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。     

基于生物信息学筛选并分析与浸润性乳腺癌免疫浸润有关的预后基因北大核心CSCD

目的:筛选并分析浸润性乳腺癌(BRCA)发生发展过程中与免疫浸润有关的预后基因,为进一步寻找BRCA潜在的预后生物标志物及治疗靶点奠定基础。方法:从TCGA数据库下载BRCA患者的mRNA表达信息数据和临床数据,并进行预处理,ESTIMATE网站获取患者的免疫/基质评分;分析免疫/基质评分与临床病理分期TNM系统间及与总生存率间的关系。按照评分中位数分别将患者分为高免疫评分组和低免疫评分组,基质评分分组同上,利用R软件分别筛选差异表达基因(DEGs),并取交集;对上步取交集的DEGs进行GO和KEGG富集分析;通过Cytoscape软件构建蛋白互作(PPI)网络,并筛选出枢纽基因。利用GSEA分析肿瘤免疫相关基因富集的主要通路;运用GEPIA2.0数据库分析枢纽基因在肿瘤与癌旁组织的表达情况及与总生存期的关系。结果:筛选出1 244个与BRCA免疫浸润相关的DEGs,富集分析表明这些基因主要参与信号转导、免疫反应、炎症反应等生物学过程;GSEA富集分析表明这些基因主要参与趋化因子信号通路、TOLL样受体信号通路、JAKSTAT信号通路及T细胞受体信号通路等。PPI网络筛选出CD19、IL-2、PTPRC、CD28、IL-6、CD40LG和CCR7共7个枢纽基因;GEPIA2.0数据库分析结果显示IL-2、CD40LG和CCR7与患者总生存率显著相关。结论:筛选出IL-2、CD40LG及CCR7基因与BRCA免疫浸润密切相关,并具有预后价值,为进一步预测BRCA患者预后的生物标志物及治疗靶点奠定基础。     

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...     

糖尿病肾病肾小管病变关键基因的预测北大核心CSCD

目的:基于生物信息学探索糖尿病肾病(DKD)肾小管差异表达基因(DEGs)与相关信号通路,结合蛋白互作(PPI)网络分析与比较毒理基因组学数据库(CTD)筛选在DKD肾小管病变中发挥关键作用的基因。方法:选取基因表达公共数据库(GEO)中芯片数据集GSE30529与Karolinska肾脏研究中心RNA-seq数据集,采用R4.03软件的“limma”和“DESeq2”包分析两个数据集共有的DEGs,设定筛选阈值为差异倍数≥2,P<0.05。应用clusterProfiler包进行GO分析和KEGG信号通路富集分析,STRING数据库建立PPI网络,Cytoscape和CTD筛选DKD核心基因。结果:共得到277个DEGs,DEGs的GO分析主要表现于细胞外基质组织,涉及免疫反应、中性粒细胞激活、免疫效应调节等生物学过程。KEGG信号通路分析结果表明,吞噬小体、补体及凝血级联反应、趋化因子信号通路、糖尿病并发症AGE-RAGE信号通路及NF-κB信号通路参与DKD肾小管病变的发生、发展。通过PPI网络及CTD数据库联合分析筛选出CXCL1、CXCL8、CCL5、FN1及EGF共5个关键基因。结论:本研究从转录组水平对两个不同来源数据集进行联合分析,有利于了解DKD肾小管病变发生的潜在分子机制,为进一步研究提供了有意义的线索。     

利什曼原虫感染树突状细胞早期基因表达差异分析及关键基因筛选

目的:分析利什曼原虫感染树突状细胞(DCs)早期的基因表达与信号通路变化,探究DCs感染后应答,寻找利什曼原虫感染后基于DCs的免疫治疗方法。方法:GEO数据库下载利什曼原虫感染前后DCs基因芯片数据,RStudio软件筛选差异表达基因(DEGs),STRING构建DEGs蛋白质相互作用网络(PPI),Cytoscape筛选差异表达蛋白质的核心模块,RStudio软件对DEGs进行GO和KEGG富集分析。结果:共筛选出DEGs 129个,其中IL12B与CXCL10差异最为显著,GO分析共富集23个过程,主要涉及病毒感染过程相关细胞反应及Ⅰ-IFN相关免疫反应;KEGG分析共富集3条信号通路,分别为甲型流感、麻疹及DNA复制信号通路。结论:利什曼原虫感染DCs前后Ⅰ-IFN信号通路和TLR4/NF-κB信号通路激活,影响IL12表达,提示Ⅰ-IFN/IL12信号通路与TLR4/NF-κB/IL12信号通路可作为利什曼原虫感染治疗的靶点,CXCL10也有望成为潜在的治疗靶点;利什曼原虫感染后,出现类似病毒感染现象,推测抗病毒免疫疗法可能在对抗利什曼原虫感染中具有一定疗效。     

