GNG4、TIMP1在结肠癌诊断及预后价值的生物信息学分析

目的:通过生物信息学方法,筛选可能与结肠癌诊断及预后相关的基因.方法:从基因表达共享数据库(the expression omnbus,GEO)下载结肠癌相关基因芯片GSE37364、GSE41328的cRNA表达谱数据集并筛选差异表达基因(differentially ex-pressed genes,DEGs),分...     

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...     

5-氟尿嘧啶介导氧化应激治疗结肠癌的关键基因筛选

目的 探究5-氟尿嘧啶(5-FU)介导氧化应激治疗结肠癌的关键基因。方法 从GSE193865和GSE164742数据集中筛选5-FU介导氧化应激治疗结肠癌的共同差异基因(DEGs),并对共同DEGs进行功能富集,构建PPI网络筛选关键基因。基于TCGA数据集和GSE164742数据集,分析关键基因在结肠癌中的表达、相关性及其与预后的关系。利用分子对接实验验证5-FU对关键基因的靶向作用。结果 筛选出29个共同DEGs;这29个基因在功能上与P53信号通路、细胞周期等6条信号通路和有丝分裂细胞周期过程、微管等10项功能有关。PPI网络分析筛选得到7个关键基因(AURKA、CDCA8、CCNB1、KIF14、SPAG5、BUB1B和KIF20A);这7个关键基因均在结肠癌中高表达,且5-FU可显著抑制结肠癌细胞中这7个关键基因的高表达(均P<0.05);在TCGA和GSE193865数据集中这7个关键基因的表达之间均具有较好的相关性(r>0.6,均P<0.05)。这7个关键基因的高表达与结肠癌患者总体生存不良密切相关(Logrank P<0.05)。5-FU与这7...     

高级别卵巢浆液性囊腺癌差异基因的生物信息挖掘

目的 利用生物信息学的方法筛选高级别卵巢浆液性囊腺癌(HGSC)的差异表达基因(DEGs),并从基因水平挖掘这些DEGs在HGSC中发挥的潜在作用.方法 从GEO数据库中下载GSE10971、GSE14001、GSE18521、GSE27651、GSE12470数据集,运用R软件和Bioconductor安装包筛选HG...     

卵巢癌致病关键靶基因分析及体外细胞实验验证

目的：通过多芯片整合的生物信息学方法挖掘与卵巢癌发病高度关联的靶基因,并通过体外细胞实验进行验证,为卵巢癌的靶向研究提供关键基因及重要理论依据。方法：（1）对基因表达综合数据库中与卵巢癌相关数据集GSE38666、GSE40595和GSE54388进行差异基因（DEGs）筛选,其中包括26个正常样本和65个卵巢癌样本。（2）通过DAVID在线数据库对筛选的DEGs进行基因本体功能注释,明确DEGs的生物学属性特征。（3）通过京都基因与基因组百科进行富集分析,获得DEGs的主要作用通路。（4）基于STRING数据库运用CytoScape软件完成DEGs蛋白质-蛋白质相互作用网络的构建,并结合GEPIA 2等数据库筛选出关键基因。（5）采用qRT-PCR对卵巢癌细胞关键基因的表达进行验证。结果：从GSE38666、GSE40595和GSE54388 3个数据集中筛选出238个共同表达的DEGs,其中168个表达上调,70个表达下调,在卵巢癌中主要富集于有丝分裂核分裂、纺锤体、染色体区域和DNA解旋酶,主要参与细胞周期、DNA复制、氧化磷酸化和氨基酸的生物合成等生物过程,影响卵巢癌的发生、发...     

舌鳞状细胞癌关键基因的筛选及其潜在治疗药物的预测

目的 通过生物信息学方法筛选舌鳞状细胞癌的关键基因,并预测其潜在的治疗药物。方法 从GEO数据库中下载GSE34105和GSE13601数据集,并利用limma包筛选DEGs。DAVID数据库对DEGs进行GO及KEGG富集分析。STRING数据库构建PPI网络,并在Cytoscape中进行可视化。“CytoHubba”筛选Hub基因,并利用TCGA数据库、HPA数据库及RT-qPCR进行验证。最后,在Cellminer数据库中筛选Hub基因潜在的治疗药物。结果 共筛选出192个DEGs,其中上调基因84个,下调基因108个。GO富集分析显示,DEGs主要涉免疫反应、细胞外基质分解等生物学过程;KEGG富集分析显示,DEGs主要富集在EMC-受体相互作用信号通路。筛选出IFIT3、OAS2作为Hub基因。预测出布加替尼、艾沙佐米柠檬酸盐及硼替佐米等19种可能靶向作用于舌鳞状细胞癌的药物。结论 通过生物信息学方法筛选出两个Hub基因,并预测其潜在的治疗药物,为研究舌鳞状细胞癌的分子机制及开发治疗药物提供理论基础。     

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...     

