基于GEO和TCGA数据库对肺腺癌差异表达基因的生物信息学分析

目的：采用生物信息学方法筛选影响肺腺癌（LUAD）的关键基因,分析其生物学功能及其对LUAD预后的影响。方法：于高通量基因表达（GEO）数据库下载GSE118370和GSE136043芯片数据,癌症基因组图谱（TCGA）数据库筛选LUAD相关数据。采用R软件分析共同表达的差异表达基因（DEGs）。采用clusterProfile R包对DEGs进行基因本体（GO）功能富集分析,DAVID数据库进行京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析,STRING数据库构建蛋白-蛋白相互作用（PPI）网络。采用Cytoscape筛选连接度排名前10位的关键基因,GEPIA数据库和人类蛋白质图谱（HPA）数据库分析正常肺组织和LUAD组织中关键基因mRNA和蛋白表达情况及不同分期LUAD组织中关键基因表达情况。关键基因免疫浸润分析和生存分析获取关键基因表达与患者生存期的相关关系。结果：共筛选DEGs 428个。GO分析,LUAD的DEGs在主要富集于上皮-间质转化（EMT）等生物过程（BP）方面、细胞基部等细胞组分（CC）方面和细胞外基质（ECM）结构形成等分子功能（MF）方面。KEGG分析,...     

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...     

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。     

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、...     

不明原因复发性流产中铁死亡的生物信息学分析及验证

目的：探究铁死亡关键基因在不明原因复发性流产（URSA）发生发展中的作用，初步确定潜在生物标志物。方法：从基因表达综合（GEO）数据库下载数据集GSE26787，利用GEO2R筛选差异表达基因（DEGs）；从FerrDb V2数据库下载铁死亡相关基因；DEGs与铁死亡基因取交集获得URSA铁死亡相关基因；利用DAVID数据库对URSA铁死亡相关基因进行基因本体（GO）富集及京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路分析；利用String数据库和Cytoscape软件分析蛋白互作网络，筛选Hub基因；采用实时荧光定量PCR(RT-qPCR)检测Hub基因在人工流产组及URSA组患者蜕膜组织中mRNA的表达水平。结果：共筛选出55个URSA铁死亡基因；GO功能富集提示URSA铁死亡相关基因主要在自噬调节、RNA聚合酶Ⅱ启动子转录正调控、膜的整体组分、酶及p53蛋白受体结合富集。KEGG通路分析显示URSA铁死亡基因富集最明显的为FoXO信号通路。采用String数据库及Cytoscape软件筛选出的URSA铁死亡关键基因分别为EGFR、SRC、KRAS、MDM2。RT-qPCR检测结果显示，...     

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...     

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...     

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...     

基于生物信息学和机器学习鉴定2型糖尿病肾病肾小管间质损伤相关基因

目的：应用生物信息学多芯片联合分析方法和机器学习技术探索糖尿病肾病（DN）肾小管间质损伤相关基因并阐释其潜在作用机理,为DN诊治提供新思路。方法：从GEO数据库检索获取4个DN肾小管间质组织基因表达数据集,其中GSE30122、GSE47185和GSE99340作为联合芯片数据集,而GSE104954作为独立验证数据集。使用R语言鉴定差异表达基因（DEGs）,并进行基因本论（GO）富集和KEGG通路富集分析、基因集富集分析、免疫细胞浸润分析。进一步利用LASSO回归、SVM-RFE和RF机器学习算法筛选核心基因,同时进行外部验证和受试者工作曲线分析,并构建列线图预测模型,最后借助Nephroseq数据库探索其对DN患者临床特征的影响。结果：共获取107个DEGs,富集分析发现DN肾小管间质损伤主要涉及适应性免疫应答、淋巴细胞介导免疫、免疫效应器过程调节等免疫相关功能与金黄色葡萄球菌感染、补体和凝血级联、吞噬体、Th1和Th2细胞分化等免疫炎症相关通路,此外细胞黏附分子、细胞因子-细胞因子受体相互作用、ECM-受体相互作用等通路也显著富集。通过免疫浸润分析发现DN肾小管间质组织中记忆性静...     

