基于生物信息学挖掘骨关节炎潜在的关键生物标志物

目的 基于生物信息学的方法挖掘骨关节炎(OA)潜在的关键生物标志物。方法 从GEO数据库下载人类关节滑膜组织微阵列mRNA数据集GSE55457、GSE82107、GSE55235和miRNA数据集GSE143514,筛选OA与正常滑膜之间的差异表达基因(DEGs),利用在线分析工具Metascape对差异表达基因进行GO功能富集分析和KEGG通路富集分析,并利用在线分析数据库STRING将筛选出的DEGs基因导入数据库,进行差异基因蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)分析,并利用Cytoscape软件构建PPI网络。结果 GSE55457、GSE82107、GSE55235中最终共筛选出19个交叉的关键基因。GO功能富集分析表明,这些基因主要参与免疫相关过程;KEGG通路富集分析显示,这些基因主要参与白细胞介素(IL)-17信号通路、肿瘤坏死因子(TNF)信号通路等。利用PPI网络得到了趋化因子配体(CXCL)2、JUN、CXCL3、基质金属蛋白酶(MMP)1、磷脂酶Cδ3(PLCD3)这5个OA最关键的基因,通过构建一个由29个节点和39条边组成的mRNA-miRNA共表达网络,分析m...     

酒精性脂肪性肝炎差异表达基因的生物信息学分析

目的利用生物信息学方法筛选酒精性脂肪性肝炎(ASH)肝组织与正常肝组织间的差异表达基因,为探索ASH的关键基因和分子机制提供理论依据。方法从基因芯片公共数据库下载ASH基因芯片数据集GSE28619和GSE103580,共包括ASH患者肝组织标本28例,正常肝组织标本7例。使用R软件对芯片数据进行整合并筛选出差异表达基因。采用在线DAVID分析软件对差异表达基因进行基因本体论(GO)富集分析,应用R软件中Clusterprofiler包对差异基因进行KEGG信号途径分析,利用STRING及Cytoscape软件进一步构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络,并利用Cytoscape软件中的CytoHubba插件,综合12种拓扑分析方法筛选出前3个核心基因。结果共筛选出28个差异表达基因,GO富集分析发现,差异表达基因参与了皮质醇反应、Wnt蛋白活性、细胞对细胞外刺激的反应、转录因子活性、转录激活因子活性及RNA聚合酶Ⅱ核心启动子近端区序列特异性结合等功能。KEGG通路分析发现,差异表达基因富集在唯一一个通路——白细胞介素-17(IL-17)信号通路上。PPI分析得到3个核心基因,分别为CCL20、FOS及NR4A2,并且CCL20与FOS均富集在IL-17信号通路上。对PPI网络中的节点进行富集分析发现,其功能主要富集在信号转导上。结论通过生物信息学分析,预测CCL20、FOS及NR4A2可能是介导ASH的核心基因,其中CCL20可能通过作用在IL-17信号通路上,被诱导激活后促进巨噬细胞、中性粒细胞等炎症细胞的募集,从而介导ASH炎症发生。靶向调控IL-17信号通路有望成为ASH治疗的新型疗法。     

基于GEO数据库对类风湿性关节炎相关基因筛选及生物信息学分析

目的　基于生物信息学筛选类风湿性关节炎(rheumatoid arthritis, RA)的差异表达基因,并分析差异表达基因的生物学功能及其调控通路。方法　从GEO(gene expression omnibus)数据库检索并下载了基因芯片GSE94519,通过GEO数据库的在线分析工具GEO2R以P<0.05,|logFC>1.5|为条件筛选RA的差异基因,以DAVID6.8对筛选出的RA差异基因开展GO功能注释和KEGG信号通路富集分析。通过STRING在线分析工具和Cytoscape软件挖掘在RA生物学过程中发挥至关重要作用的关键基因。结果　该研究共发现差异表达基因278个,GO功能在生物学方面主要介导血小板脱颗粒、病毒过程、氧化还原过程和GTPase活性正调节的转导过程,在细胞功能方面主要参与胞外小体、胞浆、薄膜及细胞质的调控,在分子功能方面主要富集于GTPase活性、泛素蛋白连接酶结合、钙黏蛋白结合参与细胞之间的黏附。KEGG的分析RA差异表达的基因结果表明其主要的信号通路是调节氧化磷酸化以及帕金森病,在蛋白互作网络中筛选出10个Hub基因分别为ACTB,RHOA,PPBP,B2M,MT-CYB,PF4,CFL1,MT-ATP6,VCL和TPM1。结论　利用生物信息学和R语言能有效分析GEO数据库的原始基因芯片数据,获得芯片内在的生物学信息;通过关键差异基因分析不仅能识别目前已知的类风湿关节炎相关信号通路,还能发现一些新的通路或生物学过程。     

