基于生物信息学分析的骨肉瘤关键生物标记物的筛选

目的应用生物信息学的方法分析骨肉瘤基因表达谱芯片中具有差异性表达的基因,找出参与骨肉瘤发生、发展的关键基因。方法从GEO数据库中下载表达谱基因芯片数据,应用生物信息学方法筛选差异表达基因（DEGs）。利用DAVID在线数据库对DEGs进行GO及KEGG通路富集分析。通过STRING在线软件、Cytoscape的MCODE插件、cytoHubba插件对骨肉瘤的显著差异表达的基因进行蛋白质-蛋白质相互作用网络分析,寻找关键基因。结果共筛选出95个DEGs,主要富集在细胞黏附分子、抗原处理和呈递等信号通路,通过分析发现CD74、LAPTM5、CD163、MS4A6A、HLA-DRA、CD86、FCER1G、C1QB、TYROBP、AIF1等10个基因处于核心位置。结论CD74、LAPTM5、CD163、MS4A6A、HLA-DRA、CD86、FCER1G、C1QB、TYROBP、AIF1可能在骨肉瘤的发生、发展中起重要作用。     

基于GEO和TCGA数据库对肺腺癌差异表达基因的生物信息学分析

目的：采用生物信息学方法筛选影响肺腺癌（LUAD）的关键基因,分析其生物学功能及其对LUAD预后的影响。方法：于高通量基因表达（GEO）数据库下载GSE118370和GSE136043芯片数据,癌症基因组图谱（TCGA）数据库筛选LUAD相关数据。采用R软件分析共同表达的差异表达基因（DEGs）。采用clusterProfile R包对DEGs进行基因本体（GO）功能富集分析,DAVID数据库进行京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析,STRING数据库构建蛋白-蛋白相互作用（PPI）网络。采用Cytoscape筛选连接度排名前10位的关键基因,GEPIA数据库和人类蛋白质图谱（HPA）数据库分析正常肺组织和LUAD组织中关键基因mRNA和蛋白表达情况及不同分期LUAD组织中关键基因表达情况。关键基因免疫浸润分析和生存分析获取关键基因表达与患者生存期的相关关系。结果：共筛选DEGs 428个。GO分析,LUAD的DEGs在主要富集于上皮-间质转化（EMT）等生物过程（BP）方面、细胞基部等细胞组分（CC）方面和细胞外基质（ECM）结构形成等分子功能（MF）方面。KEGG分析,...     

基于生物信息学的克罗恩病中炎症相关关键基因的筛选及验证

目的 应用生物信息学方法筛选并验证炎症相关基因在克罗恩病（CD）中的表达情况。方法 分别从基因表达综合（GEO）数据库和分子特征数据库（Msigdb）下载CD数据集（GSE193677、GSE66407和GSE179285）和炎症反应相关基因（IRGs）。利用GSE193677数据集进行单样本基因集富集分析（ssGSEA）,明确CD和健康对照人群中免疫细胞和炎症水平;然后利用DESeq2方法于CD数据集进行基因差异表达分析,以|log2FC|≥1且校正P <0.05标准筛选获得CD患者和健康样本之间的差异表达基因（DEGs）。DEGs和IRGs取交集获得炎症相关差异表达基因（IRDEGs）。对IRDEGs进行基因本体（GO）和京都基因和基因组数据库（KEGG）通路富集分析,利用STRING数据库进行蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络分析。利用Cytoscape软件的cytoHubba插件筛选确定关键IRDEGs。利用GSE66407和GSE179285数据集对CD组与健康对照组、炎症组及非炎症组关键IRDEGs的表达进行验证。结果 GSE193677数据集中ssGSEA分析表明...     

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。     

基于生物信息学分析骨肉瘤转移的关键基因及预后

目的：通过生物信息学分析筛选出骨肉瘤转移的关键基因，探讨骨肉瘤转移潜在的机制和关键标志物。方法：从TARGET数据库中下载骨肉瘤基因表达谱和临床信息数据，采用R软件的“limma”包筛选骨肉瘤转移组和非转移组的差异基因（Difference genes, DEGs），对差异基因运用R软件的“clusterProfiler”包进行基因本体论（Gene Ontology, GO）、京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, KEGG）分析，了解DEGs富集的分子功能及通路，采用STRING数据库构建蛋白-蛋白相互作用（Protein-Protein inter-action network, PPI）网络，采用Cytoscape软件对DEGs进行相关性分析，找出与骨肉瘤转移进展最相关的核心基因（Hub gene）；对Hub基因进行Kaplan-Meier(K-M)生存分析，明确和验证Hub基因与骨肉瘤患者预后之间的关系，筛选出对预后具有意义的关键基因。结果：分析出248个有差异表达的基因，其中上调18个、下调230个差异基因，...     

