基于数据库挖掘分析FN1、COL4A1、COL4A2基因在胃癌中的表达及意义

目的 基于数据库挖掘分析胃癌预后预测和胃癌靶向治疗的潜在关键基因(Hub基因)。方法 本研究选取基因表达综合数据库(GEO)的GSE33651和GSE118916数据集(研究时间为2011年11月—2019年8月)。GEO2R进行胃癌差异表达基因(DEGs)分析。DAVID数据库对DEGs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。采用STRING数据库和Cytoscape软件构建DEGs的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络,其中Degree>10的DEGs被认为是Hub基因。基于癌症基因组图谱(TCGA)的胃腺癌数据,使用OncoLnc和UALCAN数据库对Hub基因进行生存分析和表达分析。TIMER数据库对Hub基因进行免疫浸润分析。结果 GSE33651和GSE118916中鉴定出80个共有上调和34个共有下调DEGs。DEGs富集在69个GO条目和7个KEGG信号通路。从PPI网络中筛选出14个Hub基因。FN1、COL4A2和COL4A1基因在胃癌组织的表达水平均显著高于胃正常组织,且在胃癌中具有良好的预后预测价值。FN1、COL4A2和COL...     

基于生物信息学筛选小细胞肺癌相关关键基因

目的 筛选与小细胞肺癌(SCLC)相关的关键基因,为后续生物学功能研究提供分子靶标。方法 首先从基因表达综合数据库(GEO)提取含有SCLC癌组织和癌旁组织基因表达数据的数据集GSE43346和GSE40275,用GEO2R在线程序分析SCLC癌组织和癌旁组织之间的差异表达基因(DEGs)。使用DAVID数据库对SCLC的DEGs进行基因本体(GO)功能富集分析以及京都基因和基因组百科全书(KEGG)通路富集分析。使用STRING数据库构建DEGs的蛋白质相互作用网络(PPI),并用Cytoscape软件作图。使用Cytoscape中的MCODE和cytoHubba插件分析重要的功能模块及子模块中的关键基因。结果 GEO数据分析结果显示,SCLC癌组织和癌旁组织共有232个DEGs(151上调基因,81个下调基因)。GO富集分析结果显示,DEGs主要参与细胞分裂等生物过程,构成细胞核等细胞组分,发挥蛋白质结合等分子功能。KEGG通路富集分析结果显示,DEGs主要富集于细胞周期、HTLV-I感染、癌症通路等。经过构建PPI网络,分析其重要的功能模块及其关键基因,结果鉴定出10个关键基因可...     

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<...     

乙型肝炎病毒相关肝细胞癌关键基因筛选及其与预后关系的生物信息学分析

目的：采用生物信息学方法识别与乙型肝炎病毒相关肝细胞癌（HBV-HCC）的早期诊断和不良预后相关的关键基因,阐明HBV-HCC发生发展的潜在分子机制。方法：从基因表达综合数据库（GEO）中检索“hepatitis Binduced HCC”,下载基因数据集GSE121248,通过R软件中的“limma”数据包筛选差异表达基因（DEGs）,采用“clusterProfiler”数据包对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数据库和Cytoscape软件建立蛋白-蛋白互作（PPI）网络并筛选关键基因。采用基因表达水平值的交互式分析（GEPIA）、Kaplan Meier-Plotter和人类蛋白质图谱（HPA）数据库验证关键基因及其蛋白质表达水平,采用“CIBERSORT”数据包分析免疫细胞的浸润情况。结果：共筛选出574个DEGs,其中上调基因173个,下调基因401个。GO功能富集分析,DEGs主要富集于小分子代谢、信号转导、免疫应答和炎症反应等生物学过程;KEGG通路富集分析,DEGs主要富集于视黄醇代谢、细胞...     

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...     

