基于生物信息学对结肠癌潜在枢纽基因的筛选及验证

目的:利用生物信息学方法挖掘结肠癌的枢纽基因及潜在标志物.方法:利用GEO2R分析结肠癌相关芯片集GSE41258、GSE41328和GSE44861中的差异基因;DAVID数据库进行GO富集分析和KEGG通路分析;STRING在线软件分析差异基因的蛋白质相互作用网络(PPI),并通过Cytoscape筛选枢纽基因;G...     

IL-17调控溃疡性结肠炎分子机制的生物信息学分析

目的 利用生物信息学方法分析溃疡性结肠炎(UC)的枢纽基因和关键通路。方法 通过基因表达数据库(GEO)下载UC表达谱芯片GSE134025。利用R语言的Limma包筛选UC组与正常组肠黏膜细胞差异表达基因，对这些基因进行GO和KEGG分析；利用STRING数据库构建蛋白互作网络(PPI)并将结果导入Cytoscape筛选出核心基因；利用KEGG mapper绘制核心基因所在的信号通路图。结果 筛选出190个差异表达基因，其中147个上调，43个下调。GO分析结果表明，差异表达基因主要涉及炎症反应、细胞增殖的正调控等生物学过程，主要富集于细胞膜、质膜等细胞成分，具有肝素结合、生长因子等分子功能。KEGG分析显示差异基因主要富集于趋化因子信号通路，细胞因子受体相互作用等相关信号通路。从PPI网络中筛选出10个枢纽基因：白细胞介素6(IL-6)、CXC趋化因子配体8(CXCL8)、CXCL10、CXCL1、CXCL9、膜联素A1(ANXA1)、IL-1β、CC趋化因子配体20(CCL20)、CXCL2、CXCL11,其中多个基因位于IL-17调控的信号通路下游。结论 发现了10个与UC发病...     

类风湿性关节炎滑膜组织差异基因的筛选和分析

背景:类风湿性关节炎为自身免疫性疾病,研究其发病机制并进行相应的靶向治疗是目前主要的研究方向。目的:对类风湿性关节炎滑膜炎基因芯片数据进行生物信息学分析,寻找差异基因,建立和完善类风湿性关节炎的基因调控网络。方法:利用GEO2R对数据库中筛选出的类风湿性关节炎芯片进行基因差异表达分析,使用R语言及DAVID对差异基因进行基因本体论富集分析和DAVID功能富集分析,String数据库进行蛋白网络互作分析,Cystoscape软件获取关键基因,实时荧光定量PCR和Western blot对部分关键靶基因进行实验验证。结果与结论:(1)类风湿性关节炎患者的滑膜组织中2 064个基因呈差异性表达,其中上调基因625个,下调基因1 439个;(2)差异基因主要涉及免疫反应激活细胞表面受体信号通路和抗原受体介导的信号通路等生物反应;(3)根据蛋白互作网络分析筛选出10个关键靶基因,包括表皮生长因子受体(epidermal growth factor receptor,EGFR)、MYC、RELA、ITGB2、LCK、EPHB2、IRF4、NRAS、FN1、MAPK1;(4)基于蛋白互作网络的蛋白互...     

去分化脂肪肉瘤潜在核心基因的生物信息学预测及分析

目的 探讨去分化脂肪肉瘤的潜在核心基因在其恶性生物学行为中的作用.方法 获取基因表达数据库(gene expres-sion omnibus,GEO)数据库中GSE21122和GSE52390的芯片数据,通过GEO2R筛选差异表达基因,对差异表达基因进行GO功能、KEGG通路富集分析和蛋白互作分析,并用Cytoscap...     

