| 摘 要： | 目的：基于生物信息学预测与动脉粥样硬化(atherosclerosis, AS)相关的关键基因及中药，为AS诊断、药物干预提供新思路。方法：从高通量基因表达(gene expression omnibus, GEO)数据库下载GSE13985和GSE6088的基因表达数据集，在AS和健康样本之间鉴定差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs)。随后进行基因本体(Gene Ontology, GO)功能富集分析、京都基因和基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, KEGG)通路富集分析，并将筛选出的DEGs排列成蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction, PPI)网络，利用COREMINE数据库对关键基因进行中药预测。结果：在GSE13985数据集中总共鉴定出2 135个DEGs(744个上调，1 391个下调),在GSE6088数据集中鉴定出1 725个DEGs(773个上调，952个下调)。富集分析涉及98个GO条目(52个BF,28个CC,18个...
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