基于生物信息学分析骨肉瘤转移的关键基因及预后

目的：通过生物信息学分析筛选出骨肉瘤转移的关键基因，探讨骨肉瘤转移潜在的机制和关键标志物。方法：从TARGET数据库中下载骨肉瘤基因表达谱和临床信息数据，采用R软件的“limma”包筛选骨肉瘤转移组和非转移组的差异基因（Difference genes, DEGs），对差异基因运用R软件的“clusterProfiler”包进行基因本体论（Gene Ontology, GO）、京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, KEGG）分析，了解DEGs富集的分子功能及通路，采用STRING数据库构建蛋白-蛋白相互作用（Protein-Protein inter-action network, PPI）网络，采用Cytoscape软件对DEGs进行相关性分析，找出与骨肉瘤转移进展最相关的核心基因（Hub gene）；对Hub基因进行Kaplan-Meier(K-M)生存分析，明确和验证Hub基因与骨肉瘤患者预后之间的关系，筛选出对预后具有意义的关键基因。结果：分析出248个有差异表达的基因，其中上调18个、下调230个差异基因，...     

冠状动脉粥样硬化性心脏病患者心外膜脂肪组织的生物信息学研究

背景 心血管疾病（CVD）是常见病和多发病,患病率和死亡率呈快速上升趋势。动脉粥样硬化（AS是缺血性CVD的病理基础,研究表明心外膜脂肪组织（EAT）通过分泌外泌体（EXO）和生物活性物质促进AS进展,但其作用机制仍需进一步研究。目的 通过生物信息学方法挖掘冠状动脉粥样硬化性心脏病（CAD）患者EAT中的关键基因,探讨免疫细胞浸润情况,联合CAD患者EXO间差异表达基因（DEGs）推测EAT来源EXO间DEGs并进行验证,从细胞及分子水平上探讨EAT在CAD疾病过程中的作用机制。方法 从基因表达综合数据库（GEO）中下载关于EAT的数据集GSE64554、GSE120774,根据临床信息将EAT的测序数据分为CAD组和健康对照组,使用R语言及相关软件包进行生物信息学分析。首先使用R语言筛选CAD组与健康对照组EAT间DEGs,并进行GO富集分析和KEGG通路富集分析,构建蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络,评估所选基因的生物学功能及可能参与其调控的转录因子。构建GSE64554数据集中EAT的加权基因共表达网络（WGCNA）,获取同CAD表型相关的基因模块,将所获EAT间DEGs与模...     

基于多重生物信息学分析阿尔茨海默病的调控网络及相关机制

目的 基于多重生物信息学方法,分析与阿尔茨海默病(AD)相关的信号通路、关键基因、microRNA(miRNA)、转录因子(TF)等生物学信息,构建相关调控网络,以期阐释AD的内在机制。方法 根据纳入标准,从基因表达数据集(GEO)数据库中获取AD相关的高通量芯片数据集,并通过R软件对原始数据集进行预处理,应用limma数据包筛选差异表达基因(DEGs)。利用DOSE数据包对DEGs进行疾病本体(DO)富集分析,并通过可视化和集成发现数据库(DAVID)在线工具对DEGs进行功能注释和通路分析;随后使用STRING数据库和Cytoscape软件构建蛋白互作(PPI)网络并筛选出关键基因,使用mirTarBase等数据库预测相关miRNA,使用Enrichr数据库预测相关TF,并利用Cytoscape构建miRNA-TF-mRNA调控网络。结果 获得数据集GSE48350和GSE132903并且筛选得到109个DEGs。DO富集分析显示DEGs主要与AD等神经系统疾病显著相关,基因本体(GO)功能富集结果包括化学突触传递等21项条目,京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析结果包括GABA能突触等8条信号通路。miRNA-TF-mRNA调控网络显示关键基因的mRNA与相关miRNA、TF之间具有一对多和多对一的复杂调控关系。结论 文章通过多重生物信息学,分析了与AD相关的信号通路、关键基因、miRNA、以及TF等生物学信息,建立了AD调控网络,为进一步探究AD的发生、发展机制提供了借鉴与思考。     