类风湿关节炎基因差异谱的生物信息学分析

目的通过生物信息学方法探究类风湿关节炎患者的滑膜成纤维细胞差异表达基因及相关信号通路,寻找潜在的类风湿关节炎特异性分子标志物。方法利用R语言limma包等程序方法分析基因芯片GSE21959并筛选差异基因(differentially expressed genes,DEGs),利用DAVID数据库分析DEGs获得其GO富集分析和KEGG信号通路分析的结果。利用STRING数据库构建蛋白互作网络,再将结果导入Cytoscape软件中模块化核心基因并绘制蛋白互作网络图。结果筛选获得了123个差异基因,其中表达上调的基因38个,表达下调的基因85个。GO富集分析表明DEGs主要参与了趋化因子调节、CXCR趋化因子受体结合和血管生成正向调控等生物学过程,KEGG信号通路富集分析主要包括了趋化因子信号通路、Rap1信号通路和血管平滑肌收缩等信号通路。模块化分析获得了7个核心基因分别为:CXCL1、CXCL8、CXCL6、ADRA2A、ADCY8、S1PR1和SAA1。结论通过生物信息学分析获得类风湿关节炎的DEGs、核心基因、生物学过程和信号通路等信息,为探究类风湿关节炎的发病机制、发现诊断标志物和探索新治疗靶点提供理论依据与新的方向。     

HCST作为1型糖尿病潜在分子标志物的筛选和机制探究北大核心CSCD

目的：筛选1型糖尿病（T1DM）的潜在分子标志物并分析HCST参与T1DM的可能机制。方法：从GEO数据库下载T1DM和健康人群的单个核细胞微阵列表达数据，借助GEO2R分析差异基因，同时使用R语言进行火山图和热图的可视化。利用String在线工具对差异基因进行PPI分析，MCODE插件筛选关键子网络，DAVID在线分析工具对子网络基因进行GO和KEGG富集分析；CytoHubba插件对PPI网络进行关键基因筛选。结果：T1DM组与对照组相比共得到71个差异基因，其中包含上调基因22个，下调基因49个；利用MCODE插件从PPI网络中筛选1个关键子网络，得分7.5，共有9个节点和30个互作。子网络的9个基因的GO和KEGG富集分析发现，这9个基因主要参与调节免疫反应、细胞的防御反应、免疫应答及细胞溶解的生物过程，且涉及的主要信号通路是自然杀伤细胞介导的细胞毒作用的信号通路；四种算法得到的关键基因通过Venn分析最终筛选出1个关键基因——HCST。HCST在T1DM组明显低于健康对照组，差异有统计学意义。HCST的ROC曲线分析结果显示曲线下面积为0.983 3,P=0.000 1，差异有统计学意义。结论：HCST可成为诊断T1DM的潜在分子标志物和治疗T1DM的潜在靶点。     

阿尔茨海默病关于年龄因素的差异基因表达分析

目的 分析阿尔茨海默病（AD）随年龄增长表达变化的基因。方法 通过Qlucore Omics Explorer（QOE）软件分析数据库Gene Expression Omnibus（GEO）中的GSE36980和GSE53890数据集,在严格的统计学设定前提下,以两组比较和线性回归方式,选出阿尔茨海默病和年龄相关的基因,并用在线工具DAVID进行Gene Ontology (GO)功能富集分析。 结果 筛选出20个和年龄相关的阿尔茨海默病差异基因。GO功能富集分析表明,这些基因涉及的生物学过程有蛋白质代谢、细胞周期和神经代谢调控;涉及的细胞组成包括轴突,质膜,突触,细胞骨架,胞内无膜结构细胞器;涉及的分子功能为嘌呤核苷酸结合蛋白和金属离子结合蛋白。结论 PDE2A等20个基因随个体年龄增高,其基因表达降低,提示其不仅与神经系统的衰老程度相关,而且可能与阿尔茨海默病的发病机理相关。     

基于生物信息学分析尤文肉瘤的差异基因表达及功能预测

目的 基于生物信息学分析尤文肉瘤的基因差异表达及功能预测,为尤文肉瘤的治疗提供帮助.方法 通过GEO数据库寻找RNA数据集,通过limma包寻找差异基因并寻求可视化,对其进行信号通路分析和GO富集分析,最后进行基因互作网络的分析.结果 在尤文肉瘤组织中共筛选出312个基因具有差异,其中192个上调基因,120个下调基因...     