基于GEO数据库筛选阿尔茨海默病的关键基因及信号通路

目的 采用生物信息学分析方法从GEO数据库筛选与阿尔茨海默病（AD）发生、发展密切相关的基因及信号通路。方法 从GEO数据库选择GSE118553作为分析数据集,GSE106241作为关键基因的验证数据集。从GSE118553数据集筛选出差异表达基因,对差异表达基因进行基因本体（GO）富集分析、京都基因与基因组数据库（KEGG）通路分析。构建蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络,筛选出评分居前10位的关键基因。采用GSE106241数据集验证筛选出的10个关键基因在不同braak分级AD患者与正常对照者颞叶皮层组织中表达的差异及其与β-淀粉样蛋白（Aβ）42表达的相关性。结果 从GSE118553数据集中筛选出157个差异表达的基因,其中表达上调88个、表达下调69个。GO富集和KEGG通路分析结果显示,差异表达基因涉及γ-氨基丁酸（GABA）信号通路、神经递质传递和突触传递等。在PPI网络中,筛选出的评分居前10位的关键基因分别为SNAP25、SYT1、GRIN2A、SLC12A5、GAD1、GABRG2、GABRD、PVALB、GABRB2和FN1。采用GSE106241数据集进行...     

基于GEO数据库和临床样本验证CXCL9作为类风湿关节炎生物标志物的研究

目的 基于生物信息学分析和临床样本验证,寻找类风湿关节炎（RA）新型生物标志物。方法 从基因表达综合数据库（GEO）中获取RA和骨关节炎（OA）患者的转录组芯片数据（GSE12021数据集和GSE55235数据集）,筛选差异表达基因。对筛选出的差异表达基因进行基因本体（GO）富集分析和京都基因与基因组数据库（KEGG）通路富集分析,构建蛋白互作（PPI）网络,并鉴别关键基因。选取2023年3—9月无锡市第九人民医院RA患者30例（RA组）、OA患者30例（OA组）和健康体检者30名（正常对照组）,收集所有研究对象相关临床资料,检测外周血单个核细胞（PBMC）中关键基因的表达情况。采用受试者工作特征（ROC）曲线评价关键基因对RA的诊断效能。采用Spearman相关分析评估关键基因与RA临床症状评价指标[关节压痛计数（TJC）、关节肿胀计数（SJC）和基于红细胞沉降率（ESR）的疾病活动指数28(DAS28)评分（DAS28-ESR评分）]的相关性。结果 共筛选出120个差异表达基因,其中表达上调56个、表达下调64个。GO富集和KEGG通路富集分析结果显示,筛选出的差异表达基因主要集中...     

先天性纯红细胞再生障碍性贫血氧化应激相关差异表达基因的生物信息学分析

目的 筛选先天性纯红细胞再生障碍性贫血（diamond-blackfan anemia,DBA）氧化应激相关差异基因,以及关键信号通路,为深入研究DBA的分子机制提供新的切入点。方法 采用GEO数据库的mRNA表达芯片数据GSE14335,利用R语言limma包,筛选DBA患者和健康对照组的差异表达基因（DEGs）,从Gene Cards数据库筛选氧化应激相关基因（OSGs）,利用R语言VennDiagram包获得氧化应激相关差异表达基因（DE-OSGs）。应用R语言ClusterProfiler包,对DEOSGs进行GO分析和KEGG富集分析。通过Cytoscape构建PPI蛋白质相互作用网络,筛选核心基因。结果 筛选出DBA患者和健康对照差异表达基因372个,与氧化应激相关的基因有40个,其中7个基因表达下调,33个基因表达上调。KEGG富集分析发现,氧化应激相关差异表达基因涉及到的信号通路主要有TNF信号通路、AGE-RAGE信号通路、IL-17信号通路、NF-κB信号通路、Toll样受体等。获得10个核心靶标：IL6、PPARG、CCL2、PTGS2、CXCL8、ICAM1、N...     

