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...     

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。     

类风湿关节炎患者滑膜组织lncRNA表达及基于CeRNA网络的生物信息学分析

目的:通过生物信息学分析来识别类风湿关节炎(rheumatoid arthritis,RA)滑膜组织病变进展相关的差异表达基因。方法:通过NCBI GEO数据库获取GSE55235和GSE55457的基因表达谱。采用Perl语言对下载的数据进行样本数据合并及基因重注释;采用R语言进行批次矫正及差异分析,根据差异长链非编码RNA(lncRNA)和mRNA构建竞争性内源RNA(ceRNA)网络及进行GO富集分析和KEGG通路分析;使用cytoHubba插件筛选Hub基因,分析与差异LncRNA的相关性。结果:分析显示与正常滑膜组织对比,RA患者滑膜组织143个mRNA、3个lncRNA存在明显差异表达。根据差异基因构建lncRNA-miRNA-mRNA互作网络,网络由2个LncRNA节点,16个miRNA节点、17个mRNA节点以及44个边组成。GO功能富集分析主要集中在细胞死亡的正调控、成纤维细胞增殖的调节、免疫应答调节细胞表面受体信号通路等功能。KEGG通路分析显示35条通路被富集,其中涉及IL-17代谢通路、MAPK信号通路、WNT信号通路、TNF信号通路等。其中Hub基因MYC,CDKN1A,JUN,FOS与LncRNA MEG3在RA滑膜组织中均呈低表达,且lncRNA MEG3与MYC,CDKN1A,JUN,FOS表达具有相关性。结论:通过生物信息学网络分析,lncRNA MEG3可能作为ceRNA在RA的疾病发展中发挥着重要作用,为RA提供一些新的候选诊断生物标志物或潜在的治疗靶点。     

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...     

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。     

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...     

骨髓增生异常综合征核心基因及关键通路的生物信息学分析

目的:基于基因表达数据库(GEO)筛选骨髓增生异常综合征(MDS)相关差异基因(DEG),通过分析DEG的生物学功能及相关信号通路,探讨MDS的核心基因及其发病机制。方法:从GEO数据库筛选包含有MDS患者和正常对照组的基因芯片数据集(GSE4619,GSE19429,GSE58831),借助GEO数据库的基因表达分析工具(GEO2R),以|log FC(fold change)|≥1以及P<0.01为标准筛选数据库中的DEG。利用David在线数据库对DEG进行基因本体功能注释(GO);利用Metascape在线数据库对DEG进行京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析。利用STRING数据库构建蛋白质互作用网络(PPI)并利用Cytoscape的CytoHubba和Mcode插件分析其关键基因簇及核心基因。利用R语言对筛选出的核心基因进行诊断试验分析并绘制ROC曲线。根据LEF1的表达量对GSE19429进行GSEA富集分析。结果:本研究共筛选出74个共同差异基因,其中上调14个,下调60个。GO分析结果显示,下调基因的BP主要富集在RNA聚合酶Ⅱ启动子转录及调控、细胞增...     

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。     

急性髓系白血病潜在关键基因表达谱的生物信息学分析

目的 利用GEO数据库通过生物信息学分析方法探讨急性髓系白血病(AML)发病的潜在关键基因和信号通路.方法 以"acute myeloid leukemia"为检索关键词在GEO数据库查找符合要求的基因表达微阵列芯片数据,运用R语言Limma程序包进行差异表达基因的筛选,并用DAVID工具对筛选出的基因进行GO富集和KEGG信号通路途径分析,从中选取一些差异有统计学意义的差异表达基因,使用STRING数据库数据处理数据模型构建蛋白质-蛋白质作用网络,通过Cytoscape软件处理蛋白质网络图数据,筛选出核心基因,再进行GO富集和KEGG信号通路途径分析,对核心基因进行注释分析.结果 共筛选出269个差异表达基因,其中含192个上调基因,77个下调基因.综合DAVID富集分析的结果,筛选出5个潜在关键基因(GNA11、GNA12、GNAS5、GNAS和PLCB2).结论 GNA11、GNA12、GNAS5、GNAS和PLCB2差异表达基因可能与AML发病机制密切相关,可为AML的发病机制、肿瘤标志物的筛选提供理论基础.     

