基于生物信息学分析艾滋病患者血中相关差异基因

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。     

基于GEO特发性肺动脉高压芯片数据的生物信息学分析

目的:运用生物信息学分析方法挖掘特发性肺动脉高压(idiopathic pulmonary arterial hypertension,IPAH)相关的关键基因并探讨其发病机制。方法:从GEO数据库中下载与IPAH相关的高通量基因表达谱芯片数据,用GEO2R在线分析平台挑选出健康人与IPAH有显著差异表达的基因;通过DAVID 6.8软件对所选择的差异表达基因进行GO功能富集分析和KEGG信号通路分析;并采用STRING、Cytoscape等工具对其进行蛋白质相互作用网的构建及可视化分析。结果:⑴通过分析得到116个差异表达基因,其中上调基因41个,下调基因75个。⑵GO功能富集分析发现这些基因主要参与氧气运输、小胶质细胞活化、血液凝固、趋化作用、神经元凋亡过程的正调控、炎性反应、cAMP反应等众多生物学过程。⑶KEGG信号通路结果主要富集在甲型流感、Toll样受体、细胞因子-细胞因子受体相互作用、趋化因子、单纯疱疹感染、EB病毒感染、破骨细胞分化、NF-kappa B等信号通路。⑷基于String数据库型筛选出9个得分较高的中心基因,包括CXCL8、JUN、CCR2、CXCR4、FPR2、HBE1、CX3CR1、PPBP和GPR183。Cytoscape软件的MCODE插件共筛选出三个显著模块,涉及基因主要参与细胞对激素刺激的反应、G蛋白耦联等生物学过程,通路主要富集在趋化因子、细胞因子-细胞因子受体相互作用、破骨细胞分化等。结论:生物信息学分析显示CXCL8、JUN、CCR2、CXCR4、FPR2、HBE1、CX3CR1、PPBP和GPR183可能是IPAH相关的重要候选基因,为该疾病进一步的功能研究提供了理论依据。     

Wfs1基因敲除小鼠肝脏芯片数据的生物信息学分析

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。     

亚急性皮肤型红斑狼疮转录组及免疫细胞浸润分析

目的 利用生物信息学分析亚急性皮肤型狼疮(SCLE)的差异表达基因(DEGs)、关键信号通路及免疫细胞浸润情况,为SCLE的认识、药物开发等提供新思路。方法 筛选GSE81071和GSE109248中SCLE和正常对照(NC)皮肤活检组织DEGs,对其进行基因本体论(GO)分析、京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析,采用蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络及关键分子筛选识别核心基因,利用CIBERSORT分析22种免疫细胞浸润。结果 筛选出34个DEGs,生物学过程主要集中在对病毒的防御反应、Ⅰ型干扰素信号通路等。分子功能主要包括双链RNA结合、腺苷酸转移酶活性、CXCR趋化因子受体结合等。PPI网络分析筛选出前3个核心基因：CXCL10、DDX58和RSAD2。与NC组相比,SCLE组CD4⁺活化记忆T淋巴细胞比例明显升高(P=0.007),而Tregs比例明显降低(P=0.001)。结论 CXCL10、DDX58和RSAD2可能是预测SCLE的生物学标志物及潜在的治疗靶点。     

基于GEO数据库光损伤性皮肤病的生物信息学分析

目的 通过对紫外线照射后人皮肤表皮细胞基因芯片的生物信息学分析,获得光损伤性皮肤病的关键基因,探索其发病机制。方法 从GEO数据库中获取2个紫外线照射后人皮肤表皮细胞株HaCat的基因芯片数据集,第一个基因芯片数据集采用R软件筛选出显著性差异表达基因(DEGs),进行GO分析和KEGG通路分析,另一个基因芯片数据集也采用同样的方法筛选出DEGs,将两者DEGs取交集,进行GO分析和KEGG通路分析,最后构建蛋白质-蛋白质相互作用网络(PPI),通过筛选,获得紫外线损伤HaCat的关键基因。结果 GSE198792筛选获得的DEGs有486个(上调246个、下调240个),GSE138800筛选获得的DEGs有90个(上调33个、下调57个)。两者取交集筛选获得20个基因。GO分析显示这些差异表达基因主要与蛋白质转运、表皮生长因子受体信号通路的调控、I型干扰素信号通路的负调控以及对病毒的防御有关,KEGG通路主要与磷酸戊糖途径相关。筛选出了ISG15、IFI6、TKT、LAP3、SAMHD1、BAG3、ALDOC 7个关键基因。结论 通过生物信息学分析筛选出紫外线对人皮肤表皮细胞作用的关...     