乙型肝炎病毒相关肝细胞癌关键基因筛选及其与预后关系的生物信息学分析

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...     

基于生物信息学的非酒精性脂肪性肝病关键基因筛选及实验验证

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...     

基于GEO多发性肌炎芯片数据的生物信息分析

目的 利用生物信息学分析方法寻找多发性肌炎（polymyositis,PM）患者和健康人之间的差异表达基因（differentially expressed gene,DEG）,从基因水平探索PM的发病机制。方法 从公共基因芯片数据库GEO中下载3组基因表达谱数据：GSE26852、GSE39454和GSE48280,通过R语言筛选PM患者与健康人骨骼肌之间的DEG。通过基因本体论（genetic ontology,GO）、京都基因和基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG）对DEG的生物学功能进行富集分析。使用String数据库为已识别的DEG构建蛋白互作网络（protein–protein interaction,PPI）并将结果导入Cytoscape软件中进行可视化,使用分子复合物检测（molecular complex detection,MCODE）插件对PPI网络进行模块分析。结果 筛选出396个DEG,其中上调基因297个、下调基因99个。GO分析显示,DEG参与细胞活化,并介导免疫反应等过程;KEGG分析显示,DEG参与抗原加工和提呈信号通路等过程。利用PPI筛选出TYROBP、C1QB、C1QC、C1QA、IRF8、CYBB、LAPTM5、HLA–DRA、CD74、FCGR2B、CD53、IL10RA、AIF–1、VCAM1、CD44、B2M、CD163、HLA–DPA1、CCL5和FYB共20个关键基因,尤其是TYROBP和C1QB连接程度最高。结论 利用PM患者和正常人骨骼肌基因表达谱数据库,可筛选PM潜在的作用位点,补体系统的激活、细胞黏附过程和抗原的呈递过程均参与调控PM的发病,且PM患者合并肿瘤的发生可能与同种异体移植炎性反应因子–1高表达有关。     

基于GEO数据库筛选滤泡性甲状腺癌关键基因及生物信息学分析

目的 滤泡性甲状腺癌（follicular thyroid carcinoma,FTC）临床上较少见,其在疾病早期即可发生血行转移。本研究利用生物信息学方法探索FTC发生发展的关键基因、发掘FTC的致病机制及治疗靶点。方法 从基因表达综合数据库（gene expression omnibus,GEO）下载基因芯片GSE82208,利用R软件分析以获得差异表达基因（differentially expressed genes,DEGs）,利用数据库注释、可视化和综合发现（database for annotation,visualization and integrated discovery,DAVID）在线网站对DEGs进行基因本体论（gene ontology,GO）功能分析和京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG）富集分析。对DEGs行蛋白质–蛋白质相互作用（protein-protein interaction,PPI）分析,并筛选核心基因,对核心基因进行生存分析。结果 共筛选获得74个DEGs,其中表...     

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。     

去势抵抗性前列腺癌潜在关键基因的生物信息学分析

背景去势抵抗性前列腺癌（CRPC）是男性常见恶性肿瘤疾病之一,病死率高,分子机制仍不十分清楚,且无有效治疗药物。目的应用生物信息学方法挖掘CRPC发生、发展的关键基因,为其诊治提供新思路。方法从基因表达综合数据库（GEO）中下载关于人类原发性前列腺癌（PCa）和CRPC的数据集GSE32269并进行生物信息学分析。使用R语言鉴定CRPC的差异表达基因（DEGs）。通过DAVID软件对DEGs进行基因本体论（GO）富集分析及京都基因和基因组百科全书（KEGG）通路分析。利用STRING在线数据库构建蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络进一步筛选关键基因,并对关键基因进行生存分析和受试者工作特征（ROC）曲线分析。结果通过对微阵列数据集GSE32269分析共筛选出279个DEGs,进一步通过GO富集分析和KEGG通路分析发现在CRPC发展中,细胞分裂、有丝分裂和细胞周期等信号通路发挥重要作用。PPI网络分析筛选出15个关键基因,对关键基因进行生存分析发现：CDC20、MAD2L1和NUSAP1高表达组CRPC患者总生存率和无病生存率均分别低于CDC20、MAD2L1和NUSAP1低表达组（P<0.05）;且CDC20、MAD2L1和NUSAP1预测CPRC发生的ROC曲线下面积分别为0.933、0.762、0.950,提示其对CRPC具有较高的诊断价值。结论CDC20、MAD2L1和NUSAP1可能是参与CRPC发展的关键候选基因。     

