乳腺癌脑转移差异基因的生物信息学分析

目的 利用生物信息学方法筛选乳腺癌脑转移瘤差异表达的核心基因。方法 从GEO数据库下载GSE125989数据集，运用GEO在线分析工具GEO2R分析数据集的差异基因。利用在线工具DAVID对差异表达基因进行GO功能注释和KEGG通路富集分析，将获得的差异表达基因数据输入STRING数据库并通过Rstudio进行可视化。利用Rstudio的CytoHubba插件筛选核心基因。利用Kaplan-Meier Plotter在线工具验证核心基因与总生存期的关系。结果 经GEO2R工具筛选出22 277个基因，进一步筛选集中获得差异表达基因74个，GO功能注释发现，差异表达基因主要在细胞外基质组织等方面显著富集；KEGG通路主要在蛋白质消化吸收等通路富集。通过CytoHubba插件以度筛选出PPI网络中排名前10位的差异表达基因为核心基因。生存分析显示DCN、ELN与患者总生存期具有显著的相关性。结论 本研究共筛选出2个与乳腺癌脑转移预后相关的核心基因，分别为DCN、ELN。     

基于GEO数据库筛选阿尔茨海默病的关键基因

目的 应用生物信息学方法筛选阿尔茨海默病的关键基因。方法 从GEO数据库下载GSE5281和GSE138260数据集，用R语言对数据集进行去批次效应；WGCNA分析构建共表达网络，筛选与疾病相关基因模块并绘制基因聚类图和相关性图；以WGCNA筛选出的模块基因为对象进行差异表达基因分析，绘制火山图及热图；对差异表达基因进行Lasso回归分析，筛选关键基因；对差异表达基因进行京都基因和基因组数据库(KEGG)和基因本体(GO)富集分析，绘制气泡图。结果 通过WGCNA分析获得包含704个基因的brown模块与疾病高度相关；brown模块差异表达分析得到39个差异表达基因，其中10个下调基因，29个上调基因；进一步Lasso回归后筛选出9个关键基因。GO和KEGG富集分析表明，差异表达基因在矿物质元素的吸收、氧化还原驱动的活性跨膜转运蛋白等方面富集。结论 GEO数据库初步筛选出潜在的阿尔茨海默病关键基因，但还需进一步实验验证。     

儿童克罗恩病差异表达基因的生物信息学分析

目的：应用生物信息学方法探讨儿童克罗恩病的差异表达基因,为阐明儿童克罗恩病的发病机制及干预靶点提供新思路。方法：从公共基因表达数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)下载儿童克罗恩病相关的基因芯片数据集GSE9686,使用在线分析工具GEO2R筛选出儿童克罗恩病结肠组织与正常结肠组织的差异表达基因。使用数据库DAVID对差异表达基因进行GO功能注释和KEGG通路分析,使用数据库STRING进行蛋白互作网络(PPI)分析,使用Cytoscape筛选出儿童克罗恩病的关键基因。结果：筛选出85个儿童克罗恩病差异表达基因,包括63个上调基因和22个下调基因。GO分析揭示差异表达基因主要富集于趋化因子活性、CXCR趋化因子受体结合、细胞外空间、细胞外区域、趋化因子介导的信号通路及炎症反应等过程,KEGG分析揭示差异表达基因主要富集于细胞因子-细胞因子受体相互作用、趋化因子信号通路、TNF信号通路等。Cytoscape筛选出了15个关键基因,所有关键基因在儿童克罗恩病结肠组织中表达均上调。结论：采用生物信息学对儿童克罗恩病结肠组织与正常结肠组织的差异表达基因进行综合分析,可为儿童克罗恩病的早期诊断及靶向治疗提供新的理论依据。     