基于生物信息学的克罗恩病中炎症相关关键基因的筛选及验证

目的 应用生物信息学方法筛选并验证炎症相关基因在克罗恩病（CD）中的表达情况。方法 分别从基因表达综合（GEO）数据库和分子特征数据库（Msigdb）下载CD数据集（GSE193677、GSE66407和GSE179285）和炎症反应相关基因（IRGs）。利用GSE193677数据集进行单样本基因集富集分析（ssGSEA）,明确CD和健康对照人群中免疫细胞和炎症水平;然后利用DESeq2方法于CD数据集进行基因差异表达分析,以|log2FC|≥1且校正P <0.05标准筛选获得CD患者和健康样本之间的差异表达基因（DEGs）。DEGs和IRGs取交集获得炎症相关差异表达基因（IRDEGs）。对IRDEGs进行基因本体（GO）和京都基因和基因组数据库（KEGG）通路富集分析,利用STRING数据库进行蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络分析。利用Cytoscape软件的cytoHubba插件筛选确定关键IRDEGs。利用GSE66407和GSE179285数据集对CD组与健康对照组、炎症组及非炎症组关键IRDEGs的表达进行验证。结果 GSE193677数据集中ssGSEA分析表明...     

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<...     

基于GEO数据库研究结肠癌的生物标志物

目的:通过生物信息学筛选出结肠癌中的关键基因,为结肠癌分子生物研究及早期诊断相关生物标志物筛选提供理论依据。方法:从GEO数据库中选择编号为GSE10950、GSE74602和GSE110224的基因芯片,利用R语言下载评估芯片质量,对样本进行规范化处理并筛选出差异基因(DEG),通过TCGA下载结肠癌的表达数据,验证DEG的准确性,通过DAVID在线网站对DEG进行GO分析和KEGG富集分析,通过STRING在线网站得到DEG的蛋白互作网络,利用Cytoscape软件筛选出枢纽基因(hub基因),Oncomine数据库从基因层面验证hub基因的表达,cBioPortal数据库分析hub基因在结肠癌中的突变情况,最后通过UALCAN及TCGA数据库评估hub基因在结肠癌诊断方面的价值。结果:通过GEO数据库共筛选出结肠癌132个DEG,经TCGA数据库验证后最终得到131个DEG,其中表达下调DEG 78个,表达上调DEG 53个,通过STRING、Cytoscape筛选出10个hub基因,选取排名靠前的DTL等4个hub基因进一步分析,最终证明了DTL、CCNA2、BUB1、KIF23基因在结肠癌中的高表达并可能作为早期诊断结肠癌的标志物。结论:通过生物信息学分析研究筛选出结肠癌的关键基因,并证明蛋白编码基因DTL、CCNA2、BUB1、KIF23有可能作为早期诊断结肠癌的生物标志物。     

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主要富集于信号通路翻译、核糖体RNA（rRNA）处理和线粒体翻译等相关基因集。STRING数据库和Cytoscape软件分析共筛选出基质金属蛋白酶9（MMP9）、C-X-C基序趋化因子配体2（CXCL2）、C-X-C基序趋化因子配体3（CXCL3）等35个hub基因,其中CXCL2和CXCL3 hub基因与DNA甲基化有关联。 结论 hub基因可能是CF中调节中性粒细胞免疫的关键基因,通过中性粒细胞介导的免疫和与免疫密切相关的IL-17信号通路相关基因失调可促进CF发生发展,CXCL2和CXCL3基因可能成为CF的DNA甲基化治疗的生物标志物。     

