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乳腺癌中COL17A1表达的意义及其免疫相关性 被引量:1
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作者 仝洁 陆进 +3 位作者 荀丽雪 丁渡山 杨帆 张浩轩 《中国医科大学学报》 CAS 北大核心 2023年第4期318-326,共9页
目的基于生物信息学分析乳腺癌中COL17A1表达的意义及其免疫相关性。方法利用各种数据库分析COL17A1在乳腺癌中的表达情况、差异表达基因、基因本体论(GO)功能注释和京都基因和基因组数据库(KEGG)通路富集分析、与淋巴细胞浸润和趋化因... 目的基于生物信息学分析乳腺癌中COL17A1表达的意义及其免疫相关性。方法利用各种数据库分析COL17A1在乳腺癌中的表达情况、差异表达基因、基因本体论(GO)功能注释和京都基因和基因组数据库(KEGG)通路富集分析、与淋巴细胞浸润和趋化因子相关性以及患者生存预后分析。Western blotting和实时定量PCR(qRT-PCR)检测乳腺癌细胞中COL17A1的表达。结果与正常乳腺组织比较,COL17A1在乳腺癌不同状态(肿瘤分期,年龄,绝经前、中、后和淋巴结转移等)均表达降低(均P<0.05);并且COL17A1低表达与患者低生存率相关。COL17A1差异表达基因的GO功能分析结果显示主要富集在表皮发育与形成、细胞-细胞间连接和钙离子结合等;KEGG通路富集分析显示主要富集在PI3K-AKT信号通路。Western blotting和qRT-PCR检测结果显示,与MCF-10A细胞比较,不同乳腺癌细胞中COL17A1的表达均显著降低(均P<0.0001)。乳腺癌组织中COL17A1与CCL14、CCL21、CX3CL1和CCL19等趋化因子和CCR6、CX3CR1等趋化因子受体水平相关(均P<0.001);COL17A1与Th17细胞、活化B细胞和肥大细胞等免疫淋巴细胞浸润相关(均P<0.001)。结论乳腺癌组织和细胞中COL17A1呈低表达;COL17A1低表达与患者不良预后显著相关。COL17A1可作为乳腺癌免疫治疗的潜在靶点。 展开更多
关键词 乳腺癌 col17A1表达 生物信息学
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COL17A1基因变异致新生儿良性泛发性萎缩性大疱性表皮松解症1例
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作者 朱苏月 乔继冰 +3 位作者 沈男 周永英 岑曼 蒋亚洲 《中华医学遗传学杂志》 CAS CSCD 2024年第6期741-744,共4页
目的:对1例遗传性大疱表皮松解症新生儿进行分型和基因变异分析。方法:以2021年7月10日就诊于徐州医科大学附属宿迁医院的1例患儿作为研究对象。采集患儿及其父母的外周血样,提取基因组DNA,通过目标基因捕获测序对其进行变异筛选,并对... 目的:对1例遗传性大疱表皮松解症新生儿进行分型和基因变异分析。方法:以2021年7月10日就诊于徐州医科大学附属宿迁医院的1例患儿作为研究对象。采集患儿及其父母的外周血样,提取基因组DNA,通过目标基因捕获测序对其进行变异筛选,并对候选变异进行Sanger测序家系验证和致病性分析。结果:患儿COL17A1基因存在c.997C>T(p.Q333X)和c.3481dupT(p.Y1161fs*2)复合杂合变异,分别遗传自其父亲和母亲,二者均被判定为致病性。结论:COL17A1基因复合杂合变异可能是本研究患儿良性泛发性萎缩性大疱性表皮松解症的遗传学病因。 展开更多
关键词 col17A1基因 复合杂合变异 良性泛发性萎缩性大疱性表皮松解症
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BP180抗原与自身免疫性大疱性皮肤病的研究进展 被引量:5
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作者 王明悦 王佩茹 +2 位作者 彭洋 陈喜雪 朱学骏 《免疫学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期926-929,933,共5页
BP180是半桥粒的主要组成成分,在表皮与真皮间发挥重要的连接作用,是多种自身免疫性大疱性皮肤病的致病抗体识别并攻击的自身抗原,在这类疾病的诊断与治疗方面都有重要作用。本文对BP180的功能、相关疾病的发病机制及治疗前景的新进展... BP180是半桥粒的主要组成成分,在表皮与真皮间发挥重要的连接作用,是多种自身免疫性大疱性皮肤病的致病抗体识别并攻击的自身抗原,在这类疾病的诊断与治疗方面都有重要作用。本文对BP180的功能、相关疾病的发病机制及治疗前景的新进展做一综述。 展开更多
关键词 BP180 大疱性类天疱疮抗原2 ⅩⅦ型胶原 大疱性类天疱疮
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基于多组学及机器学习方法筛选子痫前期的外周循环诊断标志物
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作者 王晓璐 刘荣慧 严倩 《国际生物医学工程杂志》 CAS 2024年第2期149-155,共7页
目的分析子痫患者的胎盘和外周循环转录组数据,筛选子痫的早期诊断标志物。方法从高通量基因表达数据库中获取子痫患者的临床信息和相应的芯片表达谱数据。通过差异基因表达分析、富集分析和加权基因共表达网络分析(WGCNA)等多组学方法... 目的分析子痫患者的胎盘和外周循环转录组数据,筛选子痫的早期诊断标志物。方法从高通量基因表达数据库中获取子痫患者的临床信息和相应的芯片表达谱数据。通过差异基因表达分析、富集分析和加权基因共表达网络分析(WGCNA)等多组学方法,寻找候选的诊断标志物,并探究子痫发生的潜在机制。然后,采用组合的机器学习方法,包括随机森林树、支持向量机和最小绝对收缩和选择操作符方法,对候选标志物进一步筛选。最后,使用外周循环数据集对筛选后的诊断标志物进行验证。结果差异基因表达分析显示,在子痫中有71个基因上调,21个基因下调。WGCNA分析显示,子痫的发生与青色和绿松石色模块高度相关。候选诊断标志物的富集分析揭示,细胞周期、细胞衰老和免疫相关通路的改变可能是子痫发病的主要原因。经过机器学习的进一步筛选,确定COL17A1和DIO2基因在子痫患者的外周血中显著上调,并具有显著的诊断效能。结论COL17A1和DIO2基因可作为早期诊断子痫的外周循环诊断标志物。 展开更多
关键词 子痫 多组学 机器学习 标志物 col17A1基因 DIO2基因
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