基于生物信息学分析探索神经母细胞瘤相关的新生物标志物

目的 利用综合生物信息学分析方法探索神经母细胞瘤（Neuroblastoma,NB）相关的新生物标志物。方法 采用GEO2R分别筛选GEO(Gene expression omnibus)数据库GSE39262和GSE66586数据集中NB细胞与对照细胞之间的差异表达基因（Differentially expressed genes,DEGs）,利用韦恩图将两组DEGs取交集,利用仙桃学术在线生信分析工具对其进行GO功能富集分析和KEGG通路富集分析,同时利用String数据库绘制蛋白互作网络（Protein-protein interaction,PPI）图,并通过Cytoscape软件中的CytoHubba插件筛选Hub基因。最后使用R2基因组分析和可视化平台（R2 Genomics Analysis and Visualization Platform）整理的NB组织转录组数据对Hub基因进行筛选验证。结果 本研究从GSE39262数据集中共筛出845个DEGs,从GSE66586数据集中共筛出2 980个DEGs,韦恩图分析出392个共有DEGs。GO/KEGG分析提示,上述共...     

基于生物信息学分析乌司奴单抗治疗寻常型银屑病不应答的关键基因和信号通路

目的 应用生物信息学技术寻找乌司奴单抗治疗寻常型银屑病无应答患者中的差异表达基因,分析信号通路,探讨不应答机制。方法 在Gene Expression Omnibus (GEO)下载GSE117239数据库。以P<0.05及|logFC|≥1.5为标准筛选表达差异基因。通过String数据库进行蛋白互作网络(PPI)分析,使用Cytoscape的cytohubba插件提取关键目标和子网络。使用Funrich对表达差异基因进行GO分析,最后使用ConsensusPathDB数据库进行KEGG pathway分析。结果 发现76个差异基因,其中上调基因48个,下调基因28个。GO分析显示上调基因主要富集的生物过程为细胞定位、免疫效应过程、细胞组分生物合成、细胞活化、细胞死亡。下调基因主要富集的生物过程为调节血液循环、血管生成、血管发育以及组织迁移等。KEGG分析显示差异基因主要富集的信号通路为：核糖体、凋亡、多糖降解、溶酶体等信号通路。PPI网络分析出的10个枢纽基因为：CCL20、CXCL9、S100A9、S100A12、ARG1、OAS1、OASL、IL36G、SERPINB4、...     

基于GEO数据库分析源于滤泡性淋巴瘤的转化性弥漫大B细胞淋巴瘤的基因表达特点

目的 筛选出来自于滤泡性淋巴瘤的转化性弥漫大B细胞淋巴瘤（transforming follicular lymphoma,tFL）与滤泡性淋巴瘤（follicular lymphoma,FL）和弥漫大B细胞淋巴瘤（diffuse large B cell lymphoma,DLBCL）的差异表达基因并进行生物信息学分析，从而探究它们间的差异以及tFL发展的生物学过程，为后续实验寻找潜在靶点。方法 利用GEO数据库筛选出t FL、FL、DLBCL的基因集，分析差异基因，进行GEO富集可视化分析、基因本体（Gene ontology,GO）富集分析、京都基因和基因组数据库（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）通路分析。结果 tFL与FL的基因集共找到11 388个差异表达基因，GO富集分析发现差异基因的功能主要集中在轴突生成、树突发育等；KEGG通路分析发现关键途径为轴突导向、Hippo信号通路等。而tFL与DLBCL共有17216个差异表达基因，GO富集分析差异基因的功能主要集中在调节细胞发育、组蛋白的修饰等；KEGG通路分析发现关键途径为轴...     