基于生物信息学方法鉴定艾滋病抗病毒治疗病毒学失败的关键基因

目的 探究HIV感染者接受高效抗逆转录病毒治疗失败后的外周血单核细胞基因表达差异和信号通路的表达情况.方法 从GEO数据库中下载了数据集GSE52900,进行差异化基因的筛选,并通过GO、KEGG和PPI等网络分析确定关键基因和重要生物学通路.结果 从高效抗病毒治疗失败的外周血单核细胞基因表达谱中按照P<0.05和|log2(FC)|>1筛选出79个表达差异化基因,包括55个表达上调基因和24个表达下调基因.PPI网络鉴定出5个关键基因:CD4、CCL5、CXCR4、ITGAL、C1 QB.结论 GO和KEGG分析发现差异化基因主要富集在免疫应答通路,提示免疫因素在抗病毒治疗中发挥了重要作用.     

基于生物信息学分析腹膜透析腹膜细胞的免疫相关基因差异表达北大核心CSCD

目的:应用生物信息学方法分析不同腹膜透析时间的腹膜细胞的免疫相关基因(IRGs)表达差异,探索参与腹膜损伤、腹膜纤维化的重要生物标志物。方法:下载基因芯片数据集GSE125498,利用GEO2R数据库分析平台筛选差异表达基因。从ImmPortPortal数据库下载IRGs列表,并筛选出差异表达的IRGs。应用DAVID、STRING生物信息学分析平台,及Cytoscape软件对筛选所得的差异表达IRGs进行生物学注释(GO)、信号通路富集分析(KEGG)及蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络分析。结果:与20例短期腹膜透析患者相比,在13例长期腹膜透析患者中筛选出差异表达IRGs 36个(|log2FC|>1.0,校正后P<0.05),其中35个上调基因,1个下调基因。GO分析结果显示差异表达IRG的生物学过程主要富集在免疫应答,细胞学组分主要定位于质膜,子功能主要富集在跨膜信号受体活性,KEGG信号通路主要富集在细胞因子-细胞因子受体的相互作用。在PPI网络中应用MCODE及cytohHubba模块筛选出的关键基因为CCR7、CD40LG、IL7R。结论:随着腹膜透析时间的延长,腹膜细胞的免疫应答活跃,相关基因CCR7、CD40LG、IL7R可能是腹损伤、纤维化形成的重要的免疫学标志物。     

多囊卵巢综合征患者骨骼肌氧化应激基因的识别及其转录因子的预测

目的 探究多囊卵巢综合征（PCOS）骨骼肌氧化应激差异基因,识别PCOS患者骨骼肌关键的氧化应激基因,并预测基因及转录因子调控网络。方法 以PCOS患者的骨骼肌为研究对象,筛选GEO数据库数据集GSE8157和GSE6798,通过R软件获得差异表达的氧化应激相关基因。然后对差异表达的基因进行基因（GO）富集分析、KEGG信号通路富集分析及转录因子的预测。结果 在26例PCOS患者和26例对照女性,共鉴定出7个氧化应激差异基因（PDX1、SLC1A1、SMPD3、PAWR、CHEK2、WRN、S100A8）及4个转录因子（NFKB1、STAT3、YY1、FOXC1）。GO和KEGG富集分析表明,有多个与氧化应激及其相关的富集术语,在IL-17信号通路,p53信号通路等KEGG通路富集。结论 我们鉴定出的7个PCOS骨骼肌潜在的氧化应激相关基因和4个转录因子,可能通过调节骨骼肌氧化应激在PCOS的发生发展中发挥重要作用。     