血管肉瘤相关miRNAs的生物信息学预测及分析

目的探讨血管肉瘤相关miRNAs及其靶基因在其恶性生物学行为中的作用。方法从GEO数据库中下载血管肉瘤miRNAs表达谱芯片数据,应用GEO2R筛选出差异表达的miRNAs并进行靶基因预测,对靶基因进行GO及KEGG生物功能富集分析及蛋白互作分析。结果筛选出53个差异表达的miRNAs (P0.05,|log fold-change|≥4),其中上调者51个,下调者2个;GO功能富集分析发现差异表达miRNAs的靶基因主要参与细胞通讯、信号转导等生物学过程;KEGG信号通路富集分析发现靶基因主要参与肿瘤信号通路、代谢通路、环腺苷酸(cAMP)信号通路、丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)信号通路、PI3K/AKT信号通路、Ras信号通路等重要通路;String蛋白互作分析发现,STAT3、TP53、MAPK1、SRC等在蛋白互作网络中处于核心地位。结论异常表达的miRNAs在血管肉瘤的恶性生物学行为中发挥着关键作用,为进一步探讨血管肉瘤发生、发展的具体分子机制、分子标志物的筛选及靶向药物的开发奠定基础。     

运动损伤滑膜组织转录组数据分析及骨关节炎关键通路和特征基因

背景：研究表明,骨关节炎与滑膜炎密不可分,因此基于滑膜组织探索骨关节炎发病机制具有重要的临床意义。目的：基于生物信息学方法分析骨关节炎患者滑膜组织与正常人滑膜组织转录组数据,从滑膜角度探索骨关节炎的诊疗靶点,并为骨关节炎提供后续研究思路。方法：从Gene Expression Omnibus (GEO)数据库中筛选含有骨关节炎滑膜组织和健康滑膜组织的数据集,得到GSE55457和GSE55235数据集,2个数据集均包含有10个骨关节炎滑膜样本和健康者滑膜样本。用GEO2R在线工具分别对GSE55457和GSE55235数据集进行差异表达分析,取校正后P值(adj.P)<0.05的基因并通过在线工具仙桃学术取2个数据集共同的上调和下调差异表达基因。并对差异基因进行GO功能注释和KEGG通路富集分析。利用STRING数据库对差异基因进行核心蛋白互作网络分析(PPI),并使用Cytoscape软件中的插件CytoHubba中的7种算法(BottleNeck,Clossness,Degree,DNNC,EPC,NNC和MCC)对STRING结果进行可视化,每种算法取分数最高的前10个基因...     

探讨哮喘和SARS-CoV-2的相互作用关系的生物信息学分析

目的 采用生物信息学方法探讨哮喘和SARS-CoV-2感染的相互作用关系及发生的潜在机制,为哮喘和新冠肺炎(COVID-19)进一步治疗提供新线索。方法 本文使用的研究数据来源于GEO数据库。利用R语言和Perl语言对数据进行预处理,筛选差异表达基因(DEGs),并获得GO功能富集分析、KEGG、Reactome、WikiPathways和BioCarta通路富集分析。通过Cytoscape软件获得蛋白质相互作用(PPI)网络分析可视化结果。使用RegNetwork数据库筛选与DEGs相互作用的转录因子(TF),再利用NetworkAnalyst构建miRNA-TF-mRNA共调控网络。最后,从DSigDB数据库筛选治疗药物。结果获得哮喘和SARS-CoV-2感染的数据集并且筛选得到25个受两者影响的重叠DEGs。GO功能富集分析和通路富集分析显示,DEGs参与病毒蛋白与细胞因子和细胞因子受体、补体和凝血级联反应通路。miRNA-TF-mRNA共调控网络表明关键基因与相关miRNA和TF之间复杂的调控关系。筛选到作用于DEGs的可能药物分子,包括雷洛昔芬、他莫昔芬和孕酮等。结论 在数据...     

