生物信息学分析干扰素信号通路在神经母细胞瘤远处转移中的作用

目的：通过生物信息学分析,确定神经母细胞瘤转移相关的枢纽基因,并探究其在转移与预后中发挥的作用。方法：从GEO数据库下载包含神经母细胞瘤原发灶与转移灶的基因芯片原始数据,筛选差异表达基因并进行GO与KEGG富集分析,在STRING数据库中构建蛋白质互作用网络,在Cytoscape中筛选枢纽基因,并通过外部数据集进行验证。此外,在R2平台上对枢纽基因进行生存分析。构建加权基因共表达网络筛选转移相关的模块。结果：共有320个差异表达基因,其中上调162个,下调158个。10个枢纽基因分别是IFI44L、IFI44、HERC5、HERC6、USP18、DDX60、ISG15、RSAD2、MX1、MX2。干扰素信号通路相关基因在转移性神经母细胞瘤中表达差异显著。结论：生物信息学分析为神经母细胞瘤转移的机制提供了新的视角。干扰素信号通路相关基因有望成为诊断标志物及治疗靶点。     

神经母细胞瘤miRNA的差异表达及其生物信息学分析

目的 利用生物信息学分析神经母细胞瘤差异miRNA,并分析其生物学功能、相关信号通路.方法 通过GEO数据库获取神经母细胞瘤miRNA芯片GSE121513,获得95个神经母细胞瘤样本和正常胎儿肾上腺神经母细胞样本数据,筛选差异miRNA.对|logFC|≥4的差异miRNA进行靶基因预测,并行KEGG和GO分析,构建...     

数据库分析和验证HMMR为乳腺癌的主要生物标志物

目的 筛选并分析乳腺癌的标志性枢纽基因。方法 从GEO数据库下载3个乳腺癌基因表达数据集,筛选乳腺癌中的差异表达基因,venn图取交集;Cytoscape构建PPI网络,获取TOP10枢纽基因;GO功能分析和KEGG通路分析枢纽基因的功能和通路。通过UALCAN和HPA数据库分析了mRNA和蛋白表达水平,通过Kaplan-Meier plotter数据库进行生存分析。QRT-PCR检测验证透明质酸介导的运动受体(Recombinant Hyaluronan Mediated Motility Receptor, HMMR)在乳腺癌细胞中的表达水平。结果 筛选到217个乳腺癌差异表达基因,确定了TOP10枢纽基因;GO功能分析和KEGG通路分析结果显示,TOP10枢纽基因与DNA复制、有丝分裂细胞周期的G1/S转变、有丝分裂细胞周期的G2/M转变相关,并且主要富集在p53信号通路上。经数据库验证,HMMR在乳腺癌中表达上调,并且与临床分期以及生存率负相关。QRT-PCR结果显示,与正常乳腺细胞MCF-10A相比,HMMR mRNA在乳腺癌细胞MCF-7、MDA-MB-231、SKBR3的...     

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、...     

晚期骨关节炎软骨退行性变的生物信息学分析

目的 基于生物信息学方法筛选并分析晚期骨关节炎(OA)软骨退行性变相关的差异表达基因。方法 选择GSE57218数据集作为分析对象,该数据集是基于GEO公共数据库进行数据检索获得。采用R语言limma工具包筛选DEmRNAs,并对数据进行标准化处理后,利用Metascape在线分析软件及R语言clusterProfiler包分别对DEmRNAs行GO功能和KEGG通路富集分析。选用String在线工具行PPI分析,将结果导入Cytoscape软件得出核心模块与预测核心基因。利用OMIM人类基因数据库筛选出与Hub基因、核心模块的共性表达基因,用GSEA富集分析筛选出核心信号通路及核心基因;将上述筛选出的基因用于预测潜在治疗药物并进行组织定位特异性分析。结果 通过对GSE57218进行分析,共筛选出305个差异表达基因。对上述差异基因行GO和KEGG分析,GO功能富集分析主要富集在NABA核心基质组、ECM的组织、骨骼系统开发、基质组相关、血小板脱粒等。KEGG和GSEA功能富集分析结果显示,与OA发病相关的核心通路为ECM受体相互作用、黏附斑激酶信号通路核心基因。分别对Cytoscap...     

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...     

子痫前期患者外周血潜在标志物筛选及其诊断价值

目的：探讨子痫前期差异表达基因在外周血中的表达及其诊断价值。方法：在GEO数据库中选取子痫前期患者与正常孕妇中差异表达基因谱数据,并对差异表达基因进行筛选。对筛选出的差异基因进行聚类并进行KEGG和蛋白相互作用网络(PPI)分析;同时对差异表达基因进行关键基因(hub)鉴定,比较子痫前期患者与正常孕妇血清中筛选出的hub基因的表达水平有无差异。采用受试者工作特征(ROC)曲线评估血清中筛选出的hub基因作为诊断标志物的敏感性、特异性及ROC曲线下面积(AUC)。结果：选取了GSE10588、GSE48424和GSE60438 3个数据集为研究对象。3个数据集中共差异表达的基因为7个分别是TLR4、MYD88、PRKAR1A、GCH1、NF-KB、FN1UBOX5和ZC2HC1A。7个差异表达基因GO分析主要富集于模式识别受体信号通路、I-kappaB/NF-kappaB复合体、toll样受体结合。KEGG信号通路主要富集于NF-kappa B信号通路、toll样受体信号通路、MAPK信号通路,TLR4和MYD88为差异基因中的关键hub基因,TLR4和MYD88基因在子痫前期患者血清中...     