脊髓损伤后痉挛相关基因的生物信息学分析

目的:对大鼠脊髓损伤(SCI)后痉挛相关基因进行生物信息学分析,探索SCI后痉挛发生的分子机制。方法:在GEO数据库下载SCI后痉挛的基因表达谱芯片数据GSE16710,采用在线工具GEO 2R筛选差异表达基因(DEG),筛选标准为P<0.05及|log2FC|≥1,通过火山图进行可视化;使用DAVID数据库对筛选的DEG进行GO功能富集和KEGG通路分析,使用ImageGP可视化;通过STRING数据库构建DEGs的蛋白-蛋白互作(PPI)网络分析,利用Cytoscape软件进行可视化,并运用CytoHubba插件和DEPs的degree值筛选PPI网络中前10位的关键基因。结果:总共筛选得到313个DEGs,其中有92个上调基因和221个下调基因;GO富集分析结果发现DEGs主要集中在谷氨酸能突触传递的调节、突触传递的正向调节、神经元投射发展的调节及磷脂酰肌醇-3激酶信号等生物学过程上;KEGG通路分析表明,DEGs主要富集在长时程增强、谷氨酸能突触、MAPK信号途径及cAMP信号途径等通路上;PPI分析发现,Mapt、Gad1、Gria2、Fmr1、Reln、Mbp及Cav1等前10位是关键基因。结论:通过生信工具分析了SCI后痉挛中的关键DEGs和通路,帮助理解其分子机制及在痉挛发生、发展过程中的作用,为该病的治疗提供了理论依据。     

急性髓系白血病患者预后不良相关基因的多组学分析

目的:利用GEO数据库和TCGA数据库的数据,通过多组学分析方法分析与急性髓系白血病(acute myeloid leukemia,AML)发生、发展及不良预后相关的分子标志物。方法:从GEO数据库下载符合要求的转录组数据,运用R语言Limma程序包进行差异表达基因的筛选,并对差异表达基因进行GO功能富集分析和KEGG通路富集分析,同时使用STRING数据库数据,利用Cytoscape软件构建蛋白质相互作用网络,筛选出hub gene,结合TCGA数据库附带的临床信息对hub gene进行预后分析。结果:共筛选出620个差异基因,上调的差异表达基因162个,下调的差异表达基因458个。综合GO功能富集、KEGG通路富集分析及蛋白相互作用网络结果,筛选出CXCL4、CXCR4、CXCR1、CXCR2、CCL5、JUN为hub gene。生存分析显示,CXCL4、CXCR1、CCL5高表达是患者预后不良的危险因素。结论:CXCL4、CXCR1、CCL5可以作为AML发生、发展的相关生物标志物,且与不良预后相关,这可以为进一步研究提供依据。     

基于生物信息学探索进行性核上性麻痹生物标志物及KRAS的潜在作用机制

目的 通过基因表达综合(GEO)数据库对进行性核上性麻痹(PSP)相关基因芯片进行生物信息学分析,获得PSP的生物标志物及其调控的关键通路。方法 从GEO2R分析工具获取PSP相关基因芯片的基因表达数据集GSE6613,筛选出差异表达基因(DEGs),并借助DAVID在线分析平台对这些基因进行基因本体论(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。利用生物信息学软件STRING构建这些基因的蛋白-蛋白相互作用(PPI)网络,找出连接度最高的核心基因。临床标本验证：选取2016年1月至2021年12月收治的9例PSP患者作为试验组,选取2022年1月至2022年2月行常规查体的非PSP患者作为对照组,留取上述人群血液标本并提取总RNA,实时荧光定量PCR检测生物信息学分析得出的DEGs及PPI网络中的核心基因表达水平。结果 该研究中所采用的GSE6613数据集共包含6例PSP患者及23例健康者。共筛选出DEGs 98个,包括52个上调基因及46个下调基因。其中,差异最大的5个上调基因依次为MYOM2、EMP1、DKK2、FBN1、POLA2;差异最大的5个下调基因依...     

共生菌对荷瘤小鼠肺泡巨噬细胞基因表达的调控作用

目的探讨共生菌群对荷瘤小鼠肺泡巨噬细胞(AM)基因表达的调控作用。方法分离纯化共生菌缺失的荷瘤小鼠及共生菌正常的荷瘤小鼠AM,利用基因芯片技术筛选差异表达的基因并进行生物信息学分析。结果分选后的AM细胞纯度可达98%,共生菌缺失荷瘤小鼠与正常荷瘤小鼠相比较,AM细胞中差异性表达基因共有353个(变化倍数≥2),上调基因171个,下调基因182个;差异表达基因的基因分类(GO)主要为细胞凋亡、细胞增殖、细胞分化、信号传导、血管生成等;KEGG通路主要为氮素代谢、趋化因子信号、TGF-β信号及肿瘤通路等;M2型巨噬细胞特异性基因CCL24、Arg1、Retnla及IL-13等在共生菌缺失荷瘤小鼠AM细胞中表达上调。结论共生菌可以调控荷瘤小鼠AM细胞的基因表达,包括CCL24、Arg1、Retnla及IL-13等基因,差异表达基因与多个GO分类和KEGG通路密切相关。     