Th1/17细胞功能及分化过程的生物信息学分析

目的利用生物信息学技术探究1/17型辅助T(Th1/17)细胞的功能及其分化过程。方法采用高通量基因表达数据库(GEO)中包含来源于健康人体Th17细胞和Th1/17细胞基因表达数据的基因芯片数据集(GSE104021)进行生物信息学分析。以Th17细胞为对照,采用R语言软件分析Th17细胞和Th1/17细胞之间的差异表达基因,以此探究Th1/17细胞发挥功能的主要效应分子。后通过R语言软件对差异表达基因进行基因本体(GO)分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)分析。最后选用GO分析中被富集到目标生物过程中的基因,进行蛋白质相互作用网络(PPI)分析,探索Th1/17细胞的分化过程。结果差异表达基因分析结果显示,与Th17细胞相比, Th1/17细胞中低表达基因为白细胞介素17A(IL-17A)和CC趋化因子受体4(CCR4);高表达基因为含卷曲螺旋域3(CCDC3)、 CC趋化因子配体4(CCL4)、集落刺激因子2受体β亚单位(CSF2RB)、 CCL5、γ干扰素(IFNG)和上皮基质相互作用分子1(EPSTI1)。GO分析中细胞组分分析结果显示,这些差异基因表达产物主要定位于细胞膜胞外侧和粒细胞-巨噬细胞集落刺激因子(GM-CSF)受体复合物中;生物过程分析结果显示差异基因表达产物参与上调白细胞介素23(IL-23)产生,趋化因子介导的信号通路和上调自然杀伤(NK)细胞趋化性;分子功能分析结果显示差异表达基因表达产物具有CC趋化因子受体5(CCR5)结合活性,细胞因子活性和γ干扰素(IFN-γ)受体结合活性。KEGG分析结果显示差异基因被富集到细胞因子-细胞因子受体相互作用,类风湿性关节炎,趋化因子信号通路,炎症性肠病等通路中。GO分析结果显示,差异基因IL-17A和IFNG被富集到能够上调IL-23产生的生物过程中。PPI结果显示:IL-17A和IFNG具有调节细胞因子产生和调节髓样白细胞分化的生物功能。结论生物信息学分析结果显示Th1/17细胞高表达基因CCL4、 CSF2RB、 CCL5、 IFNG和EPSTI1编码的蛋白产物为Th1/17细胞潜在的功能效应分子。Th1/17产生IFN-γ和IL-17A,作用于来源于髓样白细胞的巨噬细胞和树突状细胞(DC),促进巨噬细胞和DC分化并产生IL-23。IL-23作用于Th17细胞,使其转分化为Th1/17细胞。     

腺病毒与新冠病毒合并感染的宿主表达差异化基因研究

目的 探究腺病毒与新冠病毒合并感染宿主基因的表达水平改变。方法 从GEO数据库中下载GSE68004和GSE17400表达谱芯片,分别筛选了腺病毒感染者与新冠病毒感染细胞中的表达差异基因并取交集,通过GO/KEGG通路和PPI网络分析寻找其中的核心基因和生物学过程,并挖掘了hub基因的上游转录因子及表达情况。结果 18个基因在腺病毒和新冠病毒感染中的表达水平上调,并参与了I型干扰素应答、细胞因子活化、病毒复制调控等生物学过程和分子通路。PPI网络鉴定出5个核心基因：OAS1、IFIT3、RSAD2、CXCL10和XAF1。转录因子IRF1、IRF7、STAT1和STAT2在病毒感染后的表达水平明显升高。结论 表达差异化基因主要富集在干扰素应答通路,提示免疫因素在腺病毒和新冠病毒联合感染中发挥了重要作用。     