基于生物信息学挖掘子宫内膜异位症发病的关键基因及机制研究

目的 运用生物信息学方法筛选子宫内膜异位症的差异表达基因，系统探讨子宫内膜异位症的病因病理机制。方法 通过GEO数据库搜索子宫内膜异位症基因芯片，联合Perl语言及R语言分析异位子宫内膜组织与正常组织的差异表达基因；利用STRING数据库及Cytoscape软件绘制PPI网络图；通过g:profiler数据库对关键差异基因进行GO和KEGG富集分析。结果 共纳入2套子宫内膜异位症基因芯片，筛选出共同差异表达基因308个（178个上调，130个下调），剔除degree值为1和2的基因后得到关键差异表达基因170个（上调91个，下调79个），其中差异最显著的基因为：TAGLN（上调）、EpCAM（下调）；PPI网络图中得到degree值最大的差异基因为：CDK1。差异表达基因GO生物过程富集分析得出细胞周期改变、细胞黏附、增殖异常等与EMs发生发展密切相关，KEGG通路富集分析发现包括ECM受体相互作用通路、局灶性黏着斑、PI3K-Akt信号通路等在内的8条通路参与其中。结论 子宫内膜异位症的病因病理机制可能与TAGLN、EpCAM、CDK1基因表达异常及其涉及的表观遗传修饰改变、上皮-间...     

胃相关性疾病伴肠上皮化生差异表达基因及中药预测的生物信息学分析

目的：通过生物信息学方法筛选胃相关性疾病伴肠上皮化生（IM）的关键基因与通路,探讨其发病机制及潜在治疗靶点,进而预测治疗IM的中药。方法：从公共基因芯片数据库（GEO）数据库中下载包含IM患者的胃黏膜基因表达谱数据,利用Rstudio3.5.2筛选出IM组织与正常胃黏膜组织的差异表达基因（DEGs）;使用DAVID 6.8数据库对DEGs进行GO和KEGG富集分析;基于STRING数据库和Cytoscape 3.6.1软件构建蛋白相互作用（PPI）网络,明确关键基因及核心功能模块;通过将关键基因与医学本体信息检索平台（Coremine Medical）相对应,筛选治疗IM的中药。结果：纳入2个包含IM的基因芯片数据集GSE78523和GSE60427,将2个数据集中IM相关的DEGs取交集获得135个基因,其中上调基因90个、下调基因45个。GO分析结果显示,DEGs主要涉及消化、细胞增殖的调控、细胞间黏附、钠离子跨膜转运、钾离子转运、胆囊收缩素信号通路、单核细胞趋化性、白细胞迁移、细胞外泌体等功能。KEGG通路富集结果显示DEGs显著富集于胃酸分泌、氮代谢、肾素-血管紧张素系统、蛋白...     

基于细胞焦亡与免疫相关基因构建及验证肝细胞癌预后风险模型

目的：利用生物信息学方法构建并验证细胞焦亡与免疫相关基因的肝细胞癌预后风险模型,根据其风险评分探索免疫相关性特征,以指导个性化免疫治疗。方法：从TCGA、GEO官网分别下载TCGA-LIHC和GSE14520基因表达谱,从INNATEDB和IMMPORT官网下载免疫相关基因。以TCGA为训练组,GEO为测试组,对训练组细胞焦亡基因表达谱采用Cox回归分析,筛选预后相关基因进行共识聚类分组,提取分组间差异基因与免疫相关基因的交集基因,对交集基因应用单因素Cox和Lasso回归分析,得到预后相关风险评分模型。根据训练组风险中位值划分高低风险组,利用测试组验证模型可行性,最后探索训练组富集分析（GO、KEGG、GSEA）、免疫相关性分析及模型基因蛋白表达情况。结果：共筛选出9个可靠的风险模型基因（ICAM1、S100P、FABP3、CCL20、HRG、IGHM、SPP1、C4BPA、C6）。GO富集分析显示风险差异基因主要参与各种代谢过程。KEGG富集分析显示风险差异基因主要参与补体和凝血级联信号通路。GSEA富集分析显示高风险组与致癌途径的激活密切相关。在免疫浸润、免疫相关通路及免疫检查点...     