补阳还五汤抗动脉粥样硬化氧化应激的生信分析及实验研究

目的 基于基因芯片数据库（GEO）、网络药理学,结合ox-LDL诱导的大鼠主动脉血管内皮细胞氧化损伤模型进行实验验证,探究补阳还五汤（Buyang Huanwu Decoction, BYHWD）干预动脉粥样硬化（atherosclerosis, AS）氧化应激的作用及相关机制。方法 通过TCMSP、Herb数据库收集BYHWD中7味中药有效成分及靶点;从GEO数据库下载GSE19286、GSE2372数据集,鉴定AS差异表达基因（differentially expressed genes, DEGs）;通过GeneCards数据库获取氧化应激靶点;取交集筛选出BYHWD、DEGs、氧化应激共同靶点,进行PPI、GO和KEGG通路富集分析;在GSE19286、GSE2372的表达矩阵中,采用独立样本t检验进行核心靶点验证。结合GEO数据库和网络药理学结果进行体外实验验证,检测药物对细胞活性氧表达及ALB、PLG、F2、GC、PLK1基因表达的影响。结果 筛选出972个中药靶点、9438个氧化应激靶点、173个DEGs,其中103个DEGs在AS组织样本中高表达、70个DEGs在AS组...     

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数据库生物信息学方法分析子宫内膜癌相关基因和候选通路

目的：通过生物信息学方法分析与子宫内膜癌（EC）发生发展相关的关键基因和候选通路,探讨EC的发病机制和治疗靶点。方法：自公共基因芯片数据库（GEO）下载EC芯片数据集GSE17025和GSE63678,使用GEO2R在线分析工具和R软件筛选EC癌组织与癌旁组织的差异表达基因（DEGs）,并对DEGs进行基因本体论（GO）富集分析和京都基因与基因组百科全书（KEGG）信号通路分析,采用String数据库进行蛋白质-蛋白质互作网络（PPI）分析,最后采用Cytoscape软件对PPI网络进行可视化并进行模块分析。结果：对芯片数据集GSE17025和GSE63678进行DEGs分析后共获取100个共同上调基因和106个共同下调基因。GO富集分析DEGs主要富集于有丝分裂染色体分离、核分裂和细胞器分裂等生物学过程;KEGG信号通路分析DEGs主要富集于细胞周期、miRNA、p53信号通路和2型糖尿病等信号通路。通过Cytoscape软件分析,PPI网络中细胞分裂周期基因20（CDC20）、极光激酶A（AURKA）、细胞周期蛋白B1（CCNB1）、泛素E3连接酶（DTL）、中心体相关蛋白55（CEP55）、细胞周期蛋白依赖性激酶1（CDK1）、驱动蛋白家族成员11（KIF11）、母体胚胎亮氨酸拉链激酶（MELK）、细胞周期蛋白B2（CCNB2）和苯并咪唑出芽抑制解除同源物蛋白1（BUB1）被筛选为关键基因。结论：细胞周期相关基因与通路调控网络的失调可能是EC发病的主要机制。     

肝细胞癌相关差异表达基因和药物预测的生物信息学分析

目的 通过生物信息学方法筛选肝细胞癌(HCC)相关差异表达基因(DEGs)及潜在治疗药物.方法 从GEO数据库中选取GSE45436、GSE84402、GSE62232和GSE101685,使用R软件分析得到DEGs.随后对DEGs进行GO和KEGG分析,并构建PPI网络、筛选核心基因.最后进行生存分析和筛选潜在治疗药...     

