子痫前期相关Siglec-6核心基因的预测及生物信息学分析

目的 探讨子痫前期高通量生物信息学分析与核心发病基因。方法 选取基因表达综合数据库(Gene Expression Omnibus, GEO)2个关于子痫前期编码基因芯片数据进行生物信息学分析。通过R语言对2组数据进行均一化矫正,其后找到共同上调和下调表达的差异基因。对上调和下调表达的差异基因进行基因本体富集分析、京都百科全书信号通路富集分析、蛋白互作网络分析以及核心基因计算分析,找到与子痫前期最相关的发病基因及信号通路。随机选取河北大学附属医院产科5例子痫前期患者和正常产妇的胎盘组织进行实时定量聚合酶链反应对核心基因进行验证实验。结果 融合子痫编码基因芯片GSE43942和GSE66273筛选出38个共同上调和20个共同下调表达的基因。全部数据经均一化处理后基因本体分析显示,生物功能富集于促卵泡激素分泌的正向调节,分子组成富集于细胞外区,细胞组分富集于激素活性,信号通路富集于肽激素代谢通路。蛋白质互作网络结果显示,全部差异基因间共58个点,30条线,cytohubba对全部点和线分析计算后锁定Siglec-6为子痫前期发病的核心基因。实时定量聚合酶链反应验证子痫前期孕妇胎盘组织内Si...     

应用生物信息学筛选胃癌诊断和预后的生物标志物

目的：应用生物信息学方法分析和筛选与胃癌诊断和预后相关的生物标志物。方法：从GEO数据库下载胃癌的基因表达谱数据集GSE79973和GSE103236。通过在线工具GEO2R和韦恩图筛选两数据集重叠的差异表达基因(DEGs)。利用仙桃在线数据平台对DEGs进行GO和KEGG富集分析。通过STRING在线工具和Cytoscape软件构建DEGs的蛋白互作网络和识别hub基因。最后,使用GEPIA、仙桃、Kaplan-Meier Plotter在线数据平台对hub基因进行表达差异分析、受试者工作特征(ROC)曲线分析及生存分析。结果：GSE79973和GSE103236两数据集中有156个重叠DEGs,包括98个上调基因和58个下调基因。其中,上调差异表达基因(uDEGs)的GO富集分析主要与细胞外基质及胶原蛋白相关;KEGG富集分析与细胞外基质受体相互作用有关。通过STRING在线工具和Cytoscape软件从重叠DEGs中识别出10个hub基因,均为uDEGs。利用GEPIA、仙桃、Kaplan-Meier Plotter在线数据平台分析表明,hub基因在胃癌组织中均显著上调(P<...     

乳腺癌他莫昔芬耐药相关基因及通路的筛选

目的:利用美国国家生物技术信息中心基因表达数据库中雌激素受体阳性乳腺癌表达谱芯片进行生物信息学分析,筛选他莫昔芬耐药的关键基因和信号通路。方法:利用基因芯片GSE26459,R软件分析得到差异基因,DAVID 进行Gene Ontology和KEGG富集分析,STRING绘制蛋白作用网络。GSEA富集分析得到耐药相关通路及基因。结合蛋白作用网络筛选目标基因并验证。结果:筛选出差异基因1 516个,上调基因505个,下调基因624个。通路富集分析发现脂肪酸代谢通路、细胞粘附、胰岛素抵抗等信号通路在乳腺癌的他莫昔芬耐药中起重要作用,并在富集通路中筛选出ACSL1等候选目标基因并验证。结论:利用生物信息学有效分析他莫昔芬耐药的基因芯片数据,为他莫昔芬耐药的治疗靶点提供重要依据。     

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...     

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...     