基于基因芯片探索鼻咽癌的分子靶标

目的 在分子水平探索鼻咽癌的发病机制,筛选鼻咽癌诊断或治疗的潜在分子靶标。方法 在GEO公共数据库中下载编号为GSE12452和GSE13597的基因芯片数据（包含鼻咽癌和对照鼻炎黏膜组织数据）,利用R编程语言的相关工具包对原始芯片数据进行预处理和差异表达基因的筛选。利用DAVID数据库对差异表达基因进行基因GO功能分析和KEGG信号通路分析。取我院鼻咽癌石蜡标本和对照鼻炎黏膜组织新鲜标本各5例,利用realtime PCR和Western blot分别检测18个细胞周期相关基因和4种蛋白在两组织中的表达,进一步验证基因芯片的结果。结果 生物信息学分析得到了260个差异表达基因,涉及16个GO条目和4条信号通路。18个细胞周期相关的基因中,real-time PCR和Western blot进一步确定鼻咽癌组织中有12个基因在mRNA水平表达上调,4个基因在蛋白水平表达上调。结论 通过对两套鼻咽癌表达谱芯片数据的综合生物信息学分析与分子生物学验证,发现CDC6、CDK1、MCM2和CCNB1这4个可能是鼻咽癌恶性进展相关的关键基因,可作为潜在靶点作进一步的功能研究。     

基于生物信息学方法筛选骨关节炎进展相关关键基因

目的 利用生物信息学方法筛选骨关节炎进展相关的差异表达基因(DEGs)。方法 在基因表达组学数据库(GEO)下载GSE206848数据集，运用GEO₂R在线工具进行分析，并筛选DEGs;利用R语言绘制火山图和热图。然后对DEGs进行GO功能富集分析和KEGG通路富集分析；将获得的DEGs数据导入STRING数据库构建蛋白互作网络(PPI),并通过CytoHubba插件以5种算法取交集筛选关键基因(Hub gene)。结果 经GEO₂R筛选，从GSE206848数据集中获得DEGs 1 592个(545个上调基因、1 047个下调基因)。GO功能富集分析发现，DEGs的生物学过程主要富集在DNA代谢过程的调节、超分子纤维组织的调控、细胞器组织的负调控；细胞定位主要富集细胞边缘、肌动蛋白细胞骨架、核散斑；分子功能主要富集微管蛋白结合、蛋白丝氨酸/苏氨酸激酶活性、蛋白丝氨酸/苏氨酸/酪氨酸激酶活性。KEGG通路富集分析结果主要涉及PI3K-Akt信号通路、肌动蛋白细胞骨架调控等。应用CytoHubba插件筛选得到3个关键基因(PIK3CA、EGFR...     

hsa-miR-4444调控的SLC12A3作为肾透明细胞癌潜在治疗靶点的生物信息学分析

目的 应用生物信息学技术探索肾透明细胞癌（KIRC）的发病机制,为KIRC的诊断和治疗提供生物信息学依据。方法 在GEO数据库中在线分析GSE16449中KIRC组织和正常肾组织的差异表达基因（DEGs）,通过GO分析、KEGG通路富集分析以及蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络筛选关键基因（Hub基因）,并在GEPIA数据库对Hub基因进行验证,运用Target Scan数据库预测调控靶基因的microRNAs,并用UALCAN分析microRNAs在KIRC组织中的表达及其与KIRC患者生存预后的关系。结果 共筛选出120个DEGs。GO分析表明,DEGs主要参与血管生成、骨形态发生蛋白（BMP）信号通路的调节。KEGG通路富集分析表明,DEGs显著富集于氧化磷酸化、嘧啶代谢。PPI网络筛选出10个Hub基因。GEPIA数据库验证显示SLC12A3在KIRC组织中低表达,与KIRC患者的不良预后有关。hsa-miR-4444与SLC12A3mRNA的3’未翻译区（3’UTR）结合。与正常组织相比,hsa-miR-4444在KIRC组织中表达明显上调,与KIRC患者预后具有一定相关性...     

