基于GEO数据库奶牛乳房炎致病菌差异表达基因的生物信息学分析

试验旨在筛选与奶牛乳房炎致病菌相关的差异表达基因(DEGs),分析其作用机理。在基因表达数据库(GEO)中筛选得到与奶牛乳房炎致病菌密切相关的基因芯片数据集GSE25413进行基因本体论(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)分析。联合String数据库在Cytoscape软件中构建出蛋白质互作网络(PPI)并筛选出主要的关键基因。结果显示,在GSE25413数据集中共筛选得到127个差异表达基因,其中上调表达基因49个,下调表达基因78个。GO分析共得到450条功能注释,主要涉及炎症反应、缺氧反应等;KEGG通路富集共得到446条信号通路,主要涉及癌症途径、肿瘤坏死因子等信号通路。PPI互作网络共筛选得到IL-6、IL-1B、VEGFA、CXCL8等10个关键基因。经筛选获得的关键基因可作为潜在的分子标志物用于奶牛乳房炎的早期诊断和临床治疗靶点的选择,为奶牛乳房炎的防治提供参考。

基于基因表达综合数据库芯片挖掘结合网络药理学与分子对接探讨芒果苷治疗口腔黏膜下纤维化的机制研究

目的基于基因表达综合(GEO)数据库芯片挖掘、网络药理学及分子对接技术探讨芒果苷(MF)治疗口腔黏膜下纤维化(OSF)的核心作用靶标及潜在作用机制。方法基于GEO芯片挖掘OSF的潜在治疗靶点,利用数据库预测MF潜在作用靶标和收集OSF疾病靶标,使用EVenn平台绘制维恩图,STRING数据库绘制蛋白质互作(PPI)网络,DAVID平台进行基因本体论(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析,Cytoscape 3.10.1软件绘制药物—靶标—通路—疾病网络图,AutoDocktools 1.5.6软件进行分子对接分析及可视化。结果从多种数据库挖掘得到MF潜在靶标356个,OSF疾病靶标360个,选取PPI网络中排名前15个关键靶蛋白,GO功能及KEGG通路富集分析结果显示,MF治疗OSF主要涉及高级糖基化终末产物-受体(AGE-RAGE)、表皮生长因子受体(EGFR)等信号通路。分子对接显示,MF与丝氨酸蛋白激酶(AKT1)、肿瘤坏死因子(TNF)等核心靶点有较佳结合活性。结论MF可能通过多靶点、多途径的方式对OSF发挥治疗作用。

基于基因表达综合数据库和网络药理学探讨香参丸治疗溃疡性结肠炎的分子机制

目的采用生物信息学和网络药理学分析香参丸对溃疡性结肠炎(UC)的分子机制。方法2023年1―5月通过中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)收集香参丸的有效成分及其相关靶点,利用基因表达综合(GEO)数据库筛选UC相关靶点,将香参丸与UC的交集靶点信息上传至STRING并通过Cytoscape 3.7.2可视化蛋白质相互作用(PPI)网络。使用Metascape数据库进行KEGG与GO通路富集分析并预测香参丸作用UC的相关通路,并绘制“中药-成分-疾病-靶点-通路”网络,利用Autodock进行分子对接。结果结果显示共筛选得到香参丸主要成分136个、靶点243个,UC相关靶点1750个,香参丸与UC交集靶点37个,筛选出关键成分槲皮素、刺芒柄花素、木犀草素以及山柰酚等,关键靶点如NOS2、PPARG、IL1B、MMP2以及ICAM1等。分子对接结果提示核心成分与核心靶点结合稳定,平均最低结合能为−5.5986 kCal/mol。KEGG与GO通路富集分析显示香参丸参与多种分子功能和生物过程,其涉及的主要通路有TNF信号通路、Toll样受体信号通路、HIF-1信号通路以及MAPK信号通路等。结论香参丸可通过多靶点、多通路改善UC症状,其主要成分槲皮素、刺芒柄花素、木犀草素以及山柰酚等可能通过TNF信号通路、Toll样受体信号通路、HIF-1信号通路以及MAPK信号通路等作用于NOS2、PPARG、IL1B、MMP2等关键靶点。