基于GEO数据库生物信息学方法分析子宫内膜癌相关基因和候选通路

目的：通过生物信息学方法分析与子宫内膜癌（EC）发生发展相关的关键基因和候选通路,探讨EC的发病机制和治疗靶点。方法：自公共基因芯片数据库（GEO）下载EC芯片数据集GSE17025和GSE63678,使用GEO2R在线分析工具和R软件筛选EC癌组织与癌旁组织的差异表达基因（DEGs）,并对DEGs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,采用String数据库进行蛋白质-蛋白质互作网络（PPI）分析,最后采用Cytoscape软件对PPI网络进行可视化并进行模块分析。结果：对芯片数据集GSE17025和GSE63678进行DEGs分析后共获取100个共同上调基因和106个共同下调基因。GO富集分析DEGs主要富集于有丝分裂染色体分离、核分裂和细胞器分裂等生物学过程;KEGG信号通路分析DEGs主要富集于细胞周期、miRNA、p53信号通路和2型糖尿病等信号通路。通过Cytoscape软件分析,PPI网络中细胞分裂周期基因20（CDC20）、极光激酶A（AURKA）、细胞周期蛋白B1（CCNB1）、泛素E3连接酶（DTL）、中心体相关蛋白55（CEP55）、细胞周期蛋白依赖性激酶1（CDK1）、驱动蛋白家族成员11（KIF11）、母体胚胎亮氨酸拉链激酶（MELK）、细胞周期蛋白B2（CCNB2）和苯并咪唑出芽抑制解除同源物蛋白1（BUB1）被筛选为关键基因。结论：细胞周期相关基因与通路调控网络的失调可能是EC发病的主要机制。     

miR-129-5p调控的COL1A1作为胃癌潜在治疗靶点的生物信息学分析

目的应用生物信息学技术探索胃癌发病机制,为胃癌的防治提供生物信息学依据。方法用GEO2R在线工具分析 GSE79973中胃癌组织和正常胃黏膜组织的差异表达基因（Differentially expressed genes, DEGs）,通过DAVID数据库对DEGs 进行GO分析和KEGG通路富集分析,然后通过STRING数据库构建蛋白质相互作用网络,用Cytoscape 软件进行关键基因 （Hub 基因）筛选和功能模块分析,并在GEPIA 数据库对Hub 基因进行验证,用Target Scan 数据库预测调控靶基因的 microRNAs,并用OncomiR分析microRNAs在胃癌组织中的表达及其与生存预后的关系。结果共筛选出181个在胃癌中差异 表达的基因。蛋白质互作网络筛选出10个Hub基因。DEGs功能分析主要涉及蛋白质消化吸收、PI3K-Akt信号通路、ECM-受 体相互作用、血小板激活信号通路。GEPIA数据库验证显示COL1A1 在胃癌组织中高表达,并和胃癌患者的不良预后有关。 miR-129-5p与COL1A1 mRNA的3’UTR结合。与正常组织相比,miR-129-5p在胃癌组织中表达明显下调,且与胃癌患者预后 具有一定相关性。结论miR-129-5p调控的COL1A1是胃癌潜在的治疗靶点。     

基于生物信息学方法筛选散发性克雅氏病神经炎症相关关键基因

目的:鉴定散发性克雅氏病(SCJD)神经炎症相关的关键基因.方法:用GEO2R工具筛选GSE160208数据集中的SCJD脑组织(n=27)和正常脑组织(n=20)的差异表达基因(DEGs).用R语言的"cluster Profiler"和"DOSE"包对DEGs进行富集分析.通过STRING数据库和Cytoscape...     

乳腺癌他莫昔芬耐药相关基因及通路的筛选

目的:利用美国国家生物技术信息中心基因表达数据库中雌激素受体阳性乳腺癌表达谱芯片进行生物信息学分析,筛选他莫昔芬耐药的关键基因和信号通路。方法:利用基因芯片GSE26459,R软件分析得到差异基因,DAVID 进行Gene Ontology和KEGG富集分析,STRING绘制蛋白作用网络。GSEA富集分析得到耐药相关通路及基因。结合蛋白作用网络筛选目标基因并验证。结果:筛选出差异基因1 516个,上调基因505个,下调基因624个。通路富集分析发现脂肪酸代谢通路、细胞粘附、胰岛素抵抗等信号通路在乳腺癌的他莫昔芬耐药中起重要作用,并在富集通路中筛选出ACSL1等候选目标基因并验证。结论:利用生物信息学有效分析他莫昔芬耐药的基因芯片数据,为他莫昔芬耐药的治疗靶点提供重要依据。     