基于mRNA和miRNA芯片探索影响结直肠癌肝转移的靶基因

摘要： 目的 筛选与结直肠癌 （CRC） 肝转移相关的靶基因。方法 从Gene Expressed Omnibus （GEO） 数据库下载mRNA和miRNA的表达谱 （GSE30687和GSE44121）。通过limma函数包分析得出差异表达mRNA和差异表达 miRNA。基于DAVID在线工具进行差异表达mRNA的GO功能富集分析和KEGG通路富集分析。利用TargetScan筛选由差异表达miRNA调节的靶基因, 并构建miRNA-mRNA调节网络。结果 与原发性CRC样品相比, 在具有肝转移的CRC样品中筛选出180个差异表达mRNAs, 其中116个表达下调, 64个表达上调, 另外筛选出15个差异表达 miRNAs, 表达上调的有6个, 表达下调的有9个。差异表达mRNAs富集于32个GO terms中, 如阴离子运输、 细胞的顶端部分、 脱氧核糖核酸酶活性等。另外, 这些差异表达mRNAs主要富集在包括类固醇生物合成和霍乱弧菌感染在内的2条通路中。miRNA-mRNA调控网络包括50个miRNA-mRNA关系对, 其中具有较高节点度的基因为纤连蛋白 1 （FN1） 和骨髓嗜病毒整合位点1 （MEIS1）。结论 FN1和MEIS1基因可能是大肠癌肝转移的潜在生物标志物。     

基于GEO结直肠癌芯片数据的生物信息学分析

目的 利用生物信息学分析方法,挖掘结直肠癌(CRC)的关键基因并探索其发病机制.方法 在公共基因芯片数据库(GEO)中下载结直肠癌表达谱芯片数据,在GCBI实验室中筛选出结直肠癌显著差异的基因,分别对显著差异基因作GO富集分析、KEGG通路分析、蛋白质相互作用(PPI)网络分析.进一步利用cytoscape将PPI结果建立互作模块.结果 通过差异分析得出在正常结直肠组织、结直肠腺瘤、结直肠癌中表达量逐步明显下调的基因有492个,逐步明显上调的有248个,共有740个显著差异基因.GO富集分析主要体现在各种代谢过程、细胞增殖、信号调节、RNA聚合酶Ⅱ转录因子活性等.KEGG信号通路主要富集在癌症转录失调、细胞周期及p53信号通路等.并利用互作模型筛选出CDK1、MCM2、CDC6、CCNA1、CCNB2、CDKN1B、ORC1、E2F1、CHEK1、PCNA等45个与结直肠癌发生发展关系密切的关键基因.关键基因主要富集在细胞周期、病毒致癌机理、癌症相关、p53及PI3K-Akt等信号通路.结论 通过生物信息学对基因芯片数据的分析,能获取结直肠癌的关键基因及其相关通路,为后续研究提供依据.     

顺铂诱导急性肾损伤关键基因的筛选和调控网络的构建

目的　通过生物信息学鉴定顺铂诱导的急性肾损伤中的关键基因和通路,为急性肾损伤的治疗提供潜在靶点。方法　数据提取时间：建库至2021年3月1日。我们先从基因表达综合数据库（GEO）下载了GSE106993和GSE153625数据集,并使用R语言筛选出差异基因,再采用基因本体论（GO）富集分析和京都基因与基因组大百科全书数据库（KEGG）分析鉴定共同差异基因的主要功能,接着使用STRING数据库对共同的差异基因构建互作网络,并用Cytoscape筛选出关键基因。然后运用TransmiR v2.0数据库和miRWalk 2.0数据库构建转录因子（TF）/微小RNA（miRNA）/信使RNA（mRNA）调控网络。最后通过ETMC数据库筛选出靶向关键基因的中草药。结果　我们发现在顺铂诱导的急性肾损伤模型中上调基因有817个,下调基因有769个。肿瘤坏死因子信号通路、P53信号通路、代谢信号通路均是顺铂诱导的急性肾损伤的重要通路。通过蛋白互作网路,我们鉴定出8个关键基因（TrP53、EGF、Stat3、Jun、Casp3、Cdh1、Ptgs2、CAT）。并且构建了TF/miRNA/mRNA调控网络,TF 2个,miRNA 4个,mRNA 214个。ETMC数据库分析结果显示桑叶和半夏可用于顺铂诱导的急性肾损伤的治疗。结论　本研究通过生物信息学分析筛选出顺铂诱导的急性肾损伤中的8个关键基因和3个重要信号通路,为顺铂诱导急性肾损伤的治疗提供靶点。桑叶和半夏两味中药有望成为治疗急性肾损伤的中草药。     

