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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... 相似文献
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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... 相似文献
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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。 相似文献
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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... 相似文献
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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。 相似文献
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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... 相似文献
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目的: 通过生物信息学方法分析Wfs1基因敲除小鼠肝脏的基因表达谱芯片,探讨WFS1基因突变的潜在致病机制。方法: 从美国国立生物技术信息中心GEO 数据库下载基因表达谱芯片数据(GSE55143),利用分析工具GEO2R进行差异表达基因筛选,通过在线富集分析网站进行差异表达基因的GO以及KEGG通路富集分析,并使用STRING数据库及Cytoscape软件构建蛋白质相互作用网络。结果: 筛选出198个差异表达基因,其中有96个上调基因,102个下调基因。GO和KEGG富集分析表明差异表达基因主要富集于脂肪酸生物合成和初级胆汁酸生物合成这两条信号通路。蛋白质相互作用网络分析发现26个核心基因。 结论: 本研究筛选出的差异表达基因及相关富集分析可促进对WFS1基因突变致病机制的进一步理解。 相似文献
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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... 相似文献
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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... 相似文献
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目的:基于生物信息学技术探讨儿童特发性血小板减少性紫癜(ITP)的发病机制。方法:通过检索Gene Expression Omnibus数据库获取儿童ITP相关芯片数据,通过GEO2R在线分析工具筛选出ITP患儿与正常儿童之间的差异表达基因(DEGs)。将得到的DEGs利用DAVID数据网站进行GO注释和KEGG通路富集分析,利用STRING数据库和Cytoscape软件构建了蛋白相互作用网络(PPT)并分析其核心靶点。最后对芯片数据集进行基因集富集分析(GSEA)和免疫细胞浸润分析(ICI)。结果:最终获取DEGs 276个,其中上调的有191个,下调的有85个。GO分析结果显示,DEGs主要富集于细胞基质黏附力、肥大细胞激活的负调控、细胞外基质组织、血红蛋白复合体等方面。KEGG分析显示,富集于受体酪氨酸激酶的抑制剂、ErbB信号通路、Rap1信号通路、轴突导向、PI3K-Akt信号通路及补体和凝血系统等。GSEA分析结果显示,在神经信号传递通路、黑色素瘤、细胞外基质受体相互作用、调节肌动蛋白细胞骨架、黏着斑等方面富集显著。ICI分析提示,ITP组M2巨噬细胞和滤泡辅助性T细胞相对... 相似文献
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目的 通过生物信息学方法筛选舌鳞状细胞癌顺铂耐药的关键基因。方法 从GEO数据库下载GSE111585和GSE115119数据集,利用limma包进行差异分析,与PRGs取交集后获取DEGs。利用R语言对DEGs进行GO功能富集及KEGG通路富集分析。String数据库构建PPI网络,在Cytoscape中进行可视化,基于Degree拓扑分析算法筛选Hub基因。根据Wilcox.test法分析Hub基因与顺铂耐药性的联系。结果 (1)共筛选出32个DEGs。(2)GO富集分析显示DEGs主要参与刺激反应调节、信号受体结合等功能;KEGG富集分析显示DEGs富集在癌症通路和人T细胞白血病病毒Ⅰ型感染信号通路。(3)筛选出FN1、SOX2和COL1A1 3个Hub基因,其中COL1A1具有成为潜在生物靶点的潜力。结论 COL1A1可能是舌鳞状细胞癌顺铂耐药的潜在作用靶点。 相似文献
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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... 相似文献
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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... 相似文献
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目的 通过TCGA和GEO数据库筛选与宫颈癌相关的关键基因,探讨其分子机制及临床意义。方法 通过TCGA和GEO数据库获取宫颈癌的基因表达谱数据,采用加权基因共表达网络分析(WGCNA)获取宫颈癌与正常宫颈组织差异表达基因(DEGs),对DEGs进行富集分析、蛋白-蛋白互作网络(PPI)分析并识别关键基因,进一步对关键基因与预后及蛋白表达、以及与宫颈癌免疫浸润的关系进行分析。结果 通过TCGA与GEO数据库中共得到88个宫颈癌DEGs, GO分析发现大部分基因与核染色体减速分裂、核染色体分裂、染色体集缩、核染色体等相关;KEGG信号通路分析发现宫颈癌DEGs参与了细胞周期、DNA复制、卵母细胞减数分裂、p53信号通路、同源重组等信号通路。鉴定出20个宫颈癌关键基因,仅有丝分裂阻滞缺陷2样蛋白1(MAD2L1)低表达患者的总生存期(OS)长于MAD2L1高表达患者(P=0.013),但MAD2L1高表达患者的无病生存期(DFS)与低表达患者差异无统计学意义(P>0.05),宫颈癌组织中MAD2L1蛋白高于正常组织。TIMER在线软件分析显示,MAD2L1与肿瘤的免疫浸润水平均相关(... 相似文献