基于GEO数据库筛选分析肌肉萎缩的相关靶点及通路

目的 通过生物信息学方法分析肌肉萎缩前后的差异基因和相关信号通路,探讨肌肉萎缩的发病机制及潜在治疗靶点。方法 从公共基因表达数据库(GEO)下载芯片数据集GSE148152和其注释平台GPL17586。先运用R软件中的limma包筛选差异基因,使用ggplot2和pheatma程序包对差异表达基因(DEGs)进行可视化分析。然后通过STRING数据库进一步筛选核心靶点,最后采用clusterProfiler GO和clusterProfiler KEGG软件包对核心靶点进行GO和KEGG富集分析。结果 通过对芯片数据集GSE148152中肌肉萎缩前后股外侧肌的肌肉样本进行分析性,结果共获得100个DEGs,其中上调基因为51个,下调基因为49个。在String数据库中,运用网络拓扑特征分析,再筛选出包括TNNT1、FOXO3、MSTN等在内的31个DEGs作为关键靶点。GO富集分析表明这些DEGs主要涉及细胞代谢过程;KEGG信号通路富集分析这些基因与代谢途径、过氧化物酶体增殖物激活受体、腺苷酸活化蛋白激酶等信号通路有关。结论 该次研究发现了肌肉萎缩发展中的潜在关键基因和通路,为今后的...     

基于生物信息学分析筛选脓毒症诱导急性肺损伤的关键基因

目的通过生物信息学分析筛选脓毒症诱导急性肺损伤（ALI）的关键基因。 方法从基因表达谱（GEO）数据库中下载GSE10474数据集,该数据集包含13例脓毒症ALI患者样本（ALI组）和21例脓毒症患者样本（脓毒症组）基因数据。使用limma包筛选两组样本的差异表达基因,并对筛选出的差异表达基因进行基因本体论（GO）功能分析及京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析。通过STRING数据库构建蛋白质相互作用（PPI）网络并确定前10位hub基因。 结果从GSE10474数据集中共筛选出115个差异表达基因,其中65个上调基因,50个下调基因。GO分析显示,生物过程的基因主要富集在金属离子稳态、氧化应激、电离辐射等;细胞组分主要富集在液泡膜、高尔基体膜、内质网膜、溶酶体膜等生物膜;这些基因主要与生物跨膜、泛素结合酶活性、蛋白络氨酸、丝氨酸和苏氨酸激酶结合蛋白活性以及蛋白激酶抑制活性等分子功能相关。KEGG富集分析显示,差异表达基因主要富集在磷脂酶信号通路、胰岛素信号通路、T细胞介导的免疫反应以及免疫相关的信号通路。PPI网络图筛选出了前10位hub基因,分别为CD4、CD74、髓细胞核分化抗原（MNDA）、髓细胞触发受体1（TREM1）、人白细胞抗原DRA（HLA-DRA）、细胞附着蛋白1相互作用蛋白（CYTIP）、凝血因子XⅢA链（F13A1）、血清胱抑素F（CST7）、丝裂原激活蛋白激酶1（MAPK1）、细胞周期蛋白依赖性激酶抑制剂1A（CDKN1A）。 结论CD4、CD74、MNDA、TREM1、HLA-DRA、CYTIP、F13A1、CST7、MAPK1及CDKN1A是脓毒症诱导ALI的关键基因,可作为临床治疗和新药开发的新靶点。     