整合生物信息学鉴定与分析急性心肌梗死的特征基因及潜在中药预测（英文）

采用Gene Expression Omnibus (GEO)数据集联合机器学习研究急性心肌梗死(acute myocardial infarction, AMI)的差异基因,并预测具有调控作用的潜在成分及中药。从GEO数据库下载AMI的人类全基因组数据集(GSE66360和GSE61145),以GSE66360作为测试集,通过R语言的normalize Between Arrays包进行校正后,再调用limma包获取差异基因(DEGs),对DEGs作Gene Ontology (GO)、Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG)、Disease Ontology (DO)富集分析;采用SVM及随机森林树法筛选特征基因,利用GSE61145数据集对得出的特征基因进行验证;通过CTD数据库找到AMI特征基因所对应的中药成分,利用Coremine数据库映射中药成分所对应的中药,并依据《中药大辞典》、《中华本草》、《中国药典》等对所得中药的频次、四气、五味、归经进行汇总。通过对GSE66360数据集进行分析,得到317个差异基因,其中306个...     

基于GEO和TCGA数据库筛选恶性胸膜间皮瘤免疫治疗疗效预测关键基因

目的 探索免疫治疗在恶性胸膜间皮瘤（malignant pleural mesothelioma,MPM）中免疫疗效相关关键分子及其可能的机制。方法 2018年7月至2020年7月,纳入GEO数据库中GSE117358的表达谱进行分析;首先,根据是否对免疫治疗是否有效分为两组：免疫治疗反应组和免疫治疗无反应组,同时分析两组之间差异有统计学意义基因;其次,分析两组差异有统计学意义基因在基因本体（gene ontology,GO）生物学行为及京都基因与基因组百科全书（Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG）富集信号通路等方面的差异;最后,对差异有统计学意义基因构建蛋白-蛋白互作网络,筛选在生物学行为中的重要模块及关键基因,并对关键基因在TCGA数据库中进行整合分析验证。结果 在免疫治疗反应组（12个样本）及免疫治疗无反应组（12个样本）中共筛选出1 025个差异基因,相对于免疫治疗无反应组,在免疫治疗反应组中有782个上调和243个下调基因。GO和KEGG分析显示,这些差异基因的功能主要集中在细胞因子受体通路、细胞黏附通路、T细胞受体通路及...     

A network-based predictive gene expression signature for recurrence risks in stage Ⅱ colorectal cancer