基于生物信息学分析探索种植体周围炎的免疫特征基因及其对免疫细胞的调控机制

目的：基于生物信息学分析探究种植体周围炎（peri-implantitis）疾病发展中明显浸润的免疫细胞及关键的免疫相关基因。方法：整合美国国家生物技术信息中心基因表达数据库（gene expression omnibus,GEO）中的GSE106090、GSE33774及GSE57631数据集,通过单样本基因集富集分析（single-sample gene set enrichment analysis,ssGSEA）评估种植体周围炎及健康牙龈组织中的免疫细胞浸润分数,并利用套索算法（least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）筛选关键的免疫基因。结果：整合3个数据集并去批次效应后,使用“ClusterProfiler”包实现种植体周围炎的基因本体论（gene ontology,GO）及京都基因与基因组百科全书（kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG）数据库的富集分析,以识别在种植体周围炎中主要上调和下调的信号通路及生物学过程。本研究进一步将差异基因与ImmPort数据库...     

基于GEO和TARGET数据库分析骨肉瘤转移和预后的关键基因

目的 通过生物信息学方法筛选骨肉瘤转移相关的关键基因,并探讨其对骨肉瘤患者预后的影响。方法 检索基因表达综合数据库（GEO）并获取GSE21257芯片数据集,通过GEO2R分析筛选差异表达基因（DEGs）,并对DEGs进行基因本体（GO）功能注释和京都基因与基因组数据库（KEGG）富集分析,使用STRING数据库、Cytoscape软件绘制DEGs蛋白质-蛋白质相互作用网络,通过cytoHubba插件筛选出排名前5的关键基因。利用TARGET数据库探索关键基因在骨肉瘤样本的相关性并进行预后分析。结果 共筛选出55个DEGs,其中22个基因显著下调,33个基因显著上调。GO分析结果显示,DEGs主要参与抗原加工和外源肽抗原的呈递。KEGG结果表明DEGs主要参与金葡菌感染等信号通路。Cytohubba筛选的Top5基因分别为TYROBP、ITGB2、C1QB、C1QC、CD74。通过对TARGET数据库中骨肉瘤样本的生存分析发现TYROBP、C1QB、CD74高表达与骨肉瘤患者较高的总生存期有关（P <0.05）,而且CD74高表达提示骨肉瘤患者无病生存期较高（P <0.05...     

基于生物信息学分析软骨肉瘤的关键基因及发病机制

目的 基于生物信息学分析软骨肉瘤的关键基因及发病机制。方法 从GEO数据库获取人类软骨肉瘤相关基因芯片数据集GSE48418和GSE30835,包含17例软骨肉瘤患者样本和7例健康对照者样本。应用R语言软件进行差异表达基因(DEGs)分析。应用DAVID数据库对两个数据集共同的DEGs进行基因本体论(GO)功能富集分析及京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析。使用STRING数据库及Cytoscape软件，针对共同DEGs构建蛋白-蛋白相互作用网络，并利用Cytoscape软件筛选关键基因。结果 两组芯片数据集的共同DEGs有62个，包含28个表达上调基因和34个表达下调基因。GO功能富集分析结果显示，共同DEGs富集在细胞与基质黏附、细胞与基质黏附的调节、肌细胞迁移、小梁形态发生、小梁组成等生物学过程，富集在含胶原的细胞外基质(ECM)、内质网腔、胶原三聚体等细胞组分，涉及糖胺聚糖结合、ECM结构成分提供的抗压支持、含硫化合物结合等分子功能。KEGG通路富集分析结果显示，DEGs与黏着力、磷脂酰肌醇-3-激酶(PI3K)/蛋白激酶B(AKT)、ECM-受体相互作用等信号通路...     