基于全转录组测序分析多形性胶质母细胞瘤增殖及侵袭的相关机制

目的 通过对多形性胶质母细胞瘤(GBM)组织及癌旁组织的转录组测序及生物信息数据进行分析,挖掘导致GBM发生的关键基因并明确其功能,深入探讨GBM细胞增殖、侵袭及迁移的分子调控机制。方法 收集4例GBM患者的癌组织及癌旁组织进行全转录组测序分析,筛选差异表达的mRNA、微小RNA(miRNA)、长链非编码RNA(lncRNA)和环状RNA(circRNA),并对其进行生物信息学分析[基因本体(GO)富集分析、京都基因与基因组数据库(KEGG)通路分析和转录本富集分析等]。构建mRNA-miRNA-lncRNA/circRNA的关联网络,寻找与脑胶质瘤发生、迁移和侵袭密切相关的目标分子。结果 筛选出3 088个癌组织与癌旁组织差异表达的mRNA,其中表达上调1 375个、表达下调1 713个;差异表达的lncRNA 106个,其中表达上调52个、表达下调54个;差异表达的circRNA 82个,其中表达上调32个、表达下调50个;差异表达的miRNA 15个,其中表达上调8个、表达下调7个。差异表达的mRNA转录本富集共得到显著性通路19条,涉及Shh(Sonic hedgehog)信号...     

基于生物信息学筛选与铁死亡有关的非小细胞肺癌EGFR-TKIs耐药DEGs

目的 基于生物信息学筛选与铁死亡有关的非小细胞肺癌(NSCLC)表皮生长因子受体(EGFR)-酪氨酸激酶抑制剂(TKIs)耐药差异表达基因(DEGs)。方法 从基因表达综合数据库(GEO)中选取NSCLC EGFR-TKIs耐药的细胞测序基因集GSE117846,从中筛选P<0.05且|log₂FC|≥1(FC表示变化倍数)的DEGs。利用FerrDb数据库获取铁死亡相关基因。采用jvenn对从GSE117846数据集中筛选得到的DEGs与从FerrDb数据库中获取的铁死亡相关基因取交集。对交集基因进行基因本体论(GO)功能和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析,并绘制蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络。采用Cytoscape软件中的Cytohubba插件计算交集基因的评分,取评分前10的基因用于Hub基因的筛选。利用ULCAN和GEPIA2数据库分析Hub基因在NSCLC中的表达及对患者生存预后的影响。通过实时荧光定量PCR(qPCR)检测Hub基因mRNA在NSCLC患者癌组织和癌旁组织及体外细胞中的相对表达水平,验证生物信息学的分析结果。...     

应用生物信息学探索神经母细胞瘤转移的关键基因

目的 利用生物信息学手段分析神经母细胞瘤(NB)基因表达数据集，挖掘和NB转移相关的关键基因。方法 基于GEO数据库中的NB数据集GSE112447,利用在线分析工具GEO2R筛选差异表达基因，对差异表达基因进行GO和KEGG富集分析。通过STRING数据库构建差异表达基因的蛋白质互作网络(PPI),分别应用Cytoscape中的MCC、DMNC和Stress算法筛选出前15个候选关键基因，取交集确定关键基因。最后利用UCSC Xena数据库分析关键基因表达与NB患者预后的相关性。结果 共筛选出435个在NB转移和原发肿瘤组织间差异表达的基因，其中表达上调基因296个，表达下调基因139个。GO分析显示，差异表达基因与细胞黏附，趋化作用，炎症反应和补体激活等过程有关。KEGG通路分析显示，差异表达基因主要参与PI3K-Akt信号通路、IL-17信号通路和造血细胞调控信号通路等。唯一关键基因CCNB1的表达水平与NB患者的预后相关，其低表达与高生存率呈正相关(P<0.05)。结论 CCNB1基因可能在NB转移过程中起重要作用，且与患者预后相关，可作为NB诊疗的新生物标志物。     

