基于生物信息学分析肾透明细胞肉瘤核心基因及免疫细胞浸润

目的 基于基因表达汇编(GEO)数据库挖掘肾透明细胞肉瘤(CCSK)的核心基因并分析肿瘤和正常组织间免疫细胞浸润情况,为CCSK的诊疗提供新方向.方法 对GEO数据库中GSE49972及GSE2712数据集进行联合分析,筛选CCSK和正常胚肾组织间的差异表达基因,并对差异表达基因进行基因本体(GO)功能和京都基因与基因...     

基于生物信息学方法分析颈动脉粥样硬化的关键通路和枢纽基因

目的 利用生物信息学分析初步探索颈动脉粥样硬化进展的枢纽基因和关键通路.方法 从GEO数据库获得颈动脉斑块的基因表达谱GSE43292数据集,利用GEO2R分析颈动脉斑块和正常组织的差异基因,利用R语言clusterprofile包对差异基因进行GO富集分析和KEGG功能富集分析.利用STRING工具和Cytoscape构建蛋白互作网络,并筛选关键基因.结果 GEO2R分析GSE43292数据集共含有97个差异基因,包括46个上调基因和51个下调基因;基因富集分析发现差异基因主要富集cAMP信号通路、色氨酸代谢、PPAR信号通路等相关通路.差异基因蛋白互作网络的枢纽基因为CD163、MMP9、CXCL10、CCR1.结论 CD163、MMP9、CXCL10、CCR1为颈动脉斑块形成的枢纽基因,可能为动脉粥样斑块的预后和治疗提供新的分子靶点.     

生物信息学分析胰腺癌组织关键基因表达及其意义

目的 利用生物信息学方法对 GEO数据库进行探索,获取胰腺癌发生、发展的核心基因,分析胰腺癌发生、发展的潜在机制.方法 使用 GEOquery包从 GEO数据库获取胰腺癌相关芯片数据( GSE62452 ) ,利用 Limma 包进行差异分析,结合clustreProfiler包对上调基因和下调基因分别进行 GO功能和...     

基于GEO数据库分析CRABP2在食管鳞癌中的表达及作用

目的 探讨细胞维甲酸结合蛋白2(CRABP2)在食管鳞癌中的表达,观察联合全反式维甲酸(ATRA)对食管鳞癌细胞的作用。方法 基于GEO数据库分析CRABP2在食管鳞癌中的表达情况。收集新疆医科大学第一附属医院病理科2008年1月—2019年6月诊断的240例食管鳞癌患者组织芯片,采用免疫组织化学法检测CRABP2在食管鳞癌患者组织样本中的表达情况。通过Western blot、CCK-8、Transwell和荧光免疫等观察CRABP2及联合ATRA对食管鳞癌细胞增殖、侵袭和迁移的影响。结果 GSE20347数据集分析结果显示,CRABP2在食管鳞癌组织中的表达显著低于食管正常组织,是食管鳞癌的差异表达基因,差异倍数log2FC=-3.19。CRABP2在正常食管黏膜组织中的阳性表达率为100.0%,在食管鳞癌组织中的阳性表达率为75.6%,差异有统计学意义(χ²=47.84,P=0.000)。CRABP2、ATRA均可抑制KYSE150细胞的增殖、迁移和侵袭;CRABP2与ATRA联合使用较二者单独使用更能增加CRABP2的表达,抑制KYSE150细胞发生增殖、...     

基于生物信息学的十二指肠腺瘤核心致病基因及其靶向治疗中药活性成分筛选

目的:利用生物信息学方法对十二指肠腺瘤(duodenal adenoma,DA)的核心致病基因进行筛选和分析,挖掘潜在的可用于靶向治疗DA的中药活性成分.方法:从GEO数据库下载DA数据集(Accession No.GSE102208),运用GEO2R筛选差异表达基因(differentially expressed ...     

基于生物信息学的结肠癌核心基因筛选及验证

目的:利用生物信息学方法筛选结肠癌核心基因,并通过体外实验进行验证,挖掘潜在的结肠癌分子标志物.方法:从GEO数据库下载GSE23878、GSE37182和GSE74602数据集,应用R语言筛选结肠癌和癌旁组织的差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs),并对DEGs进行GO...     

肝细胞癌相关差异表达基因和药物预测的生物信息学分析

目的 通过生物信息学方法筛选肝细胞癌(HCC)相关差异表达基因(DEGs)及潜在治疗药物.方法 从GEO数据库中选取GSE45436、GSE84402、GSE62232和GSE101685,使用R软件分析得到DEGs.随后对DEGs进行GO和KEGG分析,并构建PPI网络、筛选核心基因.最后进行生存分析和筛选潜在治疗药...     

