WGCNA联合孟德尔随机化对扩张性心肌病关键基因的研究

探究扩张性心肌病的关键基因,并评估这些基因与扩张性心肌病发生的相关性。方法 采用差异表达分析和WGCNA共表达网络分析探索新的扩张性心肌病的关键基因。利用KEGG和GO分析这些关键基因与疾病的通路。建立Nomogram模型和ROC曲线评价其预测效果。并探讨关键基因与免疫浸润的关系。最后,在全基因组关联研究的基础上,进行孟德尔随机化研究。以确定筛选出的基因与疾病的关系。结果 通过WGCNA建立共表达网络,筛选出20个共表达基因。GO和KEGG通路富集分析表明,这些基因主要通过组蛋白去甲基化酶活性、蛋白质去甲基酶活性、脱甲基酶的活性来影响组蛋白赖氨酸去甲基化、组蛋白去甲基化、蛋白质脱甲基、蛋白质脱烷基化、脱甲基等过程。通过Cytoscape软件分析,选取4个关联性更强的基因:LYVE1, FKBP5, CNN1和NPPA。此外,Nomogram模型能较好地预测扩张性心肌病发生风险,并结合ROC曲线,证明该模型较好的预测效果。再通过免疫细胞分析这些基因,观察到其与扩张性心肌病的免疫细胞浸润有因果关系。在孟德尔随机化分析中,发现这些关键基因表达与扩张性心肌病的发生呈负相关。 结论 通过构建基于WGCNA的共表达网络,确定疾病的关键基因,这为了解疾病的发生提供帮助,并有助于研究扩张性心肌病相关基因的分子机制。

110kV变电站变压器的运行与维护分析

近些年来,随着社会的不断发展和进步,人们的生产和生活越来越离不开电能了。如何确保电网运行的稳定性和安全性成为人们关注的重点问题。变电站设备是整个电网系统中的重要组成部分,确保变电站设备运行的安全性至关重要,这将直接关系到电网系统运行的安全性。在日常工作的过程中,不仅要严格按照国家的相关规定进行变电站设备操作,同时还应加强对变电站设备的研究,提高其供电的安全性。文章主要是对现阶段110k V变电站设备运行的情况进行分析,找到其中出现的问题,针对这些问题提出相对应的解决措施,来更好的管理和维护变电站的设备,保证变电站的设备使用的安全性和经济性。

基于近红外光谱结合代谢流分析的L-缬氨酸发酵过程监控

L-缬氨酸作为必需氨基酸之一,在许多发酵类食品配料方面有重要应用。及时监控其发酵过程,有利于L-缬氨酸产品品质的提升。本文建立了一种发酵类的食品配料生产过程监控新方法。该方法通过对发酵原料和产物进行分析,建立主要原料及产物的近红外模型,结合代谢流模型,能够快速分析不同发酵条件下细胞内部代谢流分布及变化,实时监测发酵过程各项参数。该方法能够实现同时对多组分快速、准确的检测,从而弥补了传统检测方法的缺点和不足;能够快速分析获得发酵过程细胞内部代谢流分布,从而帮助控制发酵过程条件,实时监测发酵过程参数,为发酵过程自动化控制提供理论基础,为发酵类食品配料生产过程监控提供方法。