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题名阿尔茨海默病和血管性痴呆关键致病基因的筛选与鉴定
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作者
苏曦阳
尹安康
韩璐
王伟
王娟
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机构
浙江中医药大学附属第二医院医学检验科
浙江省立同德医院医学检验科
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出处
《中国现代医生》
2024年第26期9-14,共6页
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文摘
目的利用生物信息学方法分析阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)和血管性痴呆(vascular dementia,VD)与正常对照组的差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs),筛选关键基因并验证它们与这两种痴呆的关系。方法从基因表达综合数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)获取基因芯片数据集GSE122063,用GEO2R工具筛选AD、VD与正常对照组的DEGs,利用STRING数据库建立蛋白相互作用网络,使用Cytoscape筛选关键基因;利用DAVID数据库分析有网络连接的DEGs的基因本体(gene ontology,GO)富集和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)通路,预测DEGs的生物学功能;最后验证关键基因的表达,采用受试者操作特征曲线检测诊断效果。结果AD和VD组分别筛选出1099个和505个DEGs,其中69个在蛋白相互作用网络中有关联。根据GO分析,DEGs主要存在于细胞的外侧质膜、表面和质膜,它们通过影响信号传导、炎症应答等生物过程和具有受体结合、信号受体活性等功能,共同导致痴呆的发生。根据KEGG分析,DEGs在微生物感染、类风湿关节炎、系统性红斑狼疮、炎症性肠病等免疫相关信号通路中有显著富集。鉴定4个关键基因:CCR5、CCL2、FCGR2A和ITGB2,它们在AD和VD组中均有高表达,这些基因的曲线下面积表明它们可能对痴呆的诊断有价值。结论通过生物信息学方法分析AD和VD,发现富集的信号通路和关键基因与免疫和炎症有关。
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关键词
阿尔茨海默病
血管性痴呆
生物信息学分析
差异表达基因
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Keywords
Alzheimer’s disease
Vascular dementia
Bioinformatics analysis
Differentially expressed genes
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分类号
R741.02
[医药卫生—神经病学与精神病学]
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