生物信息学方法筛选胰腺癌进展相关的核心基因

目的·筛选胰腺癌进展相关的核心基因和关键通路.方法·通过GEO(Gene Expression Omnibus)数据库检索筛选得到包含45例胰腺癌组织和45例癌旁正常组织的基因芯片数据集GSE28735.采用GEO2R在线分析工具提取癌组织及癌旁正常组织的基因,联合RStudio软件筛选差异表达基因(different...     

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GEO数据库探索miRNA靶基因通过泛素化参与食管鳞状细胞癌

目的·筛选食管鳞状细胞癌疾病过程中新的潜在致病基因。方法·通过GEO数据库获取miRNA芯片GSE122497和GSE164174的数据,利用GEO2R分别筛选出食管鳞状细胞癌患者和健康人的差异miRNA,Venn diagram webtool工具取交集;采用Target Scan工具及DIANATOOLS工具预测差异miRNA的靶基因,取2款工具的预测靶基因交集进行基因功能分析;利用STRING工具分析靶基因的蛋白质相互作用并选取Hub基因。结果·(1)芯片中共计108个差异miRNA。(2)取Target Scan工具和DIANATOOLS工具的交集后,共有1 354个差异靶基因。(3)基因本体（Gene Ontology,GO）分析结果表明,差异靶基因的基因功能显著富集于DNA模板转录调控、RNA聚合酶Ⅱ启动子的转录调控等生物过程,RNA聚合酶Ⅱ核心启动子近端序列特异性DNA结合、蛋白结合、金属离子结合等分子功能;主要存在于细胞核、核质、细胞质等细胞成分。按照富集的基因数目降序排列,京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Gen...     

基于生物信息学方法分析影响胆管癌发生发展的差异基因

目的：通过生物信息学的方法挖掘基因综合表达数据库（GEO）中影响胆管癌（cholangiocarcinoma,CCA）发生发展的核心基因,并分析其生物学功能,为CCA的诊断、治疗和评估预后提供理论依据。方法：分析来自GEO数据库中的3个微阵列数据集（GSE32879、GSE45001和GSE76297）。使用GEO2R进行在线差异基因的分析,DAVID进行差异基因的GO和KEGG通路分析。使用STRING和Cytoscape进行蛋白互作网络分析（PPI）和枢纽基因（HUB）的筛选。结果：共筛选出151个上调基因,通过PPI筛选出连接度最高的10个基因,分析发现APOA1、AGXT、F13B、FETUB、FERPINC1、SLC2A2这些枢纽基因过度表达与胆管癌的不良预后相关。结论：通过生物信息学探索的枢纽基因可能在胆管癌的发生发展中起着重要作用,并为进一步研究胆管癌的分子机制提供了一定的理论依据。     

小细胞肺癌发生和预后相关血清外泌体分子标记物的鉴定和验证

目的:基于血清外泌体数据筛选小细胞肺癌患者核心分子标记物,用于判断小细胞肺癌的发生和预后。方法:从血清外泌体数据库exoRBase中下载健康人群和小细胞肺癌患者基因表达数据集(检索起止：建库至2021年12月10日),采用加权基因共表达网络分析对由118例健康人群和36例小细胞肺癌患者组成的数据集进行分析,通过蛋白-蛋白相互作用以及MOCDE等多种算法筛选核心分子并利用外部ONCOMINE和GEO数据库中多个数据集进行外部验证。结果:基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network, WGCNA)筛选出红色模块与小细胞肺癌发生密切相关,利用蛋白-蛋白相互作用网络等多种算法对模块中基因深入分析,筛选出H2BFS基因作为核心分子。并通过内部数据集验证H2BFS表达与小细胞肺癌发生相关,可以作为有效的血清外泌体分子标记物。同时,外部ONCOMINE证实H2BFS在肺癌中高表达,且在多个GEO数据集(GSE377450、GSE31210和GSE29013)中验证高表达H2BFS患者预后更差。结论:利用血清外泌体数据库并结合WGCNA算法,筛选获得的H2...     

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...     

基于生物信息学筛选与鉴定宫颈癌的生物标志物微小染色体维持蛋白2

目的 应用生物信息学技术分析筛选影响宫颈癌预后的关键基因并深度挖掘基因功能.方法 从基因表达汇编(GEO)数据库下载宫颈癌微阵列数据集(GSE6791、GSE39001、GSE55940、GSE63678),合并和批量标准化后筛选差异表达基因(DEG).对DEG进行基因本体(GO)和京都基因和基因组百科全书(KEGG)...     

基于GEO数据库和生物信息学分析筛选小鼠心肌缺血再灌注损伤相关的潜在枢纽基因

目的 ·基于基因表达数据库(gene expression omnibus,GEO)运用生物信息学分析筛选与小鼠心肌缺血再灌注损伤(myocardium ischemia-reperfusion injury,MIRI)相关的潜在枢纽(hub)基因.方法 ·从GEO数据库中获取小鼠MIRI数据集GSE61592、GSE...     