基于生物信息学的胃癌预后基因的筛选和分析

目的 应用生物信息学方法筛选和分析胃癌预后基因。方法 从GEO数据库中下载胃癌基因芯片数据集GSE54129、GSE81948、GSE118916,使用在线分析工具GEO2R筛选出差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)。利用在线数据库DAVID对筛选的DEGs进行功能和通路富集分析。然后使用在线网站STRING和Cytoscape软件对DEGs构建蛋白互作网络,并筛选hub基因。最后使用Kaplan Meier-Plotter和GEPIA在线数据库对hub基因进行生存和表达水平分析。结果本研究共发现362个总DEGs,包含164个上调基因,192个下调基因。通过GO功能富集分析,发现DEGs主要富集在细胞外基质和胶原蛋白。KEGG富集通路分析显示,DEGs主要参与的信号通路包括ECM-受体相互作用、阿米巴病、蛋白质的消化和吸收、局部黏附和PI₃K-Akt信号通路。CytoHubba插件共筛选出10个DEGs作为hub基因,通过Kaplan Meier-Plotter数据库验证这10个hub基因,发现COL1A1、COL3A1、FN1、MMP2、COL5A1、BGN、COL4A1、COL4A2和COL6A3这9个基因和胃癌预后相关,并且高表达组预后差(P<0.05);GEPIA数据库发现这9个与胃癌预后相关的基因在胃癌组织中均呈高表达水平(P<0.05)。结论 通过生物信息学方法,本研究发现了9个胃癌预后基因,其中BGN、COL3A1和COL5A1这3个基因可能成为胃癌预后的新的标志物。     

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...     

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...     

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...     

基于大数据的前列腺癌生物信息学分析

【目的】利用生物信息学的方法,对GEO和TCGA两个基因组学数据库进行分析,探究与前列腺癌相关的差异基因及相关的调控网络。【方法】综合GEO数据库的前列腺癌基因表达芯片数据（GSE46602、GSE55945）和TCGA数据库的RNA-seq数据,利用GEO2R及R语言的edgeR包进行基因差异分析,获得共同的显著差异基因,结合R语言的clusterProfiler包进行GO功能分析及KEGG通路分析,同时利用string网站进行蛋白互作网络分析,筛选出前列腺癌中调节蛋白表达量的关键基因,再结合TCGA临床随访数据分析关键节点基因的临床预后价值。【结果】获得共同差异基因共278个,其中表达上调100个,表达下调178个,它们与上皮细胞的调节增殖、含苯化合物的代谢过程等功能以及谷胱甘肽代谢和粘着斑等信号通路密切相关。蛋白互作网络分析结果得出3个重点蛋白表达模块以及12个关键节点基因。在这些关键基因中,EDN3、EDNRB和AMACR与前列腺癌患者的生存率密切相关。【结论】通过对前列腺癌基因芯片和RNA-seq数据的生物信息学分析,我们发现EDN3、EDNRB与AMACR很可能在前列腺癌的发生发展过程中发挥重要作用。     

基于GEO数据库筛选滤泡性甲状腺癌关键基因及生物信息学分析

目的 滤泡性甲状腺癌（follicular thyroid carcinoma,FTC）临床上较少见,其在疾病早期即可发生血行转移。本研究利用生物信息学方法探索FTC发生发展的关键基因、发掘FTC的致病机制及治疗靶点。方法 从基因表达综合数据库（gene expression omnibus,GEO）下载基因芯片GSE82208,利用R软件分析以获得差异表达基因（differentially expressed genes,DEGs）,利用数据库注释、可视化和综合发现（database for annotation,visualization and integrated discovery,DAVID）在线网站对DEGs进行基因本体论（gene ontology,GO）功能分析和京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG）富集分析。对DEGs行蛋白质–蛋白质相互作用（protein-protein interaction,PPI）分析,并筛选核心基因,对核心基因进行生存分析。结果 共筛选获得74个DEGs,其中表...     