基于TCGA 数据库构建三阴性乳腺癌预后相关的ceRNA 调控网络及分析

目的 通过分析癌症基因组图谱（the cancer genome atlas,TCGA）数据库构建三阴性乳腺癌(triple negativebreast cancer,TNBC）预后相关的竞争性内源性核糖核酸（competitive endogenous RNA, ceRNA）调控网络。方法 从TCGA 数据库中下载TNBC lncRNA 表达RNAseq 数据,对TNBC 患者的 mRNA,miRNA 和lncRNA 进行差异表达分析,并进一步行生存分析,得到与乳腺癌有明显差异表达同时也对生存有相关性的mRNA,miRNA 和lncRNA。同时构建 lncRNA- miRNA - mRNA 相关 ceRNA 调控网,再对生存相关 lncRNA 所相关的 mRNA 进一步功能富集和注释,并构建蛋白质互作网络最终用关键基因通过人类蛋白质图谱（the human protein atlas,HPA）数据库进行验证。结果 在TCGA 中共找到TNBC 差异表达mRNA 2 331 个、差异miRNA 100 个和差异lncRNA 1 269 个。ceRNA 调控网中的 mRNA 在细胞黏附、唾液分泌和血小板活化、用于IgA 产生的肠道免疫网络、补体和凝血级联反应等信号通路中明显富集。生存分析中,1 个差异mRNA(NMUR1）,1 个差异表达miRNA(hsa-miR-6832-3p),2 个差异表达的lncRNA（AC104809,LINC01297）的表达量均与TNBC 患者的预后相关,差异具有统计学意义（P ＜ 0.05）。最后利用HPA数据库对NMUR1 蛋白水平和生存分析验证,NMUR1 的高表达患者的总生存期显著高于NMUR1 低表达组,差异有统计学意义（P ＜ 0.05）。结论 成功构建了促进TNBC 发生发展的 lncRNA-miRNA-mRNA 调控网络,筛选得到生存相关的差异mRNA,miRNA 和lncRNA 为TNBC 发病机制的研究和诊疗生物标志物的探索提供参考依据。     

基于生物信息学分析筛选儿科脓毒症关键基因

目的应用生物信息学方法筛选和分析儿科脓毒症关键基因。方法从GEO数据库中下载2015年2月19日上传的儿科脓毒症芯片数据集GSE66099和2020年2月13日上传的儿科脓毒症芯片数据集GSE145227, 使用Limma包筛选儿科脓毒症与正常对照组血液组织差异表达信使核糖核酸(DEmRNA), 随后进行基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析。使用在线网站STRING和Cytoscape软件对DEmRNA构建蛋白互作网络(PPI), 并筛选关键(hub)基因。最后使用R软件进行hub基因差异表达和受试者工作特征曲线(ROC曲线)分析。结果共发现160个DEmRNA, 包含126个上调mRNA和34个下调mRNA。通过GO功能富集分析, 发现DEmRNA主要富集在中性粒细胞激活和脱粒, T细胞激活以及淋巴细胞活化调节。KEGG富集通路分析显示DEmRNA主要参与自然杀伤细胞介导的细胞毒性和中性粒细胞胞外陷阱的形成。STRING和Cytoscape共筛选出10个hub基因, 通过R软件分析发现10个hub基因(ARG1、RETN、MMP9、C3AR1、LCN2、FP...     

长链非编码RNA共表达基因在卵巢上皮性癌的生物学作用

目的 采用生物信息学方法评估与长链非编码RNA共表达相关基因在卵巢上皮性癌(卵巢癌)的生物学作用。方法 通过数据库检索、perl语言及R语言平台利用皮尔森相关系数和z-test检验目标lncRNA表达水平与蛋白质编码基因(PCG)之间的相关性;随后分别对筛选出的PCG应用GO及KEGG进行生物功能及通路富集分析、STRING数据库及Cytoscape软件进行PPI网络构建、module及hub gene确定;对重要module进行生物学功能分析、通路富集分析及对hub gene进行生存分析。结果 与lncRNA (共9种)共表达且属卵巢癌中差异表达的基因共1,421个。GO分析表明共表达差异基因参与了DNA复制、细胞分裂和细胞增殖等功能富集过程;KEGG分析发现有49个共表达差异基因参与了pathways in cancer信号通路。PPI网络筛选出重要module 2个、hub gene 274个。其中高表达水平的hub gene(CDCA3、BTRC、UBR4、IQGAP1、FBXL3、FGF2、SYT1、TRIM4、REPS1、AGFG1、PCNT、POLK、PTGER3和QKI...     