基于GEO数据库的结肠癌差异基因筛选及其生物信息学分析

目的:筛选结肠癌(Colorectal cancer,CRC)癌组织与正常癌旁组织之间差异表达基因(Differentially Expressed Genes,DEGs),分析结肠癌的发病机制和可能的生物标志物.方法:在基因表达综合数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)中以"colon cancer"作为搜索词,检索关于CRC的基因表达芯片数据.采用R语言对获取的芯片数据进行基因的差异表达分析,对所得DEGs进行基因本(Gene Ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)信号通路的富集分析,并对DEGs的编码蛋白进行蛋白互作分析,筛选其中的关键基因(hub gene).结果:在芯片GSE44861中共筛选出241个DEGs,包括74个上调DEGs和167个下调DEGs.GO和KEGG分析显示,DEGs分别在8条生物过程(Biological Process,BP)、5条细胞组成(Cellular Component,CC)、13条分子功能(Molecular Function,MF)注释和2条KEGG通路中富集.所有互作蛋白中筛选出10个hub基因,除P2RY14外,其余主要分布于MF注释的"CXCR趋化因子受体结合"、"趋化因子受体结合"、"趋化因子活性"、"受体配体活性"、"信号受体激活剂活性"、"激素活性",以及BP注释的"抗菌肽介导的抗菌体液免疫应答"、"抗菌体液反应"、"体液免疫反应".结论:CRC的发生可能与CXCR趋化因子受体结合以及肠道感染和免疫应答密切相关,P2RY14有可能成为CRC的筛查、诊断、预后的分子生物标志物.     

绝经后骨质疏松小鼠骨髓间充质干细胞免疫相关因子抗体芯片检测及关键差异基因分析

背景：近年来，绝经后骨质疏松症骨骼与免疫系统之间相互作用机制的研究已成为热点，但关键免疫相关因子表达改变对绝经后骨质疏松症的影响尚不明确，仍需进一步探索。目的：通过生物信息学方法探讨绝经后骨质疏松症小鼠骨髓间充质干细胞免疫相关因子差异化表达情况。方法：通过卵巢切除手术构建绝经后骨质疏松症小鼠模型，采用全骨髓贴壁法获取骨髓间充质干细胞并稳定传代至第2代，使用RayBio L-Series Mouse Antibody Array 308 Glass Slide Kit免疫相关因子抗体芯片检测卵巢切除组及假手术组小鼠骨髓间充质干细胞中存在差异表达的蛋白，对检测结果进行GO、KEGG富集分析及PPI网络分析，通过MCC、EPC及MNC算法所得值筛选共同的Hub基因。结果与结论：共获得68个差异表达基因。GO分析发现差异表达基因富集于免疫系统过程、胞外区、信号受体结合等条目。KEGG分析发现差异基因主要富集于细胞因子-细胞因子受体的相互作用、肿瘤坏死因子信号通路和趋化因子信号通路等条目。通过对68个差异表达基因构建PPI网络分析进一步筛选得到了8个Hub基因，绘制小提琴图和相关性矩阵发现8个H...     

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...     

基于生物信息学对骨关节炎Hub基因的筛选与验证

背景：骨关节炎是以关节疼痛、僵硬、肿胀为主要临床表现的一种退行性疾病,目前关于骨关节炎的发病机制尚不明确。目的：基于生物信息学筛选骨关节炎相关数据集的Hub基因,再用细胞实验加以验证,筛选骨关节炎的关键生物标志物。方法：从GEO数据库搜索骨关节炎相关的数据集,通过GEO2R分析筛选差异表达基因,对差异表达基因进行GO、KEGG富集分析,同时对数据集所有基因进行GESA分析,使用String网站构建差异表达基因的PPI网络,利用Cytoscape软件中的MCODE插件对PPI网络进行功能模块分析,使用插件CytoHubba筛选评分最高的10个Hub基因。提取SD大鼠膝关节半月板细胞,实验组以白细胞介素1β(10 ng/mL)干预细胞24 h复制骨关节炎症模型,以未干预组为对照,采用RT-qPCR法检测Hub基因的表达。结果与结论：(1)筛选出的差异表达基因中上调基因147个、下调基因212个,GO、KEGG和GSEA分析结果显示,富集的通路及生物过程主要涉及胶原纤维组织、细胞外基质的相互作用、Th17细胞分化和白细胞介素17等;利用Cytoscape软件中的插件CytoHubba筛选MC...     