基于生物信息学分析艾滋病患者血中相关差异基因

目的 基于生物信息学方法筛选艾滋病(AIDS)相关的关键基因,为后续生物学功能研究提供分子靶标。方法 通过GEO数据库下载基因芯片GSE140713,筛选AIDS患者血样与健康对照血样的差异表达基因(DEGs),对DEGs进行GO功能富集分析和KEGG通路富集分析,并且通过String数据库构建蛋白质-蛋白质相互作用网络(PPI),确定其中与AIDS发生发展密切相关的关键基因。结果 GEO数据分析结果显示,AIDS共有1770个DEGs (1128个上调基因,642个下调基因)。GO富集分析结果显示,DEGs主要参与DNA结合转录激活活性、信号受体激活物活性等分子功能。KEGG通路富集分析结果显示,DEGs主要富集于NOD样受体信号通路。经过构建PPI网络分析其重要的功能模块及其关键基因,结果鉴定出5个关键基因可能与AIDS的发生发展相关。结论 本研究筛选出人AIDS血液中5个关键基因(CDK1、BUB1、CCNA2、CCNB1、KIF11),它们可能成为AIDS病毒潜伏期治疗的潜在靶点。     

基于生物信息学分析银屑病基因表达差异及潜在中药

目的：通过生物信息学技术分析银屑病皮损与正常组织的基因芯片数据,筛选银屑病的差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs),探讨银屑病的病理机制,预测治疗银屑病的潜在中药。方法：从基因表达数据库(gene expression omnibus, GEO)提取数据集GSE161683、GSE193128、GSE137218原始数据,使用R语言Limmar包筛选DEGs。利用DAVID数据库对DEGs进行功能和信号通路的富集分析,通过String数据库构建蛋白互作网络,Cytoscape软件及其插件筛选关键基因。将关键基因与Coremine Medical相互映射,筛选治疗银屑病潜在的靶向中药。结果：筛选出DEGs 474个,其中上调DEGs的通路主要富集在白细胞介素-17(interleukin-17,IL-17)、核苷酸寡聚化结构域样受体(nucleotide oligomerization domain like receptor, NLR)、病毒感染等信号通路。STAT1、RSAD2、IFIT3、IFI44L、IFIT1、CXCL10、MX...     

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...     

基于生物信息学探究骨关节炎基因及治疗药物

目的:基于生物信息学的方法探索骨关节炎(osteoarthritis,OA)的发病基因和潜在治疗药物。方法:利用网络基因表达数据库(gene expression omnibus,GEO)下载关于骨关节炎的芯片GSE55235、GSE12021和GSE55457。通过R语言软件分析获得差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)。通过DAVID在线数据库对DEGs进行GO富集分析和KEGG通路分析。利用String数据库对DEGs进行蛋白互作分析并通过Cytoscape软件进行可视化。通过连接图(connectivity map,cMap)数据库分析具有潜在治疗性OA的小分子药物。结果:共获得67个DEGs,其中18个基因表达上调,49个基因表达下调。GO分析表明,DEGs的生物学过程集中在细胞增殖、细胞黏附、机械刺激反应、成骨细胞分化和细胞对钙离子反应的调节上,参与细胞外空间、内质网膜和细胞周期蛋白依赖性蛋白激酶全酶复合物等细胞组成。分子功能包括蛋白质同二聚化活性、生长因子活性、转录因子活性、RNA聚合酶Ⅱ核心启动子近端区域序列特异性结合、蛋...     

骨关节炎的潜在生物标志物筛选及关键基因验证

目的本研究旨在通过生物信息学分析确定骨关节炎滑膜组织中的关键生物标志物。方法从GEO数据库中下载GSE12021、GSE55235和GSE55457,通过Bioconductor的LIMMA包鉴定差异表达的基因(DEGs),并进行功能富集分析。使用STRING构建蛋白质-蛋白质相互作用网络(PPI),用Cytoscape进行模块分析,筛选出关键基因,并在芯片数据集中验证表达情况。结果分析基因芯片GSE12021和GSE55235骨关节炎和正常对照组之间滑膜组织差异表达的基因并取交集,获得18个表达上调基因,43个表达下调基因;GO与KEGG分析发现差异基因富集在维生素C代谢、白介6信号通路等多个骨关节炎发生发展的重要通路;通过构建PPI网络筛选出了包括促进软骨细胞破坏、调节炎症、调节软骨稳态、调控软骨基质代谢的十个关键基因,在三个表达谱数据中验证了关键基因的表达。结论骨性关节炎与正常对照之间的关键基因分析可为理解骨性关节炎的发生发展和开辟新的基因治疗手段提供新的见解。     