基于高通量基因表达数据库筛选系统性红斑狼疮妊娠并发先兆子痫的关键基因

目的应用生物信息学方法筛选系统性红斑狼疮(SLE)妊娠并发先兆子痫(PE)的关键基因,并分析其生物学功能。方法从高通量基因表达(GEO)数据库下载SLE妊娠并发PE相关数据集GSE108497,利用R软件筛选差异表达基因(DEGs)。采用在线分析工具对DEGs进行基因本体(GO)功能注释和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析。利用蛋白质相互作用数据库STRING构建DEGs编码蛋白的相互作用(PPI)网络,并筛选关键基因。绘制受试者工作特征(ROC)曲线评估关键基因对SLE妊娠并发PE的诊断效能。结果从GSE108497数据集中筛选出162个DEGs,其中105个上调,57个下调。GO分析显示,DEGs主要参与T淋巴细胞活化与分化、中性粒细胞介导的免疫调节和脱颗粒等生物学过程。KEGG分析表明,DEGs主要调控原发性免疫缺陷、糖酵解和抗原呈递等通路。PPI网络分析获得9个关键基因:HMGN2、EEFIB2、RPL32、BTF3、MRPLI1、EEFID、EEFIA1、RPL6和RPLPI。ROC曲线提示这些基因对SLE妊娠并发PE具有较高诊断价值,ROC曲线下面积(AUCROC)均大于0.9。结论利用生物信息学方法从GEO数据库筛选并鉴定出9个与SLE妊娠并发PE相关的关键基因,为该病的诊断和治疗提供了新的潜在标志物和靶点。

基于GEO数据库的肥厚型心肌病差异表达基因分析

目的 基于基因表达综合(GEO)数据库,采用生物信息学方法挖掘肥厚型心肌病相关的差异表达基因(DEG),为肥厚型心肌病的临床治疗提供新思路。方法 从GEO数据库中筛选肥厚型心肌病患者和正常对照者的基因数据集芯片GSE68316和GSE148602,应用RStudio软件和GEO数据库基因表达分析工具(GEO2R),以|log2FC|≥1且P <0.05作为筛选标准,筛选数据集中的DEG。选取2个数据集中差异表达最显著的上调和下调基因各10个,分别绘制热图。通过R语言完成关键DEG的基因本体论(GO)以及京都基因和基因组数据库(KEGG)分析。结果 在GSE68316数据集中共筛选出247个DEG,包括125个表达上调的DEG和122个表达下调的DEG;在GSE148602数据集中共筛选出157个DEG,包括44个表达上调的DEG和113个表达下调的DEG。KEGG和GO分析中存在多条通路的富集。结论 通过生物信息学方法,可以有效挖掘肥厚型心肌病DEG,为后续治疗提供新策略。

基于GEO数据库分析水稻低温胁迫关键基因

为了筛选水稻在低温胁迫下的关键基因,从GEO数据库下载水稻4个数据集中的70个样本。利用在线分析程序GEO2R进行共同差异表达基因分析,并对这些差异表达基因进行GO、KEGG分析,构建蛋白质互作网络,对关键基因构建热图。结果表明,获得共同差异表达基因51个,其中上调表达基因1个,下调表达基因50个。上述基因的GO分析结果表明,其细胞组成主要集中在细胞、细胞要素和细胞器上;在分子功能上,上述基因的功能主要集中在结合、催化活性上;在生物过程中,上述基因的功能主要集中在细胞过程、代谢过程和生物调控上。KEGG信号通路分析结果表明,上述基因主要参与植物激素信号转导等通路。在构建的共同差异表达基因的蛋白质网络中,有29个节点。另外,得到10个关键基因、2个关键子网络。研究结果为进一步研究水稻低温胁迫关键基因奠定了基础,也有利于水稻低温育种。