基于基因芯片的肾母细胞瘤生物信息学分析

目的:整合并利用生物信息学分析肾母细胞瘤基因表达谱芯片,挖掘肾母细胞瘤发生的关键基因。方法:利用GEO2R在线分析工具对GEO数据库肾母细胞瘤基因芯片数据GSE2712进行差异表达基因筛选,使用R软件对差异表达基因进行火山图绘制,进一步结合DAVID和STRING在线生物信息学工具对差异表达基因进行调控网络分析并构建蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction, PPI)网络,使用Cytoscape软件进行Hu b基因筛选。结果:共筛选出肾母细胞瘤差异表达基因955个,其中表达上调基因157个,表达下调基因798个。对差异表达基因进行GO富集分析和KEGG通路富集分析,利用在线生物信息学工具构建PPI网络,使用Cytoscape软件获取PPI网络中前10位Hub基因,分别是FN1,ALB,VEGFA,KDR,IGF1,PECAM1,FLT1,TEK,FGF1和ANGPT1。结论:应用生物信息学能有效分析基因芯片数据,获取肾母细胞瘤发生的关键基因,为肾母细胞瘤的治疗提供新的思路。     

胰高血糖素样肽-1激动剂Exendin-4刺激小鼠胚胎成骨细胞前体细胞MC3T3-E1的转录组学体外研究

目的 ：观察胰高血糖素样肽-1(glucagon-like peptide-1,GLP-1)受体激动剂Exendin-4对体外培养小鼠胚胎成骨细胞前体细胞增殖和向成骨分化的影响。方法：根据前期预实验选用浓度为30 nmol/L的Exendin-4处理小鼠胚胎成骨细胞前体细胞MC3T3-E1细胞72 h后,收集细胞进行测序,获得的RNA-seq数据,筛选差异表达变化在2倍以上的基因（差异表达基因）,用KEGG PATHWAY富集分析和GO富集分析其基因功能,确定相关生物通路。结果：用Exendin-4处理MC3T3-E1细胞后,细胞出现增殖,共筛选得到418个差异表达基因,其中表达上调的基因有236个,表达下调的基因有182个。经GO富集分析显示,上调的差异表达基因主要富集在免疫系统、细胞黏着和蛋白质水解等通路中。KEGG PATHWAY富集分析显示,下调的差异表达基因主要富集在PI3K-Akt信号通路、癌症中异常转录、哺乳动物雷帕霉素靶蛋白（mammalian target of rapamycin,mTOR）受体信号通路、缺氧诱导因子-1(hypoxia inducible fact...     

基于高通量芯片对小儿流感生物信息学分析

目的 通过生物信息学工具筛选小儿流感患者的相关差异基因(differential gene, DEG),探讨小儿流感患者的核心基因并阐明其发病机制。方法 从基因表达数据库(gene expression database, GEO)中下载符合本研究要求的小儿流感患者的转录组数据,采用基因分析表达工具(GEO2R)对DEGs进行筛选。采用基因本体(gene ontology, GO)分析和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes, KEGG)分析DEGs的功能和富集通路情况。利用STRING数据库构建蛋白互作网络(protein-protein interaction, PPI),并利用Cytoscape软件筛选核心DEGs。结果 共有GSE42026、GSE29366、GSE34205、 GSE38900 4个芯片数据库纳入分析,经过分析共发现30个DEGs,29个下调,1个上调。GO分析发现DEGs主要参与Ⅰ型干扰素信号通路,细胞对Ⅰ型干扰素的反应,2'-5'-寡聚腺苷酸合成酶激活,双链RNA的结合。KEGG发现DEGs主要富集在甲型流感病毒、麻疹、丙型肝炎以及单纯疱疹病毒感染信号通路。蛋白互作分析表明,筛选出的潜在10个核心基因分别为IFIT3、MX1、OAS3、OAS2、OAS1、IFI27、IFI44、RSAD2、IFI44L、LY6E。结论 以干扰素为中心的基因富集通路可能是小儿流感患者的主要发病机制,筛选出来的核心基因可能参与小儿流感的感染过程,且可能成为临床治疗的新靶点。     