基于网络药理学的治伤风颗粒治疗感冒的作用机制探讨

目的应用网络药理学技术探讨治伤风颗粒治疗感冒的作用机制。方法通过中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)和药物靶点信息数据库(DrugBank)检索治伤风颗粒的化学成分及作用靶点;基于GeneCards数据库检索“感冒”的靶点,取药物与疾病靶点交集,应用Cytoscape软件构建“活性成分-靶点-疾病”网络。应用STRING数据库建立蛋白质互作(PPI)网络,应用R软件进行基因本体(GO)富集分析和京都基因和基因组百科全书(KEGG)通路富集分析。结果通过筛选共得到治伤风颗粒有效成分146种,药物靶点280个,疾病靶点1 418个,提取出两者的共同靶点117个。将药物与靶点导入Cytoscape软件,分析得出槲皮素、山奈酚和木犀草素等为中药中度值较高的活性成分,无水咖啡因为西药中度值最高的活性成分。STRING数据库分析得出IL-6、AKT1、INS、VEGFA、MAPK8等属于感冒的关键靶点。GO分析显示生物过程(BP)、细胞组分(CC)和分子功能(MF)3个方面的富集条目。KEGG通路富集分析筛选得出TNF信号通路、IL-17信号通路等20条信号通路,并绘制了“通路-靶点”关系图。结论基于网络药理学分析筛选出了治伤风颗粒治疗感冒的活性成分、作用靶点和通路,初步得出了其作用机制,为该药的深入研究提供了一定的依据。     

青蒿治疗系统性红斑狼疮的网络药理学分析

目的:通过网络药理学方法研究青蒿治疗系统性红斑狼疮(SLE)的潜在作用机制.方法:通过中国传统药理学数据库和分析平台(TCMSP)筛选青蒿的有效活性成分和作用靶点,运用Uniprot数据库将药物靶点进行基因名字标准化处理,在GeneCards、OMIM数据库中检索SLE相关靶点,使用R软件绘制Venny图找出青蒿与SLE共同作用靶点,String数据库构建蛋白质互作(PPI)网络,Cytoscape软件中进行PPI网络可视化,构建"药物-活性成分-潜在靶点-疾病"网络,并筛选出核心基因,对共同作用靶基因进行GO、KEGG富集分析.结果:筛选得到青蒿的有效活性成分22个,111个青蒿有效成分与SLE共同作用靶基因,30个核心基因.GO功能富集显示青蒿治疗SLE生物学过程和功能主要集中在细胞因子受体结合、细胞因子活性、核受体活性、转录因子活性、受体配体活性、类固醇激素受体等.KEGG通路富集显示,青蒿治疗SLE主要涉及TNF、IL-17、Toll样受体、Th17细胞分化等信号通路.结论:通过构建"药物-活性成分-潜在靶点-疾病"网络,阐释了青蒿多成分、多靶点、多条通路治疗SLE的作用机制,为深入研究青蒿治疗SLE的机制提供一定参考意义.     

宫颈癌相关差异表达基因的筛选及预后价值分析

目的通过分析GEO数据库中的基因芯片数据,筛选宫颈癌相关的差异表达基因。方法从GEO数据库中下载宫颈癌相关基因表达数据集GSE9750和GSE63514,利用GEO2R工具筛选差异表达基因;利用DAVID在线工具进行GO和KEGG富集途径分析;利用GSE7803、GSE39001和TCGA中的数据对结果进行验证。结果共筛选出176个宫颈癌相关差异表达基因,包括上调基因41个,下调基因135个;INHBA基因在宫颈癌组织中高表达,且与患者的总生存期(HR=2.5,P0.01)和无病生存期呈负相关(HR=2.7,P0.01)。结论通过分析GEO中的基因芯片数据获得多个宫颈癌发病相关的基因,INHBA基因可作为患者的诊断及预后评估的潜在新分子标记。     

基于稳健排序整合算法对胃癌治疗靶点及相关免疫细胞浸润分析

目的 采用稳健排序整合算法(RRA)筛选胃癌潜在的治疗和预后靶点,为胃癌的早期诊断、预后评估和诊断试剂盒的开发提供依据。方法 挖掘高通量基因表达数据库(GEO)中7套胃癌基因表达谱数据(GSE54129、GSE63089、GSE65801、GSE66229、GSE79973、GSE118897、GSE118916),筛选差异表达基因,并对差异表达基因进行基因本体论(GO)和京都基因和基因组百科全书(KEGG)功能富集分析,得到胃癌相关生物学过程和细胞信号通路。对差异表达基因结果进行蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络分析,构建蛋白互作网络,使用RRA法筛选网络核心基因。通过CIBERSORT算法进行免疫细胞浸润分析,使用R语言Survival包分析核心基因与总生存率的相关性。结果 通过生物信息学分析,共筛选得到12个网络核心基因(CHGB、COL4A1、THBS1、COL3A1、COL1A1、COL1A2、SPP1、LUM、FGG、TIMP1、VCAN和SPARC基因)。免疫细胞浸润分析显示,与胃癌组织相比,22种免疫细胞中CD4 T细胞在正常胃组织中占主导地位。生存分析结果表明,CH...