基于GEO数据库筛选舌鳞状细胞癌顺铂耐药的关键基因及生物信息学分析

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。     

基于生物信息学鉴定膝关节骨性关节炎滑膜炎性反应的关键基因和通路

目的：筛选和鉴定与膝骨关节炎(KOA)滑膜炎性反应有关的关键基因和通路,并探讨潜在的分子机制。方法：从Cene Expression Omnibus(GEO)数据库下载了两个基因表达数据集(GSE55235和GSE55457),使用RPA和R软件中的sva包对数据进行归一化处理。通过R软件limma包鉴定差异表达基因(DEG),并进行GO和KEGG通路富集分析。并通过STRING数据库构建DEG的蛋白-蛋白交互作用(PPI)网络,并使用Cytoscape软件进行可视化。结果：总共鉴定出279个DEG,其中包括133个上调基因和146个下调基因。GO富集的结果表明,DEG主要位于细胞外,主要参与了“免疫反应”,“细胞黏附”和“炎性反应”等生物学过程。KEGG通路分析表明,DEG主要富集在“类风湿关节炎”,“TNF信号通路”,“破骨细胞分化”和“ECM-受体相互作用”等通路。前30位Hub基因包括白细胞介素(IL)-6、原始原癌基因(JUN)、CXC基序趋化因子配8(CXCL8)、血管内皮生长因子A(VEGFA)、核因子κB抑制剂α(NFKBIA)、基质金属蛋白酶(MMP)1、MMP9等。...     

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。     

晚期骨关节炎软骨退行性变的生物信息学分析

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...     

基于生物信息学分析探讨子宫内膜异位症恶变的机制

目的：通过生物信息学分析探讨子宫内膜异位症（EMs）恶变为卵巢透明细胞癌（OCCC）的致病机制。方法：通过GEO数据库微阵列表达谱数据集GSE57545，分别将卵巢型EMs(OVE)、EMs相关OCCC与正常女性个体的免疫基因进行差异分析，并对差异表达基因进行GO富集和KEGG信号通路分析、构建差异表达基因的PPI网络并筛选Hub基因。结果：OVE与对照组间共筛选出43个差异表达基因，OCCC与对照组间共筛选出96个差异表达基因。相对于正常女性而言，KEGG信号通路富集显示：癌症通路是OVE与OCCC共有的信号通路。GO富集分析结果示：免疫系统过程、免疫反应、调节免疫系统进程等是OVE与OCCC共有的生物学过程；囊泡、质膜部分、细胞表面是OVE与OCCC的差异表达基因富集的共有细胞组分。CAPS3是OVE与OCCC的交集Hub基因。结论：免疫系统在EMs恶变的过程中起重要作用；CAPS3可能是EMs恶变为OCCC的关键靶点之一。     

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...     

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。     

食管癌差异表达基因的生物信息学分析

目的:应用生物信息学技术挖掘食管癌差异表达基因,为食管癌治疗提供新靶点。方法:从GEO数据库中下载基因芯片数据集GSE20347、GSE92396和GSE1420,使用在线分析工具GEO2R筛选出食管癌组织与正常食管组织的差异表达基因。利用在线数据库DAVID和STRING分别进行功能、通路富集分析和蛋白互作分析,使用Cytoscape软件来筛选蛋白相互作用网络中的核心网络基因,并在TCGA数据库中验证其差异表达情况。结果:本实验共发现274个差异表达基因,269个基因有相同的表达趋势,其中96个上调基因,173个下调基因(调整后P<0.05,|log2FC|>1)。通过GO富集分析(P<0.05)发现它们主要参与了表皮发育、肽键交联结合、角质细胞分化、细胞外基质组织生成等生物学过程。分子功能包括细胞外基质结构组分、分子活性、钙离子及血小板源性生长因子结合等的功能;而细胞组成分析提示这些差异基因主要集中在细胞外基质。KEGG富集通路分析(P<0.05)显示主要的信号通路包括阿米巴病信号通路、细胞外基质作用信号通路、糖酵解和糖异生等信号通路过程。MCODE分析发现...     

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...