基于GEO数据库的热应激肉鸡脑组织共享差异表达基因的生物信息学分析

试验旨在筛选与肉鸡热应激有关的重要脑组织共享差异表达基因(DEGs),探究其分子作用机理。从基因表达综合数据库(GEO)中获取热应激处理的鸡大脑和下丘脑两套基因芯片数据集,进行生物信息学数据二次挖掘。结果显示,筛选出与热应激有关的重要脑组织共享DEGs共32个,其中显著表达上调基因27个,显著表达下调基因5个。通过基因本体论(GO)、京都基因与基因组百科全书(KEGG)分析,上述基因主要参与7个生物学过程和3个KEGG通路。利用STRING数据库和Cytoscape软件构建蛋白互作网络,有16个节点和102个蛋白质互作;筛选出前7位枢纽基因为GC、FGG、FGA、FGB、PLG、APOB和FABP1,均为差异表达上调基因。研究表明,共享DEGs可能与热应激过程中肉鸡不同组织或器官的损伤及发病有关。

利用GEO数据库分析糖尿病患者冠心病易感相关基因表达差异的生物信息学分析

目的 应用GEO数据库分析单纯糖尿病患者与合并冠状动脉粥样硬化性心脏病(CAD)的糖尿病(DM)患者相关基因的表达差异。方法 检索基因表达数据库(GEO)并筛选DM患者合并CAD的DM患者相关基因表达谱数据。时间截点选择2021年5月,筛选条件选择“Diabetes”及“Coronary Heart Disease”,物种类型选择“human”。使用GEO2R分析DM患者合并CAD的差异表达基因,并对单纯DM患者与合并CAD的DM患者间的通路富集情况做KEGG分析,而后使用PPI分析找出关键基因及其蛋白靶标;并以同期健康体检人群及单纯CAD患者作为参照组,对单纯DM、单纯CAD及合并CAD的DM患者差异基因表达情况进行比较。结果 从选定数据集共筛选出差异基因32 322个,设置筛选条件为组间表达量的比值Log2FC>2且P<0.05,共筛选出差异基因76个,其中上调基因23个,下调基因53个。DM与合并CAD的DM有10条显著差异性富集信号通路(P<0.05)。GO功能分析得到显著富集条目30个,其中10个(33.3%)与生物过程(BP)相关,10个(33.3%)与细胞组分(CC)相关,10个(33.3%)与分子功能(MF)相关。PTC与对照组显著差异基因共计42个,其中排名前10的分别是MYC、C3、AGTR1、PPARG、ADRB3、ACE、NOS3、MTHFR、UTS2、PON2;合并CAD组患者的MYC、C3、AGTR1、PPARG、ADRB3、ACE及UTS2基因表达水平明显高于单纯DM组,而NOS3、MTHFR及PON2基因表达水平明显低于单纯DM组(均P<0.05);单纯DM组与单纯CAD组间MYC、C3、AGTR1、PPARG、ADRB3、ACE、NOS3及MTHFR基因表达水平差异无统计学意义,而单纯CAD组的UTS2明显低于单纯DM组,PON2明显高于单纯DM组(均P<0.01)。结论 DM合并CAD发生的关键影响基因主要包括MYC、C3、AGTR1、PPARG、ADRB3、ACE、NOS3、MTHFR、UTS2、PON2,可能通过磷脂酰肌醇3-激酶/蛋白激酶B信号通路(PI3K/AKT signaling pathway)、病毒致癌作用(Viral carcinogenesis)、黏着斑(Focal adhesion)、Wnt信号通路(Wnt signaling pathway)等对DM发生合并CAD的影响。

