目的:探讨先天性单侧输精管缺如(CUAVD)合并无精子症患者囊性纤维化跨膜转导(CFTR)基因全外显子检测的结果与意义。方法:抽取CUAVD合并无精子症6例患者外周血行CFTR全外显子突变及多态性检测,测序结果与UCSC Genome Browser on Human De...目的:探讨先天性单侧输精管缺如(CUAVD)合并无精子症患者囊性纤维化跨膜转导(CFTR)基因全外显子检测的结果与意义。方法:抽取CUAVD合并无精子症6例患者外周血行CFTR全外显子突变及多态性检测,测序结果与UCSC Genome Browser on Human Dec.2013 Assembly进行在线比对及分析。结果:6例CUAVD合并无精子症患者中,1例第6号外显子中可检测到1个已知错义突变c.592G>C,2例患者第10号外显子前非编码区域发现c.1210-12T[5]剪切突变,且该2例患者合并第11号外显子上V470单倍体。结论:CUAVD合并无精子症患者CFTR全外显子基因突变有一定的检出率,有必要对这部分患者进行CFTR基因突变检测。展开更多
目的通过生物信息学方法分析非梗阻性无精子症(NOA)和正常男性睾丸间质细胞中的差异表达基因及其核心基因。方法采用生物信息学方法整合GEO(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo)中的GSE149512数据集,选取无生精障碍的人群为正常组,NOA患者...目的通过生物信息学方法分析非梗阻性无精子症(NOA)和正常男性睾丸间质细胞中的差异表达基因及其核心基因。方法采用生物信息学方法整合GEO(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo)中的GSE149512数据集,选取无生精障碍的人群为正常组,NOA患者为NOA组。运用R软件(版本4.02)中的Seurat包(版本4.0)整合分析GSE149512的数集,并采用非线性降维UMAP的方法进行细胞聚类分析;通过Find All Markers函数,获取细胞聚类的Marker基因,并查询Human Cell Landscape(HCL)数据库进行细胞注释,并绘制差异表达基因的可视化热图;运用Cytoscape软件(3.6.1版)的ClueGO和CluePedia插件对差异基因的进行GO功能富集和KEGG通路分析;通过String数据库(http://string-db.org),构建差异基因的PPI网络;运用CytoHubba插件中的5种运算方法(Degree、DMNC、EPC、MCC、MNC)识别PPI网络中的核心基因并绘制韦恩图。结果整合GSE149512数据集,最终形成1个由39392个细胞、40210个基因、31个聚类细胞构成的数据集,其中,NOA组有17415个细胞、正常组有21977个细胞。通过Find All Markers函数识别聚类细胞的Marker基因发现,NOA组的细胞主要由体细胞构成,其睾丸间质细胞占比最高,为44.4%(7736/17415);分析两组研究对象睾丸间质细胞共得到145个差异表达基因,与正常组相比较,NOA组82个基因上调、63个基因下调。GO富集分析结果显示,在生物学过程方面,睾丸间质细胞发挥作用较多,且在免疫抗原提呈功能方面也发挥着重要作用;在细胞组分方面,主要在细胞膜、胞质和核糖体中发挥作用;在分子功能方面,主要发挥细胞周期蛋白激酶的调控、核苷核酸的链接等作用。KEGG通路分析结果显示,主要通过病毒感染、炎症细胞因子等通路发挥显著作用。PPI网络结果显示,差异表达基因构建了158个点和2132条边的蛋白互作网络,识别出RPS11等10个核心基因。结论本研究通过生物信息学方法显示了NOA患者睾丸间质细胞中的差异表达基因及核心基因,为后续探讨NOA的新机制奠定了基础。展开更多
文摘目的:探讨先天性单侧输精管缺如(CUAVD)合并无精子症患者囊性纤维化跨膜转导(CFTR)基因全外显子检测的结果与意义。方法:抽取CUAVD合并无精子症6例患者外周血行CFTR全外显子突变及多态性检测,测序结果与UCSC Genome Browser on Human Dec.2013 Assembly进行在线比对及分析。结果:6例CUAVD合并无精子症患者中,1例第6号外显子中可检测到1个已知错义突变c.592G>C,2例患者第10号外显子前非编码区域发现c.1210-12T[5]剪切突变,且该2例患者合并第11号外显子上V470单倍体。结论:CUAVD合并无精子症患者CFTR全外显子基因突变有一定的检出率,有必要对这部分患者进行CFTR基因突变检测。
文摘目的通过生物信息学方法分析非梗阻性无精子症(NOA)和正常男性睾丸间质细胞中的差异表达基因及其核心基因。方法采用生物信息学方法整合GEO(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo)中的GSE149512数据集,选取无生精障碍的人群为正常组,NOA患者为NOA组。运用R软件(版本4.02)中的Seurat包(版本4.0)整合分析GSE149512的数集,并采用非线性降维UMAP的方法进行细胞聚类分析;通过Find All Markers函数,获取细胞聚类的Marker基因,并查询Human Cell Landscape(HCL)数据库进行细胞注释,并绘制差异表达基因的可视化热图;运用Cytoscape软件(3.6.1版)的ClueGO和CluePedia插件对差异基因的进行GO功能富集和KEGG通路分析;通过String数据库(http://string-db.org),构建差异基因的PPI网络;运用CytoHubba插件中的5种运算方法(Degree、DMNC、EPC、MCC、MNC)识别PPI网络中的核心基因并绘制韦恩图。结果整合GSE149512数据集,最终形成1个由39392个细胞、40210个基因、31个聚类细胞构成的数据集,其中,NOA组有17415个细胞、正常组有21977个细胞。通过Find All Markers函数识别聚类细胞的Marker基因发现,NOA组的细胞主要由体细胞构成,其睾丸间质细胞占比最高,为44.4%(7736/17415);分析两组研究对象睾丸间质细胞共得到145个差异表达基因,与正常组相比较,NOA组82个基因上调、63个基因下调。GO富集分析结果显示,在生物学过程方面,睾丸间质细胞发挥作用较多,且在免疫抗原提呈功能方面也发挥着重要作用;在细胞组分方面,主要在细胞膜、胞质和核糖体中发挥作用;在分子功能方面,主要发挥细胞周期蛋白激酶的调控、核苷核酸的链接等作用。KEGG通路分析结果显示,主要通过病毒感染、炎症细胞因子等通路发挥显著作用。PPI网络结果显示,差异表达基因构建了158个点和2132条边的蛋白互作网络,识别出RPS11等10个核心基因。结论本研究通过生物信息学方法显示了NOA患者睾丸间质细胞中的差异表达基因及核心基因,为后续探讨NOA的新机制奠定了基础。