基于GEO数据库探究结直肠肿瘤相关基因及其功能

目的 利用生物信息学分析方法,结合GEO数据库,探讨获取结直肠肿瘤关键基因的差异表达情况。方法 使用GEO数据库分析结直肠肿瘤患者的肿瘤组织和正常组织基因表达数据,使用GEO2R筛选差异表达基因(differential expression genes, DEGs),利用David数据库对DEG进行基因本体论(gene ontology, GO)富集分析,获得DEG的分子功能、细胞组分和生物过程结果,利用基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes, KEGG)获取差异基因在疾病状态下的信号通路信息,构建差异基因间蛋白质相互作用网络,并使用Cytoscape软件对网络中的关键节点进行拓扑分析,筛选出结直肠肿瘤患者发生过程中的关键基因。结果 通过对GSE21510数据集的生物信息学分析,共鉴定到664个DEGs,其中结直肠肿瘤患者高表达基因234个,低表达基因430个。这些DEGs主要参与细胞分裂、RNA聚合酶II启动子转录正和负调控等生物过程,同时参与细胞核、胞质、细胞质、核浆、细胞膜等细胞成分组成,并参与蛋白质绑定、ATP绑定等分子...     

非酒精性脂肪性肝病差异表达基因的筛选和生物信息学分析

目的 应用生物信息学方法筛选和分析非酒精性脂肪性肝病(non-alcoholic fatty liver disease, NAFLD)差异表达关键基因,为NAFLD的预防和治疗提供新的思路。方法 从基因表达数据库(Gene Expression Omnibus, GEO)中下载2个NAFLD相关的表达矩阵,分别是GSE48452和GSE63067,利用GEO2R在线分析工具分别筛出健康样本和NAFLD样本差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs)(P<0.05,｜log₂FC｜>0.5)。采用R4.1.0软件分别筛选出差异表达上下调基因,做出火山图和热图,对共同的差异表达上下调基因做出Venn图。为了了解DEGs的生物学功能和通路,使用DAVID在线工具分别进行基因本体功能(Gene Ontology, GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, KEGG)信号通路富集分析,以P<0.05为判定标准。使用String 11.5网站对DEGs进行蛋白质相互作用分析,使用Cytoscape 3.8.0软件构建蛋白质相互作用网络图,筛选功能模块和关键基因。结果 经筛选共获得25个DEGs,其中上调基因7个,下调基因18个。基因本体分析提示,DEGs在中性粒细胞激活、对细胞外刺激的反应、核受体辅助因子的活性、ATP酶活性、细胞-基质交界处、细胞-细胞交界处、细胞周期、内吞作用等方面富集。利用Cytoscape筛选出的关键基因分别是MMP9、IGF1、CHI3L1、CXCL10、CDKN1A、CCL20、IGFBP2、NRG1。结论 通过生物信息学分析获得的8个NAFLD疾病相关特征差异表达关键基因,旨在为更深入研究NAFLD的发病机制及潜在治疗靶点提供方向。     