基于基因表达综合数据库的缺血性卒中缺氧相关差异基因表达分析

目的基于基因表达综合(GEO)数据库,采用生物信息学方法分析缺血性卒中的基因表达情况,结合缺氧相关基因,解析缺氧相关差异基因(HRDEGs)表达特征,筛选出关键基因,为深入了解缺血性卒中提供重要支撑。方法从GEO数据库下载GSE16561和GSE58294两个数据集,采用Python软件进行数据合并,利用Combat方法消除批次效应,同时保留疾病分组特征。对消除批次效应前后的数据采用主成分分析法进行降维处理,并对缺血性卒中组和正常对照组人群进行组内相关系数(ICC)检测。对合并及批次效应消除后数据集进行基因集富集分析(GSEA)及单样本GSEA,以名义P值(NOM P-val)<0.05且假阳性率P值(FDR P-val)<0.25作为标准,筛选出具有显著差异的基因集。利用R软件对GSE16561和GSE58294数据集合并及批次效应消除后的缺血性卒中患者和正常对照者之间的差异表达基因进行鉴定[以log 2基因表达差异倍数(FC)的绝对值≥0.58和矫正P值(P adj)<0.05作为筛选标准],并与在美国国立生物技术信息中心(NCBI)中获取的缺氧相关基因进行交集,得到HRDEGs。对HRDEGs进行基因本体论(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析,使用STRING数据库构建差异表达基因的蛋白质互相作用网络,利用Cytoscape3.8软件筛选排名前10位的关键基因。结果ICC分析结果显示,消除批次效应后的GSE16561和GSE58294数据集中缺血性卒中和正常对照者的ICC分别为0.94和0.98,一致性极好。GSEA结果显示,对GSE16561和GSE58294合并及批次效应消除后的新数据集中,34个基因集在缺血性卒中样本中显著富集,筛选出表达差异基因404个(均P adj<0.05),其中高表达基因354个,低表达基因50个。与缺氧相关基因进行交集,获得64个HRDEGs。GO富集分析表明,HRDEGs主要在囊泡腔、细胞质囊泡腔、分泌颗粒腔和特殊颗粒中显著富集,具有酰胺结合、肽结合、磷脂结合和酶抑制活性等分子功能,主要参与了细胞因子产生的正向调节、炎性反应的调节、对细菌来源分子的反应和对脂多糖的反应等生物学过程。KEGG富集分析表明,HRDEGs主要在血脂与动脉粥样硬化、沙门氏菌感染、中性粒细胞胞外陷阱形成、核苷酸结合寡聚化结构域样受体信号通路、癌症中的蛋白聚糖、结核病和坏死性凋亡等通路上存在富集。基于蛋白质互相作用网络,最终筛选出了10个关键基因,分别为ARG1(精氨酸酶1)、CASP1(含半胱氨酸的天冬氨酸蛋白水解酶1)、IL-1R1(白细胞介素1受体1型)、ITGAM(整合素亚基αM)、MMP9(基质金属蛋白酶9)、PTGS2(前列腺素内过氧化物合酶2)、STAT3(信号传感器和转录激活剂3)、TLR2(Toll样受体2)、TLR4、TLR8。。结论通过生物信息学挖掘,本研究获得了10个缺血性卒中与缺氧相关的关键基因,可能为后续研究工作及诊断治疗提供了潜在靶点。

基于GEO数据库的硒酵母影响肉鸡肝脏差异表达基因的生物信息学分析

试验旨在筛选补充硒酵母后肉鸡肝脏的差异表达基因(DEGs),探究硒酵母影响肉鸡生长发育和健康的分子作用机理。研究从基因表达综合数据库(GEO)获取基因表达谱数据集,进行生物信息挖掘。结果显示,筛选出与硒酵母有关的600个DEGs,利用DAVID软件对其进行基因本体论(GO)、京都基因和基因组百科全书(KEGG)注释,显著富集18个生物学过程和12个KEGG通路;利用STRING数据库构建546个节点和905个边的蛋白互作网络(PPI);利用Cytoscape软件筛选出6个枢纽基因(FN1、PLCG1、MYO3A、ITGA8、KDM6A和ATP2B2)和4个基因模块。研究表明,上述6个枢纽基因和心肌细胞中肾上腺素能信号、钙信号通路、同源重组、黏着斑及真核生物核糖体生物合成5个通路可能是硒酵母影响肉鸡生长发育和健康的关键基因和关键途径。