基于生物信息学的胃癌预后基因的筛选和分析

目的 应用生物信息学方法筛选和分析胃癌预后基因。方法 从GEO数据库中下载胃癌基因芯片数据集GSE54129、GSE81948、GSE118916,使用在线分析工具GEO2R筛选出差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)。利用在线数据库DAVID对筛选的DEGs进行功能和通路富集分析。然后使用在线网站STRING和Cytoscape软件对DEGs构建蛋白互作网络,并筛选hub基因。最后使用Kaplan Meier-Plotter和GEPIA在线数据库对hub基因进行生存和表达水平分析。结果本研究共发现362个总DEGs,包含164个上调基因,192个下调基因。通过GO功能富集分析,发现DEGs主要富集在细胞外基质和胶原蛋白。KEGG富集通路分析显示,DEGs主要参与的信号通路包括ECM-受体相互作用、阿米巴病、蛋白质的消化和吸收、局部黏附和PI₃K-Akt信号通路。CytoHubba插件共筛选出10个DEGs作为hub基因,通过Kaplan Meier-Plotter数据库验证这10个hub基因,发现COL1A1、COL3A1、FN1、MMP2、COL5A1、BGN、COL4A1、COL4A2和COL6A3这9个基因和胃癌预后相关,并且高表达组预后差(P<0.05);GEPIA数据库发现这9个与胃癌预后相关的基因在胃癌组织中均呈高表达水平(P<0.05)。结论 通过生物信息学方法,本研究发现了9个胃癌预后基因,其中BGN、COL3A1和COL5A1这3个基因可能成为胃癌预后的新的标志物。     

胃癌GEO芯片结合TCGA数据差异基因筛选、功能及通路研究

目的 筛选影响胃癌发生发展过程的相关基因及其通路,以探讨其发病机制。方法 从基因表达数据库（GEO）中筛选数据集,利用GEO2R分析胃癌组织和正常组织中显著差异表达基因。使用Bio venn获得两数据集共有差异基因,将胃癌两GEO芯片共有差异表达基因数据与癌症基因组图谱（TCGA）数据库中筛选出的差异表达基因进行交集,并对其进行功能注释、KEGG富集、筛选核心互作基因,Kaplan-Meier plotter分析核心互作基因总体生存率。结果 从GSE55696和GSE79973芯片中筛选出27个共有差异基因,与TCGA-STAD中有交集的差异表达基因有17个。涉及亨利恒等循环、葡萄糖的跨膜转运、胰岛素分泌的负调节和胆固醇生物合成等生物过程。主要存在于细胞外空隙、分泌颗粒内腔中,富集在金属羧肽酶活性功能方面。涉及PPAR信号通路、炎症介质对TRP通道的调节等39个通路,3个基因富集PPAR信号通路,7个基因互作关系较强,4个高表达基因生存曲线明显预后较差。结论 核心基因SLC2A2、HMGCS2、APOA1、KNG1和PPAR信号通路可能是胃癌发生发展过程中的关键因素。     

糖尿病足溃疡的hub基因及其生物学功能的生物信息学分析

目的 通过对转录组测序数据的生物学分析探寻与糖尿病足溃疡发病以及愈合相关的关键（hub）基因及其生物学功能。方法 从GEO数据库筛选糖尿病足溃疡的数据集,数据标准化后再分组并进行生物信息学分析。分别对糖尿病足溃疡患者与非糖尿病足溃疡患者,以及糖尿病足溃疡部位创缘皮肤与糖尿病足患者非溃疡部位皮肤转录组测序数据进行组间差异表达基因鉴定、通路富集和蛋白质互作（PPI）分析,通过节点分析找到hub基因,并在测试集中以受试者工作特征（ROC）曲线验证筛选出的hub基因对糖尿病足溃疡的诊断效能。通过两组分析的交集基因再次进行通路富集以及PPI分析,筛选与糖尿病足溃疡创面愈合相关hub基因。最后对相关样本进行GSEA分析寻找全转录组基因在糖尿病足溃疡中可能的作用。结果 从糖尿病足溃疡与非糖尿病患者皮肤的测序分析中,得到上调的差异基因620个,下调的差异基因196个。这些基因的功能集中在萜类化合物和聚酮类化合物的代谢、分子和相互作用、磷脂酶D信号通路、丙酸酯代谢、PI3K-Akt信号通路、Toll样受体信号通路、嘧啶代谢、IL-17信号通路、Rap1信号通路等。PPI网络确定了10个hub基因,其中B...     