OBJECTIVE To explore novel gene signature to predict recurrence risksand reveal underlying mechanisms in stage Ⅱ colorectal cancer( Ⅱ CRC).METHODS In this study, we performed bioinformatical analyses based on high throughput RNA sequencing of CRC from The Cancer Genome Atlas(TCGA) database to gain a panoramic view of expression patterns between recurrence and non-recurrence patients in stageⅡ CRC.Furthermore, Differentially Expressed Genes(DEGs)were used to establish a model for predict the recurrence risk by random forest sequencing, and the diagnostic effectiveness was showed by receiver operating characteristic(ROC). Then used another gene expression profiling date which were extracted from GEO(GSE12032) for further validate the robust diagnostic effectiveness of therecurrent model. In addition, gene ontology(GO) functional annotation, Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes(KEGG) pathway enrichment analysis, Protein Protein Interaction(PPI) network analysis and hub genesselection were adopted to jointly analyze the underlying mechanism of recurrence. And the clinical values of the recurrent model and the hub genes were further explored at the same time. RESULTS First, 124 patients gene-expression profiles dataset of stageⅡ CRC from the TCGA database were obtained to screen DEGs. 202 DEGs including 128 up-regulated and 74 down-regulated were identified in recurrence group(n=24) compared to nonrecurrence group(n=100). Furthermore, the top five(ZNF561, WFS1, SLC2 A1, MFI2, PTGR1) DEGs were identified by random forest variable hunting, and four(ZNF561, WFS1, SLC2 A1, PTGR1) of them were selected to create a four-gene recurrent model(GRM) with the area under the curve(AUC) 0.882 by ROC, and the robust diagnostic effectiveness of GRM were further validated by another gene expression profiling date from GEO(GSE12032) with the AUC of 0.943. The diagnostic effectivenessof GRM about recurrence was confirmed associated with poor disease-free survival(DFS) to all stage CRC. In addition, GO functional annotation and KEGG pathway enrichment analysissuggested 18 functions and6 pathways were enrichment. Four genes as ABCG2,CACNA1 F, CYP19 A1, TF were identified as hub genes by PPI network, which further validated they were correlated with poor pathologic stage and overall survival(OS)in all stage CRC. CONCLUSION The GRM can effectively classify stageⅡCRC into groups at high and low risks of recurrence, thereby making up for the prognostic value of the traditional clinicopathological risk factors defined by the NCCN guidelines. And the hub genes may be the useful therapeutic targets for recurrence. Thus, the GRM and hub genes potentially offer clinical values in directing individualized and precision therapeutic regimen for stageⅡ CRC.     

基于生物信息技术预警他汀类药物防治动脉粥样硬化安全风险

目的 通过生物信息技术探讨他汀类药物治疗动脉粥样硬化潜在的安全风险.方法 采用生物信息技术提取GEO数据库中的基因芯片数据集GSE32547,对他汀类药物干预人脐静脉内皮细胞差异表达基因进行基因本体注释、信号通路分析以及蛋白质互作网络分析,以探讨其用药风险预警.结果 生物信息分析结果 显示,他汀类药物治疗动脉粥样硬化时...     

白头翁汤治疗溃疡性结肠炎的分子网络调控机制

目的：基于网络药理学和生物信息学探讨白头翁汤（BTWT）治疗溃疡性结肠炎（UC）的分子网络调控机制。方法：通过检索中药系统药理学数据库和分析平台（TCMSP），筛选BTWT的入血活性成分和作用靶点；通过GEO数据库获取UC患者与健康人群的显著性差异表达基因；采用Cytoscape构建BTWT活性成分-靶点网络；采用Bisogenet构建BTWT作用靶点蛋白质-蛋白质交互作用（PPI）网络及UC特异性基因PPI网络并提取这两个网络的交集，获得BTWT治疗UC的PPI网络及特征性基因；采用DAVID数据库对BTWT治疗UC的特征性基因进行基因本体（GO）和KEGG信号通路分析；运用Cytohubba筛选BTWT治疗UC的关键靶点。结果：在TCMSP中共检索到与BTWT相关的化学成分247个，依据ADEM参数筛选得到活性成分53个，其中入血活性成分37个，通过检索配对分析，这些成分对应的靶点有643个；从GEO数据库获得UC表达谱数据芯片GSE87466，经过筛选分析得到UC患者特异性表达差异基因279个；进一步分析得到1705个特征性基因参与BTWT治疗UC的过程；GO分析和KEGG通路分析结果表明，BTWT治疗UC主要涉及细胞质、细胞核、细胞连接等分子组成，生物学过程主要包括细胞增殖、迁移和凋亡等，分子功能主要涉及蛋白特异性结合、蛋白酪氨酸激酶活性等；主要富集于MAPK信号通路、趋化因子信号通路、TNF信号通路等；从特征性基因网络中筛选出NTRK1、TP53、APP等10个关键靶点。结论：本研究从网络药理学和生物信息学角度揭示了中药治疗疾病多成分、多靶点和多途径的特点，探究得到BTWT治疗UC的关键靶点及可能分子机制，可为BTWT治疗UC的基础实验与临床研究提供理论依据。