| 基于生物信息学分析的结核病诊断及治疗新型生物标志物的筛选 |
| |
| 引用本文： | 刘柯妤,骆婷婷,沈世杰,邓思齐,Saeed El-Ashram,曹城彰,张万江,陈瑞平,王优月,吴江东,宋雯.基于生物信息学分析的结核病诊断及治疗新型生物标志物的筛选[J].中国病原生物学杂志,2024(3):263-269+274. |
| |
| 作者姓名： | 刘柯妤 骆婷婷 沈世杰 邓思齐 Saeed El-Ashram 曹城彰 张万江 陈瑞平 王优月 吴江东 宋雯 |
| |
| 作者单位： | 1. 石河子大学医学院新疆地方病与民族疾病教育部重点实验室;2. 卡夫雷尔谢赫大学理学院;3. 新疆建设兵团第九师医院感染科 |
| |
| 摘 要： | 目的 利用生物信息学方法筛选结核病诊断和治疗的潜在新型生物标志物。方法 从美国基因表达数据库(the Gene Expression Omnibus, GEO)下载数据集GSE34608和GSE54992用于筛选结核病的差异表达基因(DEG),通过R软件对DEGs进行基因本体论(Gene Ontology, GO)和京都基因与基因组百科全书数据库(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, KEGG)通路富集分析，登陆STRING网站进行差异表达基因间的蛋白-蛋白相互作用(Protein-Protein Interaction, PPI)分析，并利用Cytoscape软件分析PPI的关键模块和关键基因。利用基因数据集GSE116542、GSE34608、GSE25435筛选共同差异表达miRNA(DE miRNA),采用实时定量聚合酶链反应(qRT-PCR)验证筛选的关键基因，采用Cytoscape软件构建DEG-DE miRNA网络。结果 共筛选出379个差异表达基因，其中225个基因表达上调，154个基因表达下调。这些DEGs主要与先天免疫反应...
|
| 关 键 词： | 结核病 生物标志物 生物信息学分析 关键基因 miRNA |
|
|
