共同DEGs有62个，包含28个表达上调基因和34个表达下调基因。GO功能富集分析结果显示，共同DEGs富集在细胞与基质黏附、细胞与基质黏附的调节、肌细胞迁移、小梁形态发生、小梁组成等生物学过程，富集在含胶原的细胞外基质(ECM)、内质网腔、胶原三聚体等细胞组分，涉及糖胺聚糖结合、ECM结构成分提供的抗压支持、含硫化合物结合等分子功能。KEGG通路富集分析结果显示，DEGs与黏着力、磷脂酰肌醇-3-激酶(PI3K)/蛋白激酶B(AKT)、ECM-受体相互作用等信号通路...     

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...     

基于GEO和TCGA数据库对肺腺癌差异表达基因的生物信息学分析

目的：采用生物信息学方法筛选影响肺腺癌（LUAD）的关键基因,分析其生物学功能及其对LUAD预后的影响。方法：于高通量基因表达（GEO）数据库下载GSE118370和GSE136043芯片数据,癌症基因组图谱（TCGA）数据库筛选LUAD相关数据。采用R软件分析共同表达的差异表达基因（DEGs）。采用clusterProfile R包对DEGs进行基因本体（GO）功能富集分析,DAVID数据库进行京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析,STRING数据库构建蛋白-蛋白相互作用（PPI）网络。采用Cytoscape筛选连接度排名前10位的关键基因,GEPIA数据库和人类蛋白质图谱（HPA）数据库分析正常肺组织和LUAD组织中关键基因mRNA和蛋白表达情况及不同分期LUAD组织中关键基因表达情况。关键基因免疫浸润分析和生存分析获取关键基因表达与患者生存期的相关关系。结果：共筛选DEGs 428个。GO分析,LUAD的DEGs在主要富集于上皮-间质转化（EMT）等生物过程（BP）方面、细胞基部等细胞组分（CC）方面和细胞外基质（ECM）结构形成等分子功能（MF）方面。KEGG分析,...     

食管癌差异表达基因的生物信息学分析

目的:应用生物信息学技术挖掘食管癌差异表达基因,为食管癌治疗提供新靶点。方法:从GEO数据库中下载基因芯片数据集GSE20347、GSE92396和GSE1420,使用在线分析工具GEO2R筛选出食管癌组织与正常食管组织的差异表达基因。利用在线数据库DAVID和STRING分别进行功能、通路富集分析和蛋白互作分析,使用Cytoscape软件来筛选蛋白相互作用网络中的核心网络基因,并在TCGA数据库中验证其差异表达情况。结果:本实验共发现274个差异表达基因,269个基因有相同的表达趋势,其中96个上调基因,173个下调基因(调整后P<0.05,|log2FC|>1)。通过GO富集分析(P<0.05)发现它们主要参与了表皮发育、肽键交联结合、角质细胞分化、细胞外基质组织生成等生物学过程。分子功能包括细胞外基质结构组分、分子活性、钙离子及血小板源性生长因子结合等的功能;而细胞组成分析提示这些差异基因主要集中在细胞外基质。KEGG富集通路分析(P<0.05)显示主要的信号通路包括阿米巴病信号通路、细胞外基质作用信号通路、糖酵解和糖异生等信号通路过程。MCODE分析发现...     

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<...     

生物信息学分析类风湿性关节炎相关间质性肺病Hub基因及其通路的鉴定

目的 明确类风湿性关节炎相关间质性肺病(RA-ILD)发病的潜在分子靶标及通路。方法 NCBI-GEO分别下载类风湿性关节炎成纤维样滑膜细胞(RA-FLS)及间质性肺病(ILD)肺脏组织基因原始表达谱矩阵文件(GSE128813,GSE47460),利用R软件筛选两个数据集的差异表达基因,并获取共同差异表达基因,即目的基因。同时,利用DAVID工具对目的基因进行基因本体论(GO)及通路富集(KEGG)分析。利用STRING数据库和Cyto-scape软件构建目的基因与转录因子(TF)调控网络图并筛选Hub基因。结果 通过对两个基因数据集的差异表达基因(DEGs)取交集获得43个目的基因。GO分析显示,生物学过程主要富集于胶原蛋白分解代谢及间充质细胞增殖等过程;细胞成分组主要富集于细胞外基质等方面;分子功能组主要富集于肝素结合等方面;KEGG通路主要富集于类风湿性关节炎、癌症等通路。蛋白质网络分析筛选出基质金属酶1(MMP1)、基质金属酶3(MMP3)、去整合素金属蛋白酶3(ADAMTS3)、拓扑异构酶2A(TOP2A)等8个关键(Hub)基因。结论 通过生物信息学分析发现的Hub基因及...     