基因表达谱分析肝细胞癌的特征基因

目的:生物信息学方法建立全面的肝细胞癌（HCC）差异表达基因谱以及初步筛选基于该恶性肿瘤样本的特征 基因。方法:利用R语言中的edgeR包分析不同组之间差异表达的基因（DEGs）。利用STRING数据库分析预测蛋白质的 功能联系和蛋白质相互作用。R语言的clusterProfiler包做GO（gene ontology）（包括biological process、 molecular function和cellular component）及KEGG（kyoto encyclopedia of genes and genomes）通路富集分析。 筛选差异基因显著富集的GO和KEGG分子途径。利用SLC7A11（solute carrier family 7 member 11）和CCDC14 （coiled-coil domain-containing 14）基因作为肝细胞癌的标志物,利用ELISA法进行检测（确诊的HCC阳性患者为 HCC组,共195例;HCC阴性正常人群为对照组,共107名）,计算阳性率。结果:与癌旁对照样本相比,一共鉴定出454 个差异表达基因,其中高表达基因234个,低表达基因220个。PPI方法进一步筛选出排名前10的重要潜在基因,其中 SLC7A11和CCDC14两个基因排名靠前。利用富集分析,差异基因主要集中在neuroactive ligand-receptor interaction通路中。与对照组相比,HCC组SLC7A11和CCDC14存在显著的高表达[SLC7A11:（70.12±14.3） ng/mL比 （23.12±7.11）ng/mL,t=6.17,P<0.001;CCDC14:（6.17±2.31）pg/mL比（2.13±0.84）pg/mL,t=5.35, P<0.001]。SLC7A11针对HCC检测阳性率达到80.2%,而CCDC14达到68.8%。结论:SLC7A11和CCDC14可以作为HCC的两个 潜在的有效临床生物标志物。     

Identification of Prognostic Related Hub Genes in Clear-Cell Renal Cell Carcinoma via Bioinformatical Analysis

Objective To identify new genes that correlate with prognosis of clear-cell renal cell carcinoma (ccRCC) via bioinformatics analysis. Methods The gene expression profiles of 62 ccRCC and 54 normal kidney tissues were available from the Gene Expression Omnibus database: GSE12606, GSE36895 and GSE66272. The differentially expressed genes were screened with GEO2R and J Venn online tools. Functional annotation including Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) was applied to identify the possible function of the hub genes involved in prognosis of ccRCC. In protein protein interaction network (PPI network), the STRING online tool was used to visualize the network of the differentially expressed genes, and the core gene was selected by MCODE App in Cytoscape software. Finally, GEPIA Survival Plot was performed to assess genes associated with worse survival. Results We totally found 648 differentially expressed genes, including 222 up-regulated genes and 426 down-regulated genes. PPI network showed that in 28 up-regulated genes 7 (CCNE2, CDK1, CDC6, CCNB2, BUB1, TTK and PTTG1) enriched in cell cycle and 4 genes (CCNE2, CDK1, CCNB2 and RRM2) enriched in p53 signaling pathway. GEPIA Survival Plot assay revealed that ccRCC patients carrying CDK1, CCNB2, RRM2, BUB1, and PTTG1 had a worse survival. GEPIA Box Plot showed that BUB1, CCNB2, PTTG1, and RRM2 were over expressed in the ccRCC tissues in contrast to the normal tissues (P<0.05). Conclusion ccRCC patients with the four up-regulated differentially expressed genes including BUB1, CCNB2, PTTG1, and RRM2 might manifest a poor prognosis.     

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UPLC-Q-TOF-MS/MS结合网络药理学的壮腰通络方延缓腰椎间盘退行性病变的化学成分及作用机制研究

背景　壮腰通络方是临床治疗腰椎间盘退行性病变（LIDD）的有效方剂，但该方化学成分及具体作用机制尚不明确。目的　明确壮腰通络方水提液中的主要化学成分，并进一步探讨其延缓LIDD的潜在作用机制。方法　2020年采用超高效液相色谱-四极杆飞行时间串联质谱（UPLC-Q-TOF-MS/MS）技术分析壮腰通络方中的化学成分，并在此基础上采用网络药理学方法，获取基于质谱分析的壮腰通络方化学成分的作用靶点。同时，通过疾病靶点数据库获得LIDD疾病靶点。采用韦恩图分析获得壮腰通络方治疗LIDD的交集靶点。通过STRING 11.0数据库获得交集靶点蛋白与蛋白互作（PPI）网络信息，并提取其网络中的核心靶点。最后，对核心靶点进行基因本体论（GO）富集分析和京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析。结果　基于UPLC-Q-TOF-MS/MS技术获得壮腰通络方中129种化学成分。随后，将203个药物靶点与LIDD疾病靶点映射共获得96个交集靶点。PPI分析发现丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶（AKT1）、胰岛素蛋白（INS）、白介素6（IL-6）、原癌基因蛋白（FOS）、胱天蛋白酶3（CASP3）等是核心靶点。GO富集分析确定了1 022条生物过程信息、28条细胞组成信息、51条分子功能信息。KEGG通路富集分析确定了98条相关信号通路，主要包括：HIF-1 signaling pathway、JAK-STAT signaling pathway、Relaxin signaling pathway、p53 signaling pathway、MAPK signaling pathway等。结论　本研究初步揭示了壮腰通络方包含的化学成分及其延缓LIDD的药效靶点、生物途径及作用机制，为深入解析其药效物质基础及作用机制提供了参考依据。