卵巢子宫内膜样癌免疫相关基因的生物信息学分析

目的通过生物信息学方法筛选和分析卵巢子宫内膜样癌差异表达的免疫相关基因,为研究卵巢子宫内膜样癌发病机制、早期诊断和预后判断提供参考。方法从高通量基因表达（GEO）数据库中选取微阵列转录基因数据集GSE57545,通过GEO在线分析工具GEO2R筛选出差异表达基因;使用标注、可视化和集成发现数据库（DAVID）对差异表达基因进行基因本体（GO）分析,京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路分析;通过STRING数据库构建蛋白互作（PPI）网络,用Cytoscape获取10个具有高度连接性的关键基因;使用路径视图（pathview）进一步研究关键基因在通路中的表达和发挥作用的途径,并用Kaplan-Meier绘图仪分析关键基因表达患者的生存情况。结果通过对正常子宫内膜和卵巢子宫内膜样癌差异表达的免疫相关基因进行筛选获得87个差异表达基因,主要涉及免疫反应、炎症反应等通路。PPI网络和Cytoscape软件筛选出的10个关键基因,包括细胞黏附分子1（ICAM1）、Toll样受体2（TLR2）、C-X-C基序趋化因子配体8（CXCL8）、甘油醛-3-磷酸盐脱氢酶（GAPDH）、C-X-C基序趋化因子配体10（CXCL10）、IL-18、C-X-C基序趋化因子配体1（CXCL1）、C-X-C基序趋化因子配体2（CXCL2）、C-X-C基序趋化因子配体12（CXCL12）、前列腺素-内啡肽合成酶2（PTGS2）。pathview研究发现关键基因在吞噬体、Toll样受体信号通路、抗原处理和呈递通路中表达和发挥作用。生存分析表明TLR2、CXCL10、CXCL12、IL-18高表达和CXCL8、GAPDH、CXCL1低表达与卵巢子宫内膜样癌患者的无病生存和整体生存状况较差相关。结论卵巢子宫内膜样癌差异表达的免疫相关基因可能主要通过调控炎症反应和免疫应答,形成可以逃逸免疫的肿瘤微环境,引起卵巢子宫内膜样癌的发生、发展。     

肝癌相关差异表达基因的生物信息学分析及蛋白互作网络构建

目的 建立生物信息学分析筛选肝癌基因芯片差异表达基因的方法,助力肝癌发病分子机制的研究。方法 通过R语言软件分析肝癌芯片数据GSE45436中肝癌组织和癌旁组织差异表达的基因, DAVID软件对差异表达基因进行GO功能富集及KEGG通路富集分析,String和Cytoscape软件分析关键基因和模块。结果 共筛选出375个差异表达明显的基因,其中表达上调和下调的分别有99个和296个。差异基因功能分析主要涉及细胞周期、p53信号通路、补体途径、细胞色素P450代谢通路等。蛋白质-蛋白质相互作用（protein-protein interaction, PPI）网络显示拓扑异构酶Ⅱα (TOP2A) 可能与肝癌的发生发展最为相关。结论 本研究采用基因芯片结合生物信息学方法,构建了肝癌差异表达基因编码的蛋白互作网络。TOP2A可能是肝癌相关的核心基因。     

突变型与野生型胃肠道间质瘤基因筛选及信号通路分析

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。     

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...     

尼洛替尼和伊马替尼对慢性粒细胞 白血病表达谱的影响

目的 探索尼洛替尼和伊马替尼对慢性粒细胞白血病（CML）细胞基因表达谱的影响,阐明酪氨酸 激酶抑制剂（TKI）抑制白血病的分子机制。方法 从在线基因表达数据库中下载表达谱数据集GSE19567, 利用BRB-ArrayTools 软件进行质量控制并筛选差异表达基因（DEGs ）,然后分别对差异基因进行GO 功能 富集分析、KEGG 通路富集分析、pathway 互作网络和基因互作网络分析。结果 共筛选出差异基因519 个, 其中177 个上调表达,342 个下调表达。GO 富集分析发现DEGs 主要涉及小分子代谢、血液凝固、转录调控、 细胞增殖与凋亡调控等生物过程,发挥的分子功能集中在蛋白结合、蛋白二聚化、序列特异性DNA 结合和 ATP 结合等。KEGG 富集分析发现代谢通路、PI3K-Akt 信号通路、Jak-STAT 信号通路和HIF-1 信号通路 等pathway 显著富集。网络分析挖掘出的核心基因有SHMT 2、CBS 、CTH 、HK 2,核心pathway 包括MAPK 信号通路、细胞周期和细胞凋亡等。结论 酪氨酸激酶抑制剂影响了CML 细胞代谢通路和信号转导通路的相 关基因,通过细胞周期阻滞和诱导凋亡等机制抑制白血病,为白血病的靶向治疗提供了基础。     