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目的 筛选参与调控KIT/PDGFRA野生型胃肠道间质瘤(WT-GIST)发生、发展的关键基因及其信号通路,探索WT-GIST潜在的分子标志物。方法 下载来自GEO数据库GSE17743、GSE20708、GSE132542 3个GIST基因芯片数据集。合并3个芯片的基因表达矩阵、对其进行标准化处理并去除合并矩阵的批次效应、应用主成分分析检测其标准化情况后,将3个芯片中WT-GIST样本与KIT/PDGFRA突变型GIST(MUT-GIST)样本进行联合生物信息学分析,确定两组间差异表达基因(DEGs),并利用DAVID和KOBAS数据库对DEGs分别进行生物功能(gene ontology,GO)及信号通路(kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)富集分析。利用STRING数据库及CYTOSCAPE软件进行DEGs蛋白间相互作用网络(protein protein interaction network,PPI)的绘制及可视化处理,利用cytoHubba、MCODE插件划分子网络并筛选关键基因(HUBs),最后应用DAVID及KOBAS数据库对HUBs进行功能富集分析。结果 本研究共筛选出628个DEGs, 其中包括226个上调基因, 402个下调基因。DEGs的GO分析结果提示其主要富集于“蛋白质的结合”、“跨膜转运”、“细胞膜的构成”、“外泌体的形成”等功能。KEGG分析显示DEGs主要富集于“代谢途径”、“PI3K-Akt信号通路”、“神经性配体-受体相互作用”等信号通路。通过构建PPI网络筛选出了PENK、GRIA2、FBXO6、KLHL13、HERC5等25个HUBs,GO分析结果显示其主要富集于“细胞外谷氨酸门控离子通道活性”等功能,KEGG分析结果显示其主要富集于“神经性配体-受体相互作用”、“逆行内源性大麻素信号转导通路”等信号通路。结论 通过合并3个基因芯片的基因表达矩阵, 利用生物信息学方法筛选出参与WT-GIST发生、发展过程的关键基因和信号通路, 为WT-GIST的诊疗探索潜在靶点。 相似文献
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目的:基于生物信息学方法分析头颈鳞状细胞癌(Head and neck squamous cell carcinoma,HNSCC)关键基因PLAU与MMP1及其临床预后意义。方法:首先,通过基因表达总库(Gene Expression Omnibus,GEO)的GEO2R筛选4组HNSCC基因芯片数据的差异表达基因(Differentially expressed genes,DEGs),并利用Metascape数据库对DEGs进行基因本体论(Gene Ontology,GO)功能注释和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Gene and Genome,KEGG)通路富集分析;其次,采用String数据库和Cytoscape软件CytoHubba插件的MCC算法进行蛋白互作网络(Protein-protein interaction,PPI)分析和HUB基因筛选;再次,利用GEPIA数据库分析前10个HUB基因表达量与HNSCC患者预后和临床分期关系;最后,利用TIMER、GEPIA和TISIDB数据库分析关键基因与免疫细胞浸润水平的关系以及临床生信... 相似文献
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目的 基于生物信息学方法筛选并分析晚期骨关节炎(OA)软骨退行性变相关的差异表达基因。方法 选择GSE57218数据集作为分析对象,该数据集是基于GEO公共数据库进行数据检索获得。采用R语言limma工具包筛选DEmRNAs,并对数据进行标准化处理后,利用Metascape在线分析软件及R语言clusterProfiler包分别对DEmRNAs行GO功能和KEGG通路富集分析。选用String在线工具行PPI分析,将结果导入Cytoscape软件得出核心模块与预测核心基因。利用OMIM人类基因数据库筛选出与Hub基因、核心模块的共性表达基因,用GSEA富集分析筛选出核心信号通路及核心基因;将上述筛选出的基因用于预测潜在治疗药物并进行组织定位特异性分析。结果 通过对GSE57218进行分析,共筛选出305个差异表达基因。对上述差异基因行GO和KEGG分析,GO功能富集分析主要富集在NABA核心基质组、ECM的组织、骨骼系统开发、基质组相关、血小板脱粒等。KEGG和GSEA功能富集分析结果显示,与OA发病相关的核心通路为ECM受体相互作用、黏附斑激酶信号通路核心基因。分别对Cytoscap... 相似文献
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目的 利用生物信息学方法筛选高砷暴露人群关键基因及相关信号通路。方法 从高通量基因表达(gene expression omnibus, GEO)数据库下载GSE110852数据集,通过GEO2R在线工具筛选差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs),应用R语言绘制火山图和热图。应用注释、可视化和综合发现数据库(the database for annotation, visualization and integrated discovery, DAVID)对DEGs进行基因本体(gene ontology, GO)和京都基因和基因组数据库(kyoto encyclopedia of genes and genomes, KEGG)通路富集分析,使用R语言绘制结果气泡图。通过基因/蛋白相互作用检索搜查工具(search tool for the retrieval of interacting genes/proteins, STRING)数据库构建差异表达基因的蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interactio... 相似文献
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【摘要】 目的 筛选儿童肥胖症相关基因,探索儿童肥胖症的发病机制。方法 从基因表达公共数据库(GEO)下载儿童肥胖症基因表达谱数据集GSE9624,采用BRB Array Tools软件包筛选差异表达基因(DEGs),并对差异基因进行GO功能分析、KEGG通路富集分析和pathway相互作用网络分析。结果 共筛选出564个DEGs,其中上调基因333个,下调基因231个。GO富集分析发现DEGs主要参与代谢、细胞因子反应、信号转导、血液凝固等生物学过程,发挥的分子功能包括蛋白结合、蛋白二聚化、离子结合、RNA结合和ATP结合等。KEGG通路分析发现DEGs显著富集的pathway有代谢通路、MAPK信号通路、吞噬体、内质网蛋白加工、T细胞受体通路等。结论 儿童肥胖症患者代谢通路和信号转导通路的相关基因表达水平发生了改变,为进一步阐明儿童肥胖症的分子机制和靶向治疗提供了基础。 相似文献