通过生物信息学分析鉴定调控神经母细胞瘤骨髓转移的中枢基因

目的:利用生物信息学的方法，探讨神经母细胞瘤骨髓转移的中枢基因及其可能的分子机制。方法: 选取GEO数据库中神经母细胞瘤基因骨髓转移的芯片数据集GSE42548，应用在线分析工具Networkanalyst筛选差异表达基因。使用DAVID数据库对上述差异表达基因进行GO功能分析及KEGG通路分析。应用STRING在线数据库和Cytoscape软件构建蛋白质相互作用（PPI）网络，并筛选hub genes、枢纽模块和seed genes，利用Venn图对hub genes和seed进行分析。结果: 分析芯片数据，筛选得到990个差异表达基因，GO和KEGG分析结果显示，差异表达基因与信号转导、生物膜合成等过程有关，并富集在Hematopoietic cell lineage通路上。通过构建PPI网络筛选得到了10个hub genes、6个枢纽模块和17个seed genes。通过Venn图确定关键基因Cxcr4。结论: 研究中筛选出了10个hubgenes和17个seed genes，其中Cxcr4基因在神经母细胞瘤骨髓转移起到关键作用，提示基于CXCR4- SDF-1之间的调控关系可能为神经母细胞瘤骨髓转移的早期诊断提供新的见解。     

MiR-4772通过调控卵巢癌免疫相关基因改变肿瘤免疫微环境

目的 运用生物信息学分析miR-4772对卵巢癌肿瘤免疫微环境的影响，并深入挖掘其潜在作用机制。方法 基于TCGA数据库的294例卵巢癌患者数据，计算并获得肿瘤组织PD-L1表达最佳阈值；筛选PD-L1高、低表达组之间的差异表达基因（DEG），采用相关性分析获得重要DEG，运用WGCNA分析从DEG筛选出权重基因和PD-L1相关miRNA，重要DEG和权重基因交集获得核心基因；通过ssGSEA分析探讨PD-L1表达和miR-4772表达对卵巢癌肿瘤免疫格局的影响；KEGG法分析核心基因所涉及的信号通路；PPI网络分析核心基因相互作用；采用生存分析确定生存相关的核心基因。采用GEO数据库的399例卵巢癌患者数据，结合miR-4772模拟物和抑制物转染SKOV3细胞并进行基因表达谱测序验证。结果 卵巢癌肿瘤组织PD-L1表达最佳阈值1.31582，即90%分位数；基于PD-L1高、低表达组，筛选出840个差异表达基因，包括549个基因显著上调，291个基因显著下调，20个重要DEG与miR-4772表达密切相关；WGCNA分析筛选48个miR-4772表达相关的权重基因；12个核心基因共存于重要DEG和权重基因。ssGSEA分析显示，PD-L1和miR-4772高表达组展现更活跃的肿瘤组织免疫浸润和功能活性。KEGG功能分析结果显示12个核心基因主要涉及免疫相关信号通路，PPI分析显示12个核心基因存在密切相互作用，CD96和TBX21表达水平与卵巢癌患者生存预后密切相关。SKOV3细胞转染miR-4772模拟物和抑制物后，基因表达谱测序结果显示12个核心基因和PD-L1表达水平随着miR-4772表达水平变化出现相应改变。结论 miR-4772通过作用于12个核心基因，对卵巢癌肿瘤免疫微环境结构组成发挥调控作用。     

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。     

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...     

基于GEO强直性脊柱炎外周血芯片数据的生物信息学分析寻找新型诊断标志物

目的：通过生物信息学策略探索强直性脊柱炎相关的差异基因,寻找疾病的新型诊断标志物。方法：通过美国国立生物中心的基因表达汇总(GEO)数据库下载强直性脊柱炎疾病相关的芯片GSE25101,分析筛选出强直性脊柱炎患者组和正常组之间的差异表达基因,使用在线数据库DAVID对差异基因展开功能注释和信号通路分析,后利用在线数据库STRING和Cytoscape软件构建蛋白互作网络并获取关键基因。最后评估疾病标记物的诊断效能。结果：通过分析共筛选出187个差异基因,其中包含96个上调基因和91个下调基因。GO功能富集和KEGG分析发现差异基因主要参与氧化磷酸化和代谢等生物过程与信号通路。基于蛋白互作网络分析结果筛选出5个关键基因,且ATP5J (AUC=0.859), NDUFB3 (AUC=0.852), UQCRB (AUC=0.840)、COX7A2 (AUC=0.820) 和UQCRH (AUC=0.805)在强直性脊柱炎疾病外周血样本诊断效能显著,可作为该病的新型诊断标记物。结论：ATP5J、NDUFB3、UQCRB、COX7A2和UQCRH或可成为外周血强直性脊柱炎疾病相关的新型诊断标记物,为该病进一步的功能研究提供理论依据。