利用生物信息学分析鉴定鼻咽癌转移的信号通路及核心基因

目的利用基因芯片技术和生物信息学分析方法,筛选出鼻咽癌转移相关的核心基因和相关信号通路,为寻找鼻咽癌转移早期诊断和靶向治疗潜在标志物提供依据。方法 GSE103611的表达芯片从Gene Expression Omnibus(GEO)数据库中下载,该数据库中包含48个样本,包括24个原发鼻咽癌样本和24个放疗后转移的鼻咽癌样本。整理微阵列数据集获得差异表达基因(DEGs)与本课题组前期构建的相对于CNE-2侵袭转移能力更强的CNE-2SI细胞对比芯片差异基因进行比对获得共同差异基因。利用基因本体论(GO)和京都百科全书基因和基因组数据库(KEGG)对共同差异基因进行富集并利用DAVIDE在线进行分析。共同差异基因的蛋白质互作(PPI)网络由STRING数据库构建。Hub基因分析通过Cytoscape软件中的cytoHubba插件制作。关键基因的生存分析通过Kaplan Meier-plotter数据库分析获得。结果 GSE103611数据集中共鉴定出差异基因共3301个,其中上调506个,2795个基因被下调。本课题组的芯片中差异基因共2691个,其中上调1349个,1342个基因被下调。两个芯片共同上调基因47个,下调基因135个,共计182个。GO分析表明共同差异基因的生物学功能主要集中在基本的生物学过程和细胞黏附;主要的细胞成分包括细胞膜和细胞质;分子功能包括ATP结合等(P 0.05)。KEGG通路分析显示这些共同差异基因主要参与脂类代谢、MAPK信号通路和细胞黏附信号通路(P0.05)。CytoHubba插件分析从PPI网络中找到前20个具有高度关联性的核心基因。生存分析发现CXCL10、CUL7、PLCB2可能与在鼻咽癌不良预后相关(P 0.05)。结论利用生物信息学分析筛查鼻咽癌转移相关DEGs和通路可以帮助了解鼻咽癌转移发生的分子机制,对鼻咽癌转移的早期诊断具有临床意义。     

m^(6)A相关基因在激素性股骨头坏死中的生物信息学分析

背景:m^(6)A修饰与股骨头坏死的发生发展相关,但在激素性股骨头坏死中的作用尚不清楚。目的:基于GEO数据库,采用生物信息学方法分析激素性股骨头坏死中表达差异的m^(6)A基因及互作miRNAs,探寻其潜在发病机制。方法:在GEO数据库中检索并下载与激素性股骨头坏死相关的mRNA表达谱数据集(GSE123568),通过R软件对数据集进行差异基因筛选及GO功能、KEGG通路富集分析。识别差异基因中的m^(6)A差异表达基因(m^(6)A-DEGs)并对其进行GO功能与KEGG通路富集分析,比较m^(6)A-DEGs的表达量并分析它们之间的相关性。最后通过Cytoscape构建m^(6)A-DEGs的PPI互作网络及筛选核心基因。使用TargetScan,miRTarBase和miRBD数据库预测m^(6)A-DEGs相关的潜在miRNAs,同时使用ChIPBase及hTFtarget数据库预测7个核心基因潜在转录因子,然后分别构建m^(6)A-miRNA与转录因子m^(6)A调控网络。最后使用数据集GSE74089验证7个核心m^(6)A-DEGs的表达水平。结果与结论:①从数据集中共筛选出2460个差异表达的基因,其中1455个上调,1005个下调。②从数据集中筛选出了14个m^(6)A-DEGs,包括3个下调和11个上调基因,m^(6)A-DEGs在激素性股骨头坏死中的表达具有显著差异(P<0.05),Spearman分析表明它们之间具有一定相关性。③m^(6)A-DEGs的GO和KEGG富集分析主要集中在骨髓细胞分化与发育、免疫受体与细胞因子受体活性、破骨细胞分化、AMPK与白细胞介素17信号通路。④m^(6)A-DEGs前7个核心基因包括YTHDF3,YTHDF1,YTHDF2,ALKBH5,METTL3,HNRNPA2B1及HNRNPC,它们在miRTarBase,miRDB和TargetScan数据库中共有44个miRNA重叠,在ChIPBase及hTFtarget数据库中共有79个重叠转录因子。⑤在GSE74089数据集中有6个核心m^(6)A-DEGs的表达水平与GSE123568数据集一致。⑥结果证实,根据生物信息学方法筛选的7个m^(6)A-DEGs可能通过调控多个miRNA、转录因子和AMPK及白细胞介素17信号通路表达,进而影响激素性股骨头坏死中骨髓细胞分化发育与破骨细胞分化,为进一步深入研究激素性股骨头坏死的发病机制和靶向治疗提供了数据支持和研究方向。     