P53对基于MRI的骨关节炎间隙狭窄程度影响的临床研究

目的 利用生物信息学技术对骨关节炎(osteoarthritis,OA)差异表达基因进行识别和功能富集分析,并通过临床数据研究P53对基于MRI的OA间隙狭窄程度的影响。材料与方法 下载微阵列数据(GSE55235),利用GEO2R鉴别OA患者与正常滑膜样本间的差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)。利用基因本体论(gene ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)对差异表达基因进行基因富集分析,进一步构建蛋白—蛋白互作(protein-protein interaction,PPI)网络分析,识别重要模块,鉴定核心基因。选取50例OA间隙狭窄患者,利用MRI检测其骨关节情况,分析其临床资料,运用Pearson卡方检验、Spearman相关性分析和多因素Logistic回归进行统计学分析。结果 对照组与OA组滑膜组织之间存在差异。GSE55235的分析结果识别出91个差异表达基因。DEGs集富集分析全面概述了OA的一些主要病理生理机制：细...     

基因表达谱确立非梗阻性无精子症的新生物标志物

摘要:目的通过生物信息学研究 梗阻性无精子症(OA)和非梗阻性无精子症( NOA)患者的睾丸组织差异基因的表达,为NOA的诊断提供新的标志物。方法从基因表达综 合数据库(GEO)下载无精子症相关基因的芯片数据( GSE45885和GSE9210)并进行GEO2R在线分析,得出NOA相关的差异表达基因(DEGs) ,利用韦恩图取交集,确定共同DEGs。使用R软件进行DEGs的GO注释和KEGG富集分析。应用STRING构建DEGs相关的蛋白质互作网络(PPI)。再利用Cytoscape 软件筛选出NOA的最显著的枢纽( Hub)基因,并对其进行可视化处理。采用ROC曲线判断Hub基因对NOA的诊断价值,并在GSE145467数据集进行验证。结果经筛选共得到 83个DEGs,其中78个下调,5个上调。GO富集分析显示DEGs参与的生物过程( BP)有生精细胞的发育和分化、运动纤毛的组装等;细胞组成(CC)主要包括精子鞭毛、运动纤毛、顶体泡、生精细胞核等;分子功能(MF)主要有赋予细胞外基质抗压能力的结构成分、蛋白质结合、热休克蛋白的结合等。KEGG相关通路涉及多个物种长寿调控途径、细胞周期和凋亡、精母细胞的减数分裂等。PPI网络筛选出NOA密切相关的5个Hub基因分别为.SPAG5、CCNB2、AURKC、NCAPH、PTTGI。ROC曲线显示5个Hub基因均是NOA潜在生物标志物。结论SPAG5 、CCNB2、AU-RKC、NCAPH、PTTGI基因可能在NOA的发生发展中起关键作用,可作为NOA的潜在生物标志物。     

基于网络药理学和分子对接探究新风胶囊“异病同治”类风湿关节炎和骨关节炎作用机制

目的：分析新风胶囊（XFC）“异病同治”类风湿关节炎（RA）和骨关节炎（OA）的分子机制。方法：TCMSP数据库筛选XFC的活性成分及靶点,疾病数据库中筛选RA和OA的靶点,构建药物-成分-靶点网络。构建交集靶点的蛋白互作网络,进行功能富集分析和分子对接。绘制XFC治疗RA和OA信号通路。结果：共鉴定103种化合物和217个靶点,槲皮素、蜈蚣素、山柰酚、谷甾醇α1、芒柄花黄素、雷公藤甲素、豆甾醇、山海棠二萜内酯A等11个化合物与≥30个靶基因相关联,其中9个靶基因（STAT3、MAPK14、NR3C1、JUN、FOS、MYC、TNF、RELA和MAPK1）是网络中的核心靶基因。富集分析表明IL-17、TNF、Th17、Toll和NF-κB信号通路可能是关键信号通路。分子对接表明山海棠二萜内酯A、槲皮素、雷公藤甲素、谷甾醇α1、蜈蚣素与NR3C1、FOS、STAT3、MAPK1和TNF靶点具有良好的结合活性。结论：XFC “异病同治”RA与OA的机制与抗炎、免疫调节、减少骨破坏等相关,具有多系统、多成分、多靶点的作用。