基于GEO数据库分析食管癌差异表达基因

目的寻找食管癌的差异表达基因,进一步筛选与食管癌发生潜在靶点,为食管癌防治提供新思路。方法从基因表达综合(GEO)数据库下载GSE9982基因芯片,利用iDEP在线分析工具筛选食管癌患者与健康人群黏膜组织差异表达基因,并进行差异基因可视化展示。利用STRING数据库进行蛋白质相互作用分析,筛选关键基因。使用注释、可视化和综合发现数据库(DAVID)在线数据库对差异表达基因进行基因本体论(GO)富集分析。结果食管癌差异表达基因497个,上调基因191个,下调基因306个。基因富集分析显示在分子功能、细胞组分、生物过程方面蛋白结合、细胞核、细胞分裂富集结果显著。蛋白相互作用分析得出可视化结果并筛选出10个关键差异表达基因。结论本研究筛选得出食管癌发生主要基因并进行富集分析,结果显著为研究食管癌发病机制和治疗靶点提供方向。

基于基因表达综合数据库筛选急性冠脉综合征的差异基因和生物信息学分析

目的对急性冠脉综合征(ACS)患者和正常患者的mRNA基因芯片数据进行生物信息学分析,筛选ACS差异表达基因,确定ACS的核心基因。方法利用基因表达综合数据库(GEO)下载的数据筛选ACS患者与正常患者之间差异表达基因,对差异表达基因进行基因功能(GO)富集分析,使用String在线数据库构建基因的蛋白互作网络(PPI),并确定ACS的核心基因。结果筛选出ACS患者与正常患者之间存在350个差异基因,上调基因244个,下调基因106个;GO富集分析结果显示,差异基因主要富集于核糖体相关的信号通路;构建差异表达基因的PPI网络共筛选出20个核心基因,治疗后ACS患者与正常患者基本转录因子3(BTF3)基因表达比较差异有统计学意义(P<0.05),两者间其他基因表达比较差异无统计学意义。结论筛选出的20个核心基因可作为ACS的核心基因,为ACS的治疗和研究提供理论指导。

通过GEO数据库筛选宫颈癌发生的相关基因

目的利用数据库筛选宫颈癌致病的关键基因,探讨宫颈癌的发病机制。方法从高通量基因表达数据库(GEO)下载宫颈癌相关的芯片数据GSE89657、GSE63678和GSE29570,利用GEO2R在线分析软件筛选出宫颈癌差异基因748个,分别对差异基因进行基因本体富集分析(GO)、京都基因和基因组百科全书(KEGG)通路分析以及蛋白质-蛋白质相互作用网络(PPI)分析。结果3个数据库共呈现32个共同差异基因,分别为15个上调基因,17个下调基因。差异基因导入DAVID数据库发现与宫颈癌细胞凋亡和基因表达负调控、癌症通路有关。发现10个差异基因成为PPI网络复合体中的中枢基因,其表达水平的改变与宫颈癌的不良预后有关。其中拓扑异构体酶Ⅱa(TOP2A)在宫颈癌的诊断中最为重要。结论通过GEO数据库分析宫颈癌的基因芯片数据,获取与其预后密切相关的基因,为疾病的早期诊断提供分子水平上的参考依据。