基于生物信息学分析慢性荨麻疹的关键基因及分子机制

目的 运用生物信息学、机器学习等方法,分析慢性荨麻疹（chronic urticaria,CU）的关键基因及分子机制。方法 从GEO数据库获取GSE57178、GSE72540数据集,共包括16个CU样本及12个正常样本,运用R软件消除批次效应后进行差异分析,接着进行京都基因和基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG）富集分析,使用Lasso–Logistic回归分析及SVM–RFE机器学习筛选出CU关键基因,最后采用Cibersort反卷积算法计算两组样本的免疫细胞浸润量及浸润差异。结果 共鉴定出320个差异表达基因,其中上调基因256个、下调基因64个,KEGG富集分析出细胞因子–细胞因子受体相互作用通路、肿瘤坏死因子信号通路、白细胞介素–17信号通路、趋化因子信号通路等;筛选出5个CU关键基因,分别为PTPN22、TTC21B、PIGW、CD53和TNFAIP6;CD8+T细胞、调节性T细胞、中性粒细胞等11种免疫细胞存在浸润差异。结论 本研究初步探讨了CU的潜在机制,并筛选出5个关键基因及11种具有浸润差异的免疫细胞,可为CU的机制研究提供一定的参考依据。     

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...     

骨肉瘤关键基因及免疫浸润的生物信息分析

目的 通过生物信息学方法筛选骨肉瘤潜在的关键基因,并分析其免疫浸润模式。方法 从基因表达综合数据库(GEO)获取与骨肉瘤相关的基因表达谱GSE16088和GSE12865,采用生物信息学方法筛选与骨肉瘤相关的差异表达基因(DEGs),并进行基因本体(GO)功能注释和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析、免疫细胞浸润分析。通过蛋白质-蛋白质相互作用网络筛选出骨肉瘤潜在的关键基因,利用癌症基因组图谱数据库(TCGA)验证关键基因在骨肉瘤和正常组织样本中的表达情况。结果 共筛选出108个DEGs。GO功能注释和KEGG富集分析显示,DEGs主要富集在整合素结合、细胞外基质(ECM)结构成分、ECM受体相互作用和磷脂酰肌醇3-激酶/蛋白激酶B(PI3K/Akt)信号通路。巨噬细胞是骨肉瘤最主要的免疫浸润细胞。分泌型磷蛋白1(SPP1)、基质金属肽酶2(MMP2)、赖氨酰氧化酶(LOX)、V型胶原蛋白α(II)链(COL5A2)、黑色素瘤细胞黏附分子(MCAM)5个关键基因在骨肉瘤和正常组织样本中的表达存在差异(P均<0.05)。结论 SPP1、MMP2、LOX、COL5A2、MCAM在骨肉瘤中均上调,可能是骨肉瘤潜在的生物标志物。巨噬细胞是骨肉瘤最主要的免疫浸润细胞,可为骨肉瘤的治疗提供新的方向。     

六价铬致肝脏损伤作用机制的生物信息学分析

目的：通过生物信息学方法识别六价铬[Cr （Ⅵ）]致肝脏损伤的相关基因,为探讨Cr （Ⅵ）致机体肝脏损伤作用机制的研究提供新的方向。方法：检索基因表达综合（GEO）数据库中与“[Cr （Ⅵ）]liver”相关数据集,下载数据集GSE65198,通过limma包筛选差异表达基因（DEGs）,并进行基因本体（GO）富集分析和京都基因与基因组百科全书（KEGG）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,Cytohubba插件筛选hub基因,通过Enrichr网站使用药物特征数据库预测靶向药物分子。结果：选择数据集GSE65198中的样本20例,分为2组。第1组20 mg·kg-1 Cr （Ⅵ） 1次暴露后1 d肝脏样本和对照样本各5例;第2组20 mg·kg-1 Cr （Ⅵ）1次暴露后7 d肝脏样本和对照样本各5例,以每组的对照样本作为阴性对照分别筛选得到342个和61个DEGs （|Log2 FC|>1和P<0.05）。GO富集分析,DEGs主要富集于对药品反应、有丝细胞分裂和衰老等生物学过程;KEGG分析,主要信号通路包括核糖体生物发生、细胞周...