帕金森病黑质基因的生物信息学分析

目的 挖掘帕金森病黑质改变的关键信号分子,进一步阐明帕金森病发病的生物信息学基础。方法 在GEO数据库中下载并筛选帕金森病黑质的差异表达基因,利用STRING在线数据库构建蛋白与蛋白互作网络分析,运用Cytoscape筛选出关键基因,通过DAVID数据库平台对差异基因进行基因本体论（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析。结果 下载得到基因芯片GSE20333的数据,获得63个差异基因,其中5个上调基因,58个下调基因。筛选出PIK3GG、P2RY10、LDHC、INADL等10个关键基因。GO分析显示差异基因主要富集在细胞外、细胞膜。KEGG分析主要设计催乳激素信号通路、造血细胞谱系和癌症中的胆碱代谢等信号通路。结论 本研究得出的关键基因和信号通路可能与帕金森病黑质改变的分子过程有关,为深入研究帕金森病的治疗提供理论参考。     

基于生物信息学分析阿霉素致心脏损伤合并心律失常的差异基因表达

目的 通过挖掘生物信息学的方法,探究阿霉素诱导心脏损伤和心电活动紊乱的潜在机制。方法 通过检索GEO数据库,获取阿霉素致心脏损伤相关数据集GSE106297和心肌损伤合并室性心律失常相关数据集GSE29819。分别对两组数据集的差异表达基因进行清洗、注释和筛选,通过Venn图确定具有相同表达趋势的上调差异基因和下调差异基因后,使用DAVID数据库进行GO分析,注释上调和下调基因参与的细胞组分、分子功能、生物学功能,同时进行KEGG Pathway分析,注释上调和下调基因参与的分子通路。随后,使用STRING数据库构建PPI网络,进行蛋白质互作分析,确定上调和下调基因相关蛋白质及互相作用关系。最后使用Cytoscape软件进行聚类分析,筛选重要功能模块和关键基因(hub gene)。结果 阿霉素致心脏损伤相关数据集GSE106297中筛选得到522个上调基因和6992个下调基因,心肌损伤合并室性心律失常相关数据集GSE29819中筛选得到832个上调基因和819个下调基因,两数据集交集部分共有上调基因27个、下调基因312个。其中,上调基因涉及蛋白质互作网络的hub基因包含PLAU、SPP1、SERPINA1、SERPINA5、IGFBP1、IGFBP4、IGFBR1、IGFBPL1、TGFBI、TFPI2、COL6A1。下调基因涉及蛋白质互作网络的hub基因包含ZBTB16、FBXW8、RNF144B、CBLB、CDC34、RNF182、RNF213、FBXL14、RNF213、LNX1、UBE3D、HERC4。这些hub基因涉及蛋白质泛素化、胰岛素样生长因子受体信号通路调控等生物学功能,以及泛素介导的蛋白水解、补体和凝血级联反应等信号通路。结论 阿霉素诱导心脏损伤和心脏电活动紊乱,可能与基因调控下的多种生物学过程和信号通路改变有关。     

骨性关节炎滑膜核心基因筛选和生物信息学分析

目的 使用生物信息学方法分析骨性关节炎滑膜组织差异表达基因,并探索潜在诊断和治疗靶点。方法 从GEO数据库下载GSE55235、GSE55457、GSE55584,整合3个数据集使用在线工具Network-Analyst筛选差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs),使用R软件分析DEGs基因本体论和KEGG信号通路,通过STRING、Cyto-scape工具构建PPI调控网络、筛选核心基因,再使用R软件绘制受试者工作特征曲线。结果 得到327个DEGs主要参与含胶原的细胞外基质、转录因子复合物的组成;白细胞迁移、皮质类固醇反应等生物过程;发挥信号蛋白受体激活、细胞因子激活、趋化因子激活等分子功能;富集于破骨细胞分化,轴突引导、IL-17、TNF等KEGG信号通路。5个核心基因TLR7、TLR3表达上调,CXCL8、IL-6、VEGFA表达下调,且受试者工作特征曲线下面积(area under curve, AUC)均＞0.7。结论 5个核心基因可能是OA滑膜标志物,同时DEGs参与的生物学功能和信号通路可能为OA分子机制研究提供生物信息学依据。     