基于生物信息学分析的圆锥角膜相关Hub基因及其通路的鉴定

目的：明确圆锥角膜（KC）潜在的目标基因并探讨其潜在的病理机制。方法：从GEO数据库中下载GSE77938的基因芯片数据并进行生物信息学分析。GSE77938数据集包含50个样本,包括25例KC患者和25例正常对照者。采用Cytoscape软件进行GO和KEGG富集分析,并通过Cytoscape软件构建差异表达基因（DEGs）的蛋白相互作用（PPI）网络。结果：在KC中共鉴定出1 547 个DEGs,包括1 103 个上调基因和444 个下调基因。GO分析结果显示,上调的DEGs在生物过程（BP）中的1 220条通路中显著富集、细胞成分（CC）的黑素体的102条通路和分子功能（MF）的102条通路中显著富集。下调DEGs的富集功能在BP、CC和MF中分别为99、64和47个通路。KEGG通路分析显示上调的DEGs富集于72条通路,而下调的DEGs富集于8条通路。从PPI网络中鉴定出Hub基因TNF、JUN、IFNG、PTPRC、ICAM1、FOS、IL6、CXCL8、LCK、CSF2、MMP9、ITGAX、CD40LG和IL10,ClueGO分析发现这些基因涉及GO术语中的6 条显著通路和KEGG中的3 条通路。结论：所鉴定的DEGs和枢纽基因促进了对KC发生的分子机制的理解,其可能作为KC治疗的分子靶点和诊断性生物标志物。     

烟草暴露对孕妇胎盘组织基因表达谱的影响

目的:通过生物信息学分析烟草暴露与非暴露孕妇的差异表达基因谱(differentially expressed genes,DEGs),对DEGs涉及的功能进行分析预测,并找出关键基因。方法:从公共基因芯片数据平台(gene expression omnibus,GEO)检索吸烟对孕妇基因表达谱作用研究的mRNA基因芯片数据集GSE30032,通过GEO2R分析得到DEGs,并进一步用DAVID数据库对靶基因进行基因本体论(gene ontology,GO)和KEGG信号通路富集分析,应用Cytoscape软件对模块中基因的共表达关系可视化,筛选关键基因;应用GeneMANIA数据库进一步对蛋白相互作用进行分析。结果:共筛选出34个烟草暴露与非暴露孕妇的差异表达基因,其中24个mRNA表达上调,10个mRNA表达下调(筛选标准:FC≥1.5,P<0.05)。GO分析显示DEGs生物学过程主要涉及转录正向调控(P=0.009)、细胞对铁离子的反应(P=0.013)等;KEGG分析显示DEGs主要和肿瘤相关通路(P=0.016)和乙型肝炎(P=0.038)等信号通路有关。蛋白质相互作...     

基于生物信息学分析慢性阻塞性肺疾病的关键基因及其与免疫浸润的关系

目的 通过生物信息学分析慢性阻塞性肺疾病(COPD)的关键基因,以及关键基因表达与COPD肺组织免疫浸润的关系。方法 从GEO数据库下载基因芯片数据集GSE47460。使用R语言筛选正常组及COPD组样本并利用limma包鉴定差异表达基因(DEGs),使用ClusterProfiler包对DEGs进行基因本体(GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析。利用String数据库及Cytoscape软件对DEGs构建蛋白互作网络(PPI)并筛选关键基因。分析关键基因在正常组与COPD组以及在COPD组内不同严重程度的差异表达。绘制受试者工作特征曲线(ROC)评估关键基因对COPD不同严重程度的诊断性能。应用单样本基因富集分析(ssGSEA)评估关键基因表达与COPD肺组织免疫浸润的关系。结果 筛选出DEGs 75个,上调基因47个[矫正后P<0.05及log₂(差异倍数)≥0.5],下调基因28个[矫正后P<0.05及log₂(差异倍数)≤-0.5]。鉴定了3个在COPD组高表达且与COPD严重程度呈正相关的关键基因...     