基于生物信息学的未分化甲状腺癌关键发病机制及其潜在干预靶点研究

目的: 阐明未分化型甲状腺癌（ATC）的分子病理状态,并挖掘其潜在的干预策略。方法: 利用GEO数据库联合R语言分析ATC组织与正常甲状腺组织差异表达的基因;利用京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路数据库和基因本体（GO）数据库对差异表达的基因进行富集和功能注释;基于STRING数据库及Cytoscape软件构建蛋白质相互作用网络,分析其关键网络节点和基因簇;最后采用L1000CDS²数据库预测ATC的潜在治疗药物。结果: 共获得2087个差异表达基因。与正常甲状腺组织相比,ATC组织细胞内信号通路及肿瘤微环境均发生显著改变,包括PI3K-Akt信号的持续激活、p53通路的激活、炎症反应、细胞外基质重塑等。蛋白质相互作用网络提示存在3个重要的基因簇和9个关键节点。将差异表达基因与L1000CDS²数据库进行比对后发现22个能够逆转ATC病理状态的潜在化合物。结论: 本研究揭示了ATC发病机制中的关键节点,为ATC的治疗提供了潜在的靶点。     

基于生物信息学的结肠癌核心基因筛选及验证

目的:利用生物信息学方法筛选结肠癌核心基因,并通过体外实验进行验证,挖掘潜在的结肠癌分子标志物.方法:从GEO数据库下载GSE23878、GSE37182和GSE74602数据集,应用R语言筛选结肠癌和癌旁组织的差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs),并对DEGs进行GO...     

基于芯片数据的雌激素受体阳性乳腺癌他莫昔芬耐药相关基因分析

目的:从分子水平揭示激素受体阳性乳腺癌他莫昔芬耐药的机制,并寻找潜在的治疗他莫昔芬耐药的靶点。方法:从公共基因芯片表达数据库（GEO）中下载雌激素受体阳性乳腺癌的相关基因芯片数据GSE67916,利用GEO2R在线分析工具筛选他莫昔芬耐药性与敏感性乳腺癌的差异表达基因;并利用DAVID软件对所筛选差异表达基因进行相关功能及通路富集分析;通过STRING、Cytoscape等工具对其进行蛋白间相互作用网络的构建和分析。结果:筛选出438个差异表达基因,其中300个上调表达基因,138个下调表达基因。GO功能分析发现这些差异基因主要参与蛋白结合、细胞对雌激素的反应、免疫应答、细胞质及细胞外基质等分子功能及生物学过程;KEGG通路富集分析显示主要富集在MAPK信号通路和HIF-1信号通路等。STRING、Cytoscape分析显示MAPK1、ESR1、SMARCA4、RANBP2和PRKCA为潜在的关键节点基因,对其进行文献挖掘及分析显示与激素受体阳性乳腺癌他莫昔芬耐药相关。结论:利用生物信息学方法对他莫昔芬耐药与他莫昔芬敏感的雌激素受体阳性乳腺癌的差异表达基因分析,可有效发掘这些差异表达基因的相互作用,为雌激素受体阳性乳腺癌他莫昔芬耐药寻找新的治疗靶点提供新方向。     