综合生物信息学与机器学习筛选非酒精性脂肪性肝炎的趋化因子相关核心基因

目的 综合运用生物信息学方法及机器学习算法筛选与非酒精性脂肪性肝炎相关的趋化因子核心基因。方法 公共数据库GEO下载非酒精性脂肪性肝病芯片数据集GSE49541,采用R studio软件进行差异分析筛选差异基因,对差异基因进行GO功能注释和KEGG信号通路富集分析,将差异基因与趋化因子通路相关基因集取交集获取趋化因子相关差异基因,然后采用机器学习LASSO回归及SVM-RFE算法筛选核心基因,通过Genemania数据库构建核心基因互作网络图,构建核心基因列线图预测模型,并通过ROC曲线验证列线图效能。结果 共筛选获取差异基因148个,GO及KEGG富集分析提示差异基因富集于脂质代谢、趋化因子、细胞外基质等。最后筛选获得核心基因CCL19、CD24、ROBO1、SLC12A2,构建核心基因互作网络图,基于核心基因建立NASH列线图预测模型,该模型ROC曲线的AUC=0.997,95%置信区间(confidence interval, CI)为0.988～1.000。结论 CCL19、CD24、ROBO1、SLC12A2可能与非酒精性脂肪性肝炎发生与进展密切相关,有望成为诊断和精准治疗的...     

基于生物信息学方法分析颈动脉粥样硬化的关键通路和枢纽基因

目的 利用生物信息学分析初步探索颈动脉粥样硬化进展的枢纽基因和关键通路.方法 从GEO数据库获得颈动脉斑块的基因表达谱GSE43292数据集,利用GEO2R分析颈动脉斑块和正常组织的差异基因,利用R语言clusterprofile包对差异基因进行GO富集分析和KEGG功能富集分析.利用STRING工具和Cytoscape构建蛋白互作网络,并筛选关键基因.结果 GEO2R分析GSE43292数据集共含有97个差异基因,包括46个上调基因和51个下调基因;基因富集分析发现差异基因主要富集cAMP信号通路、色氨酸代谢、PPAR信号通路等相关通路.差异基因蛋白互作网络的枢纽基因为CD163、MMP9、CXCL10、CCR1.结论 CD163、MMP9、CXCL10、CCR1为颈动脉斑块形成的枢纽基因,可能为动脉粥样斑块的预后和治疗提供新的分子靶点.     

基于生物信息学分析宫颈癌关键基因及预后相关的生物标志物

目的 从公共数据库筛选并探讨宫颈鳞状细胞癌的关键致病基因。方法 从GEO数据库GSE122697、GSE89657里下载宫颈组织表达谱芯片数据。利用R软件和韦恩图查找数据集的差异表达基因(DEGs)交集,进行GO 和 KEGG 通路富集分析。利用STRING数据库构建了DEGs的蛋白质-蛋白质相互作用网络(PPIs)并导入Cytoscape软件进一步分析,通过cytohubba插件和MCC算法筛选出DEGs。利用癌症基因组图谱数据(TCGA)对已初步筛选的DEGs进行验证及生存曲线分析,并进一步筛选与宫颈癌总生存率相关的DEGs进行ROC分析,获得关键基因。结果 宫颈鳞状细胞癌差异基因56个,其中15个上调和41个下调。GO 及 KEGG 分析结果显示, 这些 mRNA 主要参与细胞核分裂、细胞外基质代谢调控等生物学进程; 主要富集于细胞周期、减数分裂、PIK-Akt信号通路、ECM受体相互作用通路等。通过PPI网络中筛选出18 个核心基因,并在TCGA数据集中得以验证,生存曲线分析的结果表明18个差异基因中的ASF1B基因对宫颈癌患者生存预后具有显著影响 (HR=0.437(0.272-0.704), P<0.01), ROC分析的结果表明其对宫颈癌患者具有很好的诊断价值(AUC=0.998)。结论 本研究通过综合生物信息学分析,有望为宫颈癌诊断和预后提供可靠的分子生物标志物和治疗靶点。     

