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基于生物信息学分析慢性荨麻疹的关键基因及分子机制
引用本文:种凯艳. 基于生物信息学分析慢性荨麻疹的关键基因及分子机制[J]. 中国现代医生, 2022, 60(21): 76-80
作者姓名:种凯艳
作者单位:丽水市中医院皮肤科,浙江丽水 323000
基金项目:] 浙江省中医药科研基金计划项目(2022ZB403);丽水市科技计划项目(2021SJZC042)[
摘    要:目的 运用生物信息学、机器学习等方法,分析慢性荨麻疹(chronic urticaria,CU)的关键基因及分子机制。方法 从GEO数据库获取GSE57178、GSE72540数据集,共包括16个CU样本及12个正常样本,运用R软件消除批次效应后进行差异分析,接着进行京都基因和基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)富集分析,使用Lasso–Logistic回归分析及SVM–RFE机器学习筛选出CU关键基因,最后采用Cibersort反卷积算法计算两组样本的免疫细胞浸润量及浸润差异。结果 共鉴定出320个差异表达基因,其中上调基因256个、下调基因64个,KEGG富集分析出细胞因子–细胞因子受体相互作用通路、肿瘤坏死因子信号通路、白细胞介素–17信号通路、趋化因子信号通路等;筛选出5个CU关键基因,分别为PTPN22、TTC21B、PIGW、CD53和TNFAIP6;CD8+T细胞、调节性T细胞、中性粒细胞等11种免疫细胞存在浸润差异。结论 本研究初步探讨了CU的潜在机制,并筛选出5个关键基因及11种具有浸润差异的免疫细胞,可为CU的机制研究提供一定的参考依据。

关 键 词:慢性荨麻疹  生物信息学  机器学习  作用机制
收稿时间:2022-04-20
修稿时间:2022-04-23

The core gene and molecular mechanism of chronic urticaria were analyzed based on bioinformatics
ZHONG Kaiyan. The core gene and molecular mechanism of chronic urticaria were analyzed based on bioinformatics[J]. Journal China Modern Doctor, 2022, 60(21): 76-80
Authors:ZHONG Kaiyan
Abstract:
Keywords:
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