基于生物信息与机器学习分析类风湿关节炎疾病特征基因与免疫细胞的关系

目的：利用生物信息学与机器学习方法探求类风湿关节炎（RA）的发病机制、特征基因与免疫浸润表现，并寻找特征基因与免疫细胞的相关性。方法：从GEO数据库获取RA相关芯片，利用R语言分析基因差异，并对其进行GO与KEGG富集分析；使用机器学习方法，即LASSO回归与SVM-RFE法筛选疾病特征基因，运用ROC曲线与样本芯片检测特征基因准确性，利用CIBERSORT算法分析RA免疫浸润情况，并分析特征基因与免疫细胞的相关性。结果：GSE12021和GSE55235共获得90个差异基因，包含64个上调和26个下调差异表达基因；GO分析共得到主要条目209个，主要涉及机体白细胞激活、淋巴细胞活化、B细胞受体信号通路等；KEGG分析显示趋化因子信号通路、IL-17信号通路、Toll样受体信号通路、PPAR信号通路等通路与RA密切相关；机械学习方法筛选出IGHM、SLAMF8、CXCL10、FNDC4、AIM2、EGR1、AKR1B10等10个关键基因，ROC曲线与样本芯片检测疾病特征基因为IGHM、SLAMF8、CXCL10、AIM2、AKR1B10；免疫浸润结果显示RA滑膜组织与正常组织中的浆细胞...     

多囊卵巢综合征颗粒细胞氧化应激相关基因及基因-转录因子调控网络

目的 多囊卵巢综合征（PCOS）的发生发展与氧化应激密切相关。本研究旨在鉴定PCOS颗粒细胞的氧化应激相关基因及基因-转录因子网络。方法 R软件下载来自基因表达数据库（GEO）的GSE34526数据集,与氧化应激相关的基因通过Python软件在基因本体论（GO）数据库获得。对差异表达的氧化应激相关基因进行GO富集分析、京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG）信号通路富集分析和蛋白-蛋白相互作用（PPI）网络分析。最后,使用Network Analyst web工具查找关键差异基因的转录因子（TFs）。结果 7例PCOS患者和3例健康对照女性共检测到63个氧化应激相关差异基因。GO和KEGG富集分析显示,差异基因与肿瘤坏死因子（TNF）信号通路、叉头框蛋白O(FoxO)信号通路、凋亡和氧化应激等方面有关。PPI结果显示,各基因间存在显著的交互作用。基于35个关键基因（Hub gene）中的前22个,我们发现了14个转录因子。结论 我们鉴定出63个潜在的PCOS颗粒细胞氧化应激相关基因,包括35个关键基因和14个转...     

基于生物信息学分析筛选胃癌的诊断及预后标志物

目的 本研究旨在通过生物信息学方法筛选新的胃癌诊断及预后标志物.方法 从GEO数据库GSE54129和TCGA-STAD数据集中筛选重叠差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs).通过GO和KEGG通路分析,探讨这些基因的功能.利用蛋白质相互作用网络分析确认DEGs之间的枢纽...