急性T淋巴细胞性白血病关键基因的筛选与验证

目的筛选并验证急性T淋巴细胞性白血病关键基因,并对其进行生物信息学分析。方法从公共数据库基因表达数据库 （GEO）中下载T-ALL基因表达谱芯片GSE14317,应用R软件limma包筛选差异表达基因。利用DAVID数据库对差异基因进 行GO功能富集分析和KEGG通路富集分析,同时利用STRING数据库及Cytoscape软件构建差异蛋白互作网络,应用JASPAR 数据库构建转录因子靶基因网络,利用RT-PCR验证关键基因mRNA表达水平。结果GSE14317表达谱芯片中共有1443个差 异基因,包括800个上调基因和643个下调基因,这些差异基因主要富集在细胞周期,造血细胞系,细胞因子间相互作用以及T 细胞受体信号通路等。蛋白质相互作用网络图中显示节点最多的10 个枢纽基因分别是CDK1,PIK3R1,CCNB1,CCNA2, CDC20,JUN,GNG11,PLK1,PCNA和CCNB1,这些基因在子网络中分别富集于趋化因子信号通路,泛素介导的蛋白降解以及 细胞周期等。转录因子调节网络显示42个差异表达的转录因子,其中ELF5,HIC2和MEIS1与候选的9个关键基因启动子上游 均有结合位点。RT-PCR结果显示除GNG11外其余9个关键基因表达情况与芯片结果一致,ELF5,HIC2和MEIS1表达均升高 与芯片结果一致。结论CDK1,PIK3R1,CCNB1,CCNA2,CDC20,JUN,PLK1,PCNA,CCNB1,ELF5,HIC2 和MEIS1 在TALL 发生中发挥重要作用,为T-ALL的治疗和诊断提供生物学靶标。     

类风湿关节炎滑膜巨噬细胞基因芯片分析

目的: 寻找并分析类风湿关节炎（rheumatoid arthritis,RA）的关键基因,从而更好地理解RA的潜在发病机制。方法: 采用表达谱的综合分析方法鉴定RA滑膜液巨噬细胞中差异表达基因（differential expression genes,DEGs）。利用功能注释、蛋白蛋白相互作用(protein protein interaction,PPI)网络构建以及寻找核心基因,探讨DEGs在RA中的潜在生物学作用。在GSE17755数据集中对鉴定的DEGs在RA外周血中的mRNA表达水平进行验证。结果： 与对照组相比,RA患者滑膜液巨噬细胞中共找出489个DEGs,其中上调基因359个,下调基因130个。DEGs在炎症反应调节、趋化因子受体结合、肿瘤坏死因子信号通路等方面均有较显著的富集。STAT1、CXCL10、FPR2、ITGAM、PPBP、IRF7、CCL5、OASL、OAS3、IRF1是DEGs的PPI网络中的核心基因。在GSE17755数据集中检测除FPR2之外的9个核心基因的mRNA表达情况,结果表明,与正常人相比,RA患者外周血细胞中STAT1、PPBP、OASL的表达水平明显上调,ITGAM、IRF7、CCL5、IRF1有下调的趋势。结论： STAT1与OASL等基因在RA疾病中可能发挥重要作用。     

基于转录组测序技术的椎间盘退变特异基因表达谱分析

目的 通过筛选分析椎间盘退变过程中的表达变化基因寻找临床治疗间盘退变的新靶点。方法 运用转录组测序技术评估了临床采集到的椎间盘退变患者（IDD,n=4）和非IDD（n=3）椎间盘样本,筛选出具有显著性的差异基因并利用基因本体论(GO）数据库和京都基因和基因组百科全书(KEGG)数据库进行基因功能富集,筛选在IDD进展中可能起关键作用的基因和信号通路,最后使用qRT-PCR技术对上述识别到的部分显著差异基因进行验证。结果 测序结果识别出512个显著差异基因（DEGs）,GO数据库主要将这些DEGs主要富集到角化、细胞外基质（ECM）构成、生长因子结合以及炎症趋化作用,而KEGG富集分析的前10通路分别为：阿米巴病、病毒蛋白与细胞因子及其受体的相互作用、ECM受体的相互作用、IL-17信号通路、细胞因子与其受体的相互作用、TNF信号通路、糖尿病并发症中的AGE-RAGE信号通路、PI3K-Akt信号通路、趋化因子信号通路以及雌激素信号通路。选取的 13个作为qRT-PCR验证目标的DEGs在两组间表达具有差异显著性（P<0.001）,且所有的DEGs的表达趋势均与RNA-seq结果一致,其中3个基因组间差异倍数不显著（Log2FoldChange≤1）,其余10个基因具有差异显著性（Log2FoldChange>1）。结论 ECM、生长因子、胶原纤维蛋白组分、炎症趋化因子以及TNF-α和PI3K-Akt信号通路在IDD进展过程中发挥重要作用,这些因素可能成为椎间盘退变临床治疗的新靶点。     