阿尔茨海默病RNA测序生物信息学分析及关键基因预测

目的:通过转录组测序数据的分析,寻找与阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)发病有关的关键功能基因.方法:从GEO数据库下载GSE125050 RNA测序数据,对数据进行质控和过滤后使用edgeR进行基因差异表达分析,使用Matescape数据库对差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)进行GO和KEGG富集分析;使用clusterProfiler对生物学意义显著的分组进行基因集富集分析(GSEA);使用STRING数据库对神经元的DEGs进行蛋白质-蛋白质相互作用网络进行分析,从蛋白质层面筛选核心基因.结果:差异分析中神经元、髓样细胞、星型胶质细胞、内皮细胞的样本差异表达基因数目分别为561、491、223、3 072,神经元的DEGs与Gα信号传递、角质化作用有关,皮质区细胞的DEGs显著富集在嗅觉信号通路,GSEA富集分析发现神经元表达差异与免疫激活相关,在PPI网络筛选中发现TLR8、FCGR2A、CD19、LCK、CD2、CD40、ITGAM等枢纽基因位于核心调控地位.结论:TLR8、FCGR2A、CD19、LCK、CD2、CD40、ITGAM可能与AD在免疫、神经炎症方面相关,可能在AD疾病发生发展中扮演重要角色.     

基于GEO和TCGA数据库筛选子宫内膜癌发病及预后的相关基因

目的 通过生物信息学方法分析与子宫内膜癌(EC)发病及预后相关的基因.方法 下载基因表达综合数据库(GEO)中相关样本的基因芯片数据,筛选出EC与正常子宫内膜组织细胞中的差异表达基因(DEGs).运用STRING在线数据库及DAVID在线数据库对DEGs进行蛋白-蛋白互作网络(PPI)分析、基因本体论(GO)及京都基因...     

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主要富集于信号通路翻译、核糖体RNA（rRNA）处理和线粒体翻译等相关基因集。STRING数据库和Cytoscape软件分析共筛选出基质金属蛋白酶9（MMP9）、C-X-C基序趋化因子配体2（CXCL2）、C-X-C基序趋化因子配体3（CXCL3）等35个hub基因,其中CXCL2和CXCL3 hub基因与DNA甲基化有关联。 结论 hub基因可能是CF中调节中性粒细胞免疫的关键基因,通过中性粒细胞介导的免疫和与免疫密切相关的IL-17信号通路相关基因失调可促进CF发生发展,CXCL2和CXCL3基因可能成为CF的DNA甲基化治疗的生物标志物。     

缺血性脑卒中缺氧免疫关键基因的鉴别及诊断价值分析

目的：研究缺血性脑卒中（IS）缺氧免疫机制的相关差异表达基因和调控信号通路,以识别IS潜在诊断生物标志物。方法：从GEO数据库下载IS表达谱数据集GSE58294,采用单样本GSEA(ssGSEA)和t分布随机邻域嵌入算法（t-SNE）评估受试者的缺氧和免疫状态,使用“limma”软件包筛选差异基因（DEGs）,通过DAVID在线数据库对DEGs进行基因本体（GO）富集分析及京都基因与基因组百科全书（KEGG）信号通路分析,LASSO筛选与IS关键（hub）基因,然后运用实时荧光定量聚合酶链式反应（RT-qPCR）验证hub基因的差异性表达。结果：筛选出60个IS缺氧免疫DEGs,KEGG结果显示IS缺氧免疫DEGs富集在PI3K-Akt通路,LASSO筛出6个关键基因：CHPF2、MBOAT2、IL18RAP、TIMM8A、ALDOAP2、LPAR4。CHPF2、MBOAT2和IL18RAP为上调基因（均P<0.001）,而TIMM8A、ALDOAP2和LPAR4为下调基因（均P<0.001）,ROC曲线显示该6个关键基因的AUC为0.894 1～0.994 3。RT-q...     

基于生物信息学的椎间盘退变miRNA-mRNA调控关系的分析

目的：通过使用生物信息学方法分析高通量芯片,揭示与椎间盘退变（IDD）相关的信号通路和miRNA-mRNA的调控关系。方法：首先,从GEO(Gene Expression Omnibus)数据库下载了IDD相关的两个数据集：GSE56081和GSE116726。使用R编程环境的limma软件包鉴定出IDD样本和正常样本的差异表达基因（DEGs）和差异表达miRNA(DE-miRNAs),并且对DEGs进行了GO(Gene Ontology)功能富集分析和KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)分析,以鉴定IDD中DEGs相关的生物学功能。通过miRTarBase数据库筛选出DE-miRNAs经过试验验证的靶基因,并将靶基因与DEGs取交集,最终构建高度可信的miRNA-mRNA调控关系网络,通过Cytoscape软件将其可视化。结果：总共筛选出523个DEGs和858个DE-miRNAs。GO分析表明,DEGs可能参与的生物过程（BP）包括生物调节、代谢过程、对刺激的反应、多细胞生物过程、细胞通讯、定位等;细胞成分（CC）主要涉及细胞膜...