补阳还五汤抗动脉粥样硬化氧化应激的生信分析及实验研究

目的 基于基因芯片数据库（GEO）、网络药理学,结合ox-LDL诱导的大鼠主动脉血管内皮细胞氧化损伤模型进行实验验证,探究补阳还五汤（Buyang Huanwu Decoction, BYHWD）干预动脉粥样硬化（atherosclerosis, AS）氧化应激的作用及相关机制。方法 通过TCMSP、Herb数据库收集BYHWD中7味中药有效成分及靶点;从GEO数据库下载GSE19286、GSE2372数据集,鉴定AS差异表达基因（differentially expressed genes, DEGs）;通过GeneCards数据库获取氧化应激靶点;取交集筛选出BYHWD、DEGs、氧化应激共同靶点,进行PPI、GO和KEGG通路富集分析;在GSE19286、GSE2372的表达矩阵中,采用独立样本t检验进行核心靶点验证。结合GEO数据库和网络药理学结果进行体外实验验证,检测药物对细胞活性氧表达及ALB、PLG、F2、GC、PLK1基因表达的影响。结果 筛选出972个中药靶点、9438个氧化应激靶点、173个DEGs,其中103个DEGs在AS组织样本中高表达、70个DEGs在AS组...     

基于生物信息学筛选女性肺腺癌核心基因及其特征分析

目的：利用生物信息学方法对女性肺腺癌肿瘤组织及正常组织的差异表达基因进行筛选及分析,筛选出女性肺腺癌发生发展的关键基因,并为后续研究提供候选基因。方法：从GEO数据库中下载肺腺癌基因芯片数据集GSE19804、GSE40791、GSE31210、GSE7670、GSE10072、GSE32863、GSE75037,利用在线工具GEO2R筛选出数据集中正常女性肺组织和女性肺腺癌组织的差异表达基因（DEGs）,然后利用DAVID数据库对DEGs进行GO和KEGG富集分析,接着利用STRING和Cytoscape软件构建蛋白互相网络（PPI）并筛选出Hub基因,并利用oncomine、UALCAN数据库进行验证,最后使用Kaplan-Meier plotter数据库对筛选出的Hub基因进行生存分析。结果：在7个数据集中共筛选出276个DEGs,其中69个上调,207个下调。共筛选出CDC20、CENPF、KIAA0101、TOP2A、ASPM、TYMS、MCM4、NUSAP1、MELK、UBE2C等10个Hub基因,Kaplan-Meier生存分析显示除ASPM外,其余9个均与女性肺腺癌的总...     

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。     

基于GEO数据库光损伤性皮肤病的生物信息学分析

目的 通过对紫外线照射后人皮肤表皮细胞基因芯片的生物信息学分析,获得光损伤性皮肤病的关键基因,探索其发病机制。方法 从GEO数据库中获取2个紫外线照射后人皮肤表皮细胞株HaCat的基因芯片数据集,第一个基因芯片数据集采用R软件筛选出显著性差异表达基因(DEGs),进行GO分析和KEGG通路分析,另一个基因芯片数据集也采用同样的方法筛选出DEGs,将两者DEGs取交集,进行GO分析和KEGG通路分析,最后构建蛋白质-蛋白质相互作用网络(PPI),通过筛选,获得紫外线损伤HaCat的关键基因。结果 GSE198792筛选获得的DEGs有486个(上调246个、下调240个),GSE138800筛选获得的DEGs有90个(上调33个、下调57个)。两者取交集筛选获得20个基因。GO分析显示这些差异表达基因主要与蛋白质转运、表皮生长因子受体信号通路的调控、I型干扰素信号通路的负调控以及对病毒的防御有关,KEGG通路主要与磷酸戊糖途径相关。筛选出了ISG15、IFI6、TKT、LAP3、SAMHD1、BAG3、ALDOC 7个关键基因。结论 通过生物信息学分析筛选出紫外线对人皮肤表皮细胞作用的关...     