基于生物信息学分析的圆锥角膜相关Hub基因及其通路的鉴定

目的：明确圆锥角膜（KC）潜在的目标基因并探讨其潜在的病理机制。方法：从GEO数据库中下载GSE77938的基因芯片数据并进行生物信息学分析。GSE77938数据集包含50个样本,包括25例KC患者和25例正常对照者。采用Cytoscape软件进行GO和KEGG富集分析,并通过Cytoscape软件构建差异表达基因（DEGs）的蛋白相互作用（PPI）网络。结果：在KC中共鉴定出1 547 个DEGs,包括1 103 个上调基因和444 个下调基因。GO分析结果显示,上调的DEGs在生物过程（BP）中的1 220条通路中显著富集、细胞成分（CC）的黑素体的102条通路和分子功能（MF）的102条通路中显著富集。下调DEGs的富集功能在BP、CC和MF中分别为99、64和47个通路。KEGG通路分析显示上调的DEGs富集于72条通路,而下调的DEGs富集于8条通路。从PPI网络中鉴定出Hub基因TNF、JUN、IFNG、PTPRC、ICAM1、FOS、IL6、CXCL8、LCK、CSF2、MMP9、ITGAX、CD40LG和IL10,ClueGO分析发现这些基因涉及GO术语中的6 条显著通路和KEGG中的3 条通路。结论：所鉴定的DEGs和枢纽基因促进了对KC发生的分子机制的理解,其可能作为KC治疗的分子靶点和诊断性生物标志物。     

基于GEO数据库分析睡眠剥夺影响肝代谢的核心基因及关键通路

目的：基于基因表达数据库(GEO)筛选睡眠剥夺影响肝脏代谢过程的差异基因(DEG),探究DEG的生物学功能及关键信号通路,探析睡眠影响代谢的分子生物学机制。方法：从GEO数据库中筛选出包含有睡眠剥夺和正常对照的基因芯片数据集,使用其自带的分析工具GEO2R,以P值(adj.P)＜0.05且|log2FC|≥1作为筛选条件对数据库中的DEGs进行筛选。同时运用DAVID数据库对DEGs行基因本体(GO)富集分析,运用Pathways行京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析。最后,运用STRING平台构建蛋白质互作用网络(PPI),并运用来自Cytoscape3.8.2软件的cytohubba插件筛选所涉及的核心基因。结果：本次研究总共筛选出54个差异基因,上调基因有34个,下调基因有20个。GO分析结果显示,差异基因的BP主要富集在脂质代谢、类固醇代谢、甘油三酯合成正调节、昼夜节律、SREBP信号通路等,CC主要富集在细胞器、内质网膜、内质网、高尔基体等;MF主要富集在氧化还原酶活性、血红素结合、铁离子结合、跨模信号受体活性等;KEGG通路主要富集在PPAR通路、类固醇激素生物合成通路、癌症转录失调通路、视黄醇新陈代谢通路共计4条信号通路。通过STRING数据库及Cytoscape3.8.2软件共筛选出PPARG、SREBF1、FGF21、Lpin1等为此过程的核心基因。结论：利用生物信息学方法能有效筛选出睡眠剥夺影响肝脏代谢的核心基因和关键通路,为睡眠障碍和代谢失调性疾病的诊治提供了新思路。