基于GEO数据库筛选巴雷特食管的关键基因及通路

目的 通过生物信息学方法筛选巴雷特食管的关键基因及信号通路。方法 从GEO数据库中下载GSE39491、GSE36223、GSE13083三组数据集，获得差异表达基因（|Log2FC|>1,调整后的P<0.01）并绘制火山图，并筛选出差异共表达基因，使用Web Gestalt数据库对差异共表达基因进行GO和KEGG分析，并使用String和Cytoscape构成蛋白-蛋白互作网络图，筛选显著模块和关键基因。结果 筛选出327个差异共表达基因，其中表达上调181个，表达下调146个，GO和KEGG分析提示基因在角质化、角化细胞分化、视黄醛脱氢酶的激活、白介素-1受体的结合、药物代谢、细胞色素P450的异生物质代谢等方面富集。利用Cytoscape筛选出的关键基因为PPL、EVPL、IVL、TGM1、PI3、DSG3、PKP1、SPRR1A、FLG、DSC3。结论 关键基因与巴雷特食管的发生发展相关，有望成为其生物标志物。     

基于生物信息学分析筛选卵巢癌中具有诊断和预后价值的潜在生物标志物

目的 利用生物信息学方法筛选卵巢癌中具有诊断和预后价值的生物标志物，探索卵巢癌新的诊疗靶点。方法从基因表达综合数据库（Gene expression omnibus database,GEO）中下载GSE12470、GSE14407、GSE15578及GSE38666数据集，利用GEO2R分析获得差异表达基因。通过LASSO回归模型和Cox回归分析进一步筛选卵巢癌Hub基因，并借助R语言分析Hub基因的表达水平及与诊断和预后的相关性。结果 从数据集中共鉴定出27个差异表达基因，通过LASSO和Cox回归分析，提取出MELK、TTK、BIRC5及FGF7为核心基因。K-M生存分析和诊断效能评估表明，MELK、TTK、BIRC5及FGF7具有较好的诊断和预后预测价值。此外，这些差异基因主要涉及细胞周期、微管蛋白结合及细胞骨架运动活性等生物功能，并显著富集在P53信号通路、铂类耐药及谷胱甘肽代谢等关键通路上。结论 MELK、TTK、BIRC5和FGF7是与卵巢癌发生发展显著相关的核心基因。这些基因的异常表达与卵巢癌患者的预后密切相关，且具有较高的诊断价值，有望成为卵巢癌患者潜在的生物标志物和...     

未分化型甲状腺癌差异表达基因的生物信息学分析

目的:运用生物信息学方法筛选未分化型甲状腺癌(ATC)的关键基因及其信号通路,探讨其致癌机制.方法:从GEO数据库下载GSE85457、GSE65144和GSE53072基因芯片.利用GEO2R分析工具筛选出ATC的差异表达基因,通过韦恩图分析工具获得共同差异表达基因.利用DAVID数据库和STRING分析工具对共同差...     

基于生物信息学的食管鳞癌关键基因筛选

目的 探索食管鳞癌(ESCC)基因调控机制以寻找诊治相关潜在的生物标志物.方法 整合GEO数据库中ESCC基因芯片数据集获得共同差异表达基因(DEGs),进行基因本体(GO)和基因组百科全书数据库(KEGG)分析,构建蛋白互作网络后筛选出核心DEGs.利用GEPIA进行表达差异及生存分析,经UALCAN验证差异分析结果.结果 33例ESCC组织及15例正常组织中筛选出86个DEGs.GO和KEGG富集分析结果显示,差异基因功能主要涉及细胞周期、细胞分化、转化生长因子-β(TGF-β)信号通路等,蛋白互作分析网络筛选出27个核心基因,其中与患者预后相关基因两个:CKDN3、KIF4A.结论 CKDN3、KIF4A在ESCC组织中高表达,与ESCC预后相关,有助于ESCC的诊断及预后.     

基于生物信息学的食管鳞癌关键基因筛选

目的 探索食管鳞癌(ESCC)基因调控机制以寻找诊治相关潜在的生物标志物.方法 整合GEO数据库中ESCC基因芯片数据集获得共同差异表达基因(DEGs),进行基因本体(GO)和基因组百科全书数据库(KEGG)分析,构建蛋白互作网络后筛选出核心DEGs.利用GEPIA进行表达差异及生存分析,经UALCAN验证差异分析结果.结果 33例ESCC组织及15例正常组织中筛选出86个DEGs.GO和KEGG富集分析结果显示,差异基因功能主要涉及细胞周期、细胞分化、转化生长因子-β(TGF-β)信号通路等,蛋白互作分析网络筛选出27个核心基因,其中与患者预后相关基因两个:CKDN3、KIF4A.结论 CKDN3、KIF4A在ESCC组织中高表达,与ESCC预后相关,有助于ESCC的诊断及预后.