狼疮性肾炎相关基因的共表达网络构建与分析

目的基于基因表达综合数据库(GEO)挖掘与狼疮性肾炎(LN)相关的潜在基因。方法从GEO中搜集LN相关的样本,获得GSE32591、GSE81622、GSE99967共3个数据集。利用GEO2R平台对这3个数据集进行分析,筛选出共同差异基因,并利用在线分析工具DAVID完成GO富集分析和KEGG通路富集分析。将筛选出的共同差异基因导入STRING在线数据库,构建共同差异基因的蛋白-蛋白相互作用网络,利用Cytoscape软件进行模块分析并识别枢纽基因。结果筛选得到110个共同差异基因。GO富集分析发现这些基因主要参与了防御反应、免疫反应、对病毒的反应、对细菌的反应、对伤害的反应、炎症反应等生物学过程。KEGG通路富集分析主要包括了系统性红斑狼疮、抗原处理和呈递、补体与凝血级联、RIG-I样受体等信号通路。从最显著基因模块中识别出10个枢纽基因:RSAD2、OAS1、MX1、ISG15、DDX58、IFIH1、IFI44、IFI44L、IFIT1、IFIT3。结论生物信息学分析显示RSAD2、OAS1、MX1、ISG15、DDX58、IFIH1、IFI44、IFI44L、IFIT1、IF...     

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...     

中枢性PNET患者基因表达谱变化及生物信息学分析

目的 依据基因表达芯片数据筛选原始神经外胚层肿瘤(primitive neurotodermal tumor,PNET)患者肿瘤组织的差异表达基因及关键蛋白,为其临床治疗提供新的理论依据。方法 从基因芯片公共数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)获取GSE74195基因芯片数据集,筛选PNET肿瘤组织与正常小脑组织的差异表达基因,同时进行功能注释(GO)、通路分析(KEGG)及蛋白互作网络分析。结果 筛选出340个表达显著上调的差异基因(FC>3,P<0.01),经功能注释和通路分析,发现这些基因富集于细胞周期、有丝分裂及细胞增殖等过程,KEGG 通路富集显示主要集中于细胞周期和ECM受体相互作用等通路。经蛋白质相互作用网络构建,筛选出5 个关键蛋白分子,即UBA52、UBC、CDK1、CENPK及NDE1。结论 筛选出PNET肿瘤中高表达基因及关键蛋白,为PNET发病机制及潜在的治疗靶点研究提供新思路。     

通过生物信息分析筛选肾上腺皮质癌的关键生物标志物和治疗靶点

目的基于生物信息学分析的方法寻找肾上腺皮质癌(ACC)的分子标志物及其相关治疗靶点。方法通过基因表达综合数据库寻找并下载关于ACC的基因表达芯片GSE19776和GSE143383,采用在线分析工具(GEO2R)对两组芯片数据进行分析,筛选出肿瘤与正常组织的差异基因,并对差异基因进行Gene Ontology基因富集分析及KEGG信号通路富集分析。再对差异基因String网站进行PPI网络构建,然后通过Cytoscape软件进行可视化分析,筛选出相关的核心基因。结果筛选出的上调差异核心基因分别为RACGAP1、CCNB1、TYMS、MAD2L1、NCAPG、CDK1,下调差异基因的核心基因为IGF1、CXCL12、TLR4、TGFBR2、HGF,它们与患者的病理分期及总体生存率存在相关性。结论筛选出的核心基因为将来ACC的诊断以及相关靶向治疗提供了相关依据。     

基于生物信息学筛选肝细胞癌血管侵袭特征基因和预后标志物

目的:挖掘肝细胞癌(HCC)血管侵袭相关的特征基因并筛选其预后标志物。方法:使用R软件limma包筛选出癌症基因组图谱数据库(TCGA)、基因表达数据库系列(GSE19977和GSE20017)中HCC血管侵袭相关差异表达基因,对其进行GO功能富集和KEGG信号通路分析。采用最小绝对收缩选择算子(LASSO)和支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)筛选重叠的HCC血管侵袭特征基因。采用单因素Cox回归分析筛选出的特征基因与患者预后的关系。结果:3个数据库中上下调表达一致的差异表达基因有517个。GO富集结果显示3个数据库交集的差异基因主要富集于线粒体基质、核糖体,血红素结合、氧化还原酶活性等。KEGG分析结果显示交集的差异表达基因主要富集在新陈代谢、过氧化物酶体增殖物激活受体(PPAR)、补体和凝血级联等信号通路。两种算法共筛选出10个重叠的特征基因：爱帕琳肽受体(APLNR)、残疾基因同源物1(DAB1)、分泌磷蛋白2(SPP2)、甲状腺激素应答蛋白(THRSP)、溶质载体家族22成员7(SLC22A7)、溶质载体家族16成员2(SLC16A2)、内皮细胞特异性分子1(ESM1)、...     

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。