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...     

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、...     

基于多组全基因组表达谱的阳虚人群关键候选基因集和通路筛选及生物信息学分析

目的基于多组全基因组表达谱筛选阳虚人群关键候选基因集和通路,探讨不同阳虚人群与对照组差异基因的异同,提出阳虚与基因表达关系的可能结论。方法查找GEO基因表达数据库及PubMed、Embase、CNKI、万方、维普等中英文文献数据库,筛选出其中存在阳虚人群及其对照组的基因表达谱数据或基因表达谱分析结果。应用R语言和生物信息学方法筛选差异表达基因,并进行GO、KEGG和GSEA富集分析,利用韦恩图展现不同阳虚人群的差异表达基因结果的关系,并分析差异基因、富集结果与阳虚之间的关系。结果共得到2个数据集(GSE87474、GSE56116)和4个基因表达谱分析结果,数据集GSE56116中存在350个差异表达基因,数据集GSE87474中存在138个差异表达基因。4个基因表达谱进行去重与合并后,形成3个差异基因集,分别报道了190个、66个和21个差异表达基因。对差异表达基因结果取交集,未发现重合的基因。对其中差异表达基因相关的基因集和通路取交集分析,寻找到8个共同的基因集和通路。这些通路的功能集中在免疫功能、细胞质囊泡等方面。结论阳虚人群与非阳虚人群的差异基因集和通路主要与能量代谢、细胞质囊泡及免疫调节相关。不同阳虚人群间关键候选基因集和通路存在一定的相似性,但其作用的具体基因存在差异。中医的阳虚概念更可能与一系列基因集和通路存在紧密的联系,而不是单一的基因。     

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。     

骨性关节炎滑膜核心基因筛选和生物信息学分析

目的 使用生物信息学方法分析骨性关节炎滑膜组织差异表达基因,并探索潜在诊断和治疗靶点。方法 从GEO数据库下载GSE55235、GSE55457、GSE55584,整合3个数据集使用在线工具Network-Analyst筛选差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs),使用R软件分析DEGs基因本体论和KEGG信号通路,通过STRING、Cyto-scape工具构建PPI调控网络、筛选核心基因,再使用R软件绘制受试者工作特征曲线。结果 得到327个DEGs主要参与含胶原的细胞外基质、转录因子复合物的组成;白细胞迁移、皮质类固醇反应等生物过程;发挥信号蛋白受体激活、细胞因子激活、趋化因子激活等分子功能;富集于破骨细胞分化,轴突引导、IL-17、TNF等KEGG信号通路。5个核心基因TLR7、TLR3表达上调,CXCL8、IL-6、VEGFA表达下调,且受试者工作特征曲线下面积(area under curve, AUC)均＞0.7。结论 5个核心基因可能是OA滑膜标志物,同时DEGs参与的生物学功能和信号通路可能为OA分子机制研究提供生物信息学依据。     

基于生物信息学分析儿童特发性血小板减少性紫癜的发病机制

目的:基于生物信息学技术探讨儿童特发性血小板减少性紫癜(ITP)的发病机制。方法:通过检索Gene Expression Omnibus数据库获取儿童ITP相关芯片数据,通过GEO2R在线分析工具筛选出ITP患儿与正常儿童之间的差异表达基因(DEGs)。将得到的DEGs利用DAVID数据网站进行GO注释和KEGG通路富集分析,利用STRING数据库和Cytoscape软件构建了蛋白相互作用网络(PPT)并分析其核心靶点。最后对芯片数据集进行基因集富集分析(GSEA)和免疫细胞浸润分析(ICI)。结果:最终获取DEGs 276个,其中上调的有191个,下调的有85个。GO分析结果显示,DEGs主要富集于细胞基质黏附力、肥大细胞激活的负调控、细胞外基质组织、血红蛋白复合体等方面。KEGG分析显示,富集于受体酪氨酸激酶的抑制剂、ErbB信号通路、Rap1信号通路、轴突导向、PI3K-Akt信号通路及补体和凝血系统等。GSEA分析结果显示,在神经信号传递通路、黑色素瘤、细胞外基质受体相互作用、调节肌动蛋白细胞骨架、黏着斑等方面富集显著。ICI分析提示,ITP组M2巨噬细胞和滤泡辅助性T细胞相对...     

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。