特发性肺纤维化和炎症性肠病共同核心基因特征及其生物学机制的鉴定

目的 基于生物信息学研究介导特发性肺纤维化(IPF)和炎症性肠病(IBD)共存的潜在关键分子和通路。方法 通过美国国家生物技术信息中心(NCBI)基因表达综合数据库(GEO)下载IPF(GSE110147)和IBD(GSE752141)数据集。使用R的“limma”包分析差异表达基因(DEGs)。对DEGs进行基因本体论(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)分析。利用STRING数据库和Cytoscape软件进行蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络构建、模块构建和核心基因鉴定。在IPF的GSE53845和IBD的GSE59071数据中对核心基因进行验证。基于NetworkAnalyst Web平台,构建转录因子(TFs)-核心基因与TFs-微小核糖核酸(miRNAs)的相互作用网络。结果 筛选出67个上调基因和23个下调基因进行后续分析。利用CytoHubba和MCODE插件鉴定出6个重要的枢纽基因,包括SPP1、COL1A1、POSTN、MMP7、COL3A1和COL6A3。在TFs基因相互作用网络中,SPP1与其他TFs的相互作用率最高。HINFP、POU2F2、YY1、F...     

基于生物信息学的非酒精性脂肪性肝病关键基因筛选及实验验证

目的:探索非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）潜在的关键基因和microRNAs(miRNAs)。方法:从美国国立生物技术信息中心（NCBI）公共基因芯片数据平台（GEO）数据库下载两个基因表达谱芯片（GSE96936和GSE62267）,利用GEO2R在线工具筛选出NAFLD组与正常对照组的差异表达基因（DEGs）,对DEGs进行GO和KEGG信号通路富集分析,进一步应用STRING数据库构建蛋白质—蛋白质相互作用（PPI）网络,用Cytoscape筛选出关键基因。构建NAFLD小鼠模型,通过实时荧光定量PCR(RT-qPCR)验证筛选出的关键基因,利用NetworkAnalyst构建关键基因的靶向miRNAs。结果:总共鉴定出192个DEGs,GO分析显示DEGs生物学功能主要涉及5个KEGG通路,包括类固醇激素生物合成、补体与凝血级联、胆汁分泌、化学致癌、视黄醇代谢相关信号通路,结合PPI网络和CytoHubba的结果,筛选出Tyrobp、Hck、Ctss、Aif1、Fcgr1、Cd68、Cd53、Ly86、Fyb和Alox5ap 10个关键基因,通过RT-qPCR检测,发现与正常肝...     

基于生物信息学分析痤疮关键基因和免疫浸润机制及潜在的中药干预

目的 通过生物信息学方法探讨痤疮的分子机制及免疫浸润情况,预测治疗痤疮的潜在中药。方法 从基因表达综合数据库(Gene expression omnibus, GEO)数据库中下载微阵列数据集GSE6475和GSE65914,通过分析获得了差异表达基因(Differentially expressed genes, DEGs)。然后对DEGs进行加权共表达分析及基因本体论(Gene Ontology, Go)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes, KEGG)富集分析,利用STRING在线网站和R语言对关键基因进行排名;并使用CIBERSORT评估了痤疮中免疫细胞的浸润情况。最后将关键基因映射到Coremine数据库中,筛选出治疗痤疮的潜在中药,并通过古今医案云平台分析现代文献中治疗痤疮的用药规律,对预测的中药进行验证。结果 共获得了363个DEGs,根据KEGG通路富集和GO富集分析,这些关键基因主要参与了免疫和炎症过程。主成分分析也显示痤疮与正常组织之间的免疫浸润有显著差异。最终我们确定了6个核心基因(S100A7...