博来霉素诱导肺纤维化小鼠中差异表达的lncRNA筛选及生物信息学分析

目的:探讨博来霉素(BLM)诱导的肺纤维化小鼠模型肺组织中差异表达的长链非编码RNA(lncRNA),并对其进行生物信息学分析。方法:将12只6～8周龄的C57BL/6小鼠随机分为对照组和实验组,每组6只,实验组小鼠气管内滴注BLM构建肺纤维化模型,取小鼠肺组织进行芯片微阵列分析,筛选出差异表达的lncRNA,对差异表达的lncRNA进行靶基因预测,并对靶基因进行GO(gene ontology)富集与KEGG(Kyoto Encyclope-dia of Genes and Genomes)信号通路分析。结果:与对照组相比,肺纤维化模型组小鼠肺组织识别出差异表达的lncRNA共1 384个,其中表达上调的lncRNA有645个,表达下调的lncRNA有739个,并通过对差异表达lncRNA的靶基因预测,对靶基因进行GO富集与KEGG信号通路分析提示差异表达的lncRNA可能通过钙信号通路、PI3KAKT信号通路、Ras信号通路、Wnt信号通路、JAK-STAT信号通路和TGF-β信号通路等对肺纤维化进行调控。结论:基于芯片微阵列分析技术,lncRNA在BLM诱导的肺纤维化模型小鼠与正常小鼠肺组织中的表达存在差异,并在调控肺纤维化过程中可能涉及多个信号通路。     

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...     

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。     

多重生物信息分析预测免疫相关基因FN1为干燥综合征发病核心基因北大核心CSCD

目的:利用多重生物信息分析挖掘和预测干燥综合征(SS)发病过程的核心基因及关键通路。方法:GEO数据库下载SS基因数据GSE97614,利用R语言中limma数据包进行均一化数据处理,GEO2R分析筛选差异表达基因(DEGs)。多重生物信息分析软件对GSE97614数据进行分析。DAVID在线软件对DEGs进行GO分析及KEGG信号通路预测。STRING在线软件对DEGs进行蛋白互作(PPI)网络分析。Cytoscape对互作网络结果进行可视化处理,并应用内置软件cytohubba筛选出SS发病的核心基因。结果:GSE97614包含9例SS患者及3例正常对照者,共对32321个基因进行检测,limma数据包均一化数据处理并筛选出96个差异上调和65个差异下调表达的基因。基因热图显示全部DEGs具有可聚类性。GO分析主要富集于细胞外基质、细胞外间隙及整合素结合过程。信号通路主要富集于MAPK通路及VEGF通路。PPI网络显示共有141个基因间存在224条联系,cytohubba计算出FN1、IL1B、TIMP1、THBS1、PLAU、SERPINE1、FOS、ITGB3、VCAN、ADAMTS1为前10位发病核心基因。其中FN1综合分析得分为32分,ADAMTS1综合分析得分为10分。结论:多重生物信息分析发现免疫相关基因FN1为SS发病过程的核心基因,可能作为SS快速诊断和治疗的血清标志物及潜在的药物干预靶点。     

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。     

基于生物信息学分析探讨类风湿关节炎与骨关节炎之间的关系北大核心CSCD

目的:利用生物信息学分析探讨类风湿关节炎(RA)与骨关节炎(OA)之间的关系。方法:通过GEO数据库获取RA和OA血清基因芯片表达谱,筛选两者之间的差异miRNA并取交集,利用FunRich软件对交集miRNA进行转录因子预测及功能富集分析。应用String及Cytoscape软件对交集miRNA作用的靶基因进行蛋白互作网络构建,并筛选出核心mRNA,最后利用DAVID数据库对mRNA进行GO功能分析及KEGG信号通路分析。结果:共获得hsa-miR-4281、hsa-miR-98-5p、hsamiR-3613-3p及hsa-miR-6858-3p 4个差异miRNA,其生物过程主要涉及肽代谢、转录、翻译等,涉及10个核心转录因子:LHX3、SP4、NFIC、VSX2、HOXA7、TCF3、MYC、HOXB4、ETS1、SP1。蛋白互作分析提示CDC5L、HNRNPU、GATAD2A、CHD4、ACTB为互作网络中的核心靶点;GO富集分析结果显示交集miRNA所调控mRNA的生物学过程主要涵盖mRNA代谢过程的调控、细胞周期过程的负调控、有丝分裂细胞周期等,KEGG富集结果信号通路主要涉及调控干细胞多能性的信号通路、Hippo信号通路、FoxO信号通路、Apelin信号通路、p53信号通路等。结论:RA与OA两者之间交集miRNA和核心基因的发现有助于了解两种疾病发病机制的相关性,为治疗两种疾病的共同药物研发及治疗方式提供一定的参考。