基于GEO和TCGA数据库筛选恶性胸膜间皮瘤免疫治疗疗效预测关键基因

目的探索免疫治疗在恶性胸膜间皮瘤(malignant pleural mesothelioma,MPM)中免疫疗效相关关键分子及其可能的机制。方法2018年7月至2020年7月,纳入GEO数据库中GSE117358的表达谱进行分析;首先,根据是否对免疫治疗是否有效分为两组:免疫治疗反应组和免疫治疗无反应组,同时分析两组之间差异有统计学意义基因;其次,分析两组差异有统计学意义基因在基因本体(gene ontology,GO)生物学行为及京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and ge‐nomes,KEGG)富集信号通路等方面的差异;最后,对差异有统计学意义基因构建蛋白-蛋白互作网络,筛选在生物学行为中的重要模块及关键基因,并对关键基因在TCGA数据库中进行整合分析验证。结果在免疫治疗反应组(12个样本)及免疫治疗无反应组(12个样本)中共筛选出1025个差异基因,相对于免疫治疗无反应组,在免疫治疗反应组中有782个上调和243个下调基因。GO和KEGG分析显示,这些差异基因的功能主要集中在细胞因子受体通路、细胞黏附通路、T细胞受体通路及NFkappa B信号通路等;在蛋白-蛋白互作网络分析中,筛选出节点度最高的10个核心基因包括Tnf,Il6,Ptprc,Csf2,Cd86,Cxcl9,Sell,Cxcr3,Ccl2,Cd40。TCGA数据库整合分析显示,Tnf,Il6,Cd86,Cxcl9,Sell,Cxcr3,Cd40等疗效相关关键基因在肉瘤样胸膜间皮瘤中呈现相对高表达,且差异有统计学意义。结论核心基因Tnf,Il6,Ptprc,Csf2,Cd86,Cxcl9,Sell,Cxcr3,Ccl2,Cd40有望成为预测MPM的分子标志物及治疗的潜在靶点。

基于GEO数据库筛选代谢综合征潜在生物标志物

目的通过分析基因表达综合数据库(GEO)中代谢综合征患者外周血单个核细胞(PBMC)的基因数据集(GSE98895和GSE23561),寻找代谢综合征的关键基因。方法分析GSE98895数据集中代谢综合征患者与健康志愿者PBMC的差异表达基因。对差异表达基因进行基因本体论(GO)富集分析和京都基因与基因组数据库(KEGG)富集分析。构建差异表达基因的蛋白质互作(PPI)网络,筛选出度值最高的10个基因作为核心基因。通过GSE98895数据集、GSE23561数据集和人类蛋白图谱(HPA)数据库验证核心基因在代谢综合征患者PBMC中的表达,构建基于核心基因的环状RNA(circ RNA)-微小RNA(miRNA)-m RNA互作网络。结果从GSE98895数据集中共获得155个代谢综合征患者与健康志愿者的差异表达基因,其中表达上调62个、表达下调93个。GO和KEGG富集分析结果显示,差异表达基因主要涉及转录调节、免疫应答、cAMP信号通路、T细胞受体信号通路等。PPI网络中度值最高的10个基因分别为:JUN、IFNG、MMP9、PIK3R1、LCK、NGF、PDGFRB、CD79B、CX3CR1和ABCA1。验证结果显示,代谢综合征患者PBMC中IFNG和LCK的表达均显著高于健康志愿者(P<0.05)。HPA数据库分析结果显示,IFNG和LCK主要表达于T细胞和自然杀伤(NK)细胞。构建circ RNA-miRNA-m RNA互作网络,与IFNG相关的miRNA有7个、circ RNA有43个;与LCK相关的miRNA有16个、circ RNA有62个。结论代谢综合征患者PBMC中IFNG和LCK表达显著增加,对基于IFNG和LCK的circ RNAmiRNA-m RNA互作网络进行深入研究,可能有助于发现代谢综合征发生、发展的分子机制和生物标志物。

基于基因表达综合数据库与中医传承辅助系统分析气虚血瘀型脑梗死的中医药防治策略

目的:利用GEO芯片数据及中医传承辅助系统,获取气虚血瘀型脑梗死的差异基因及中医药防治方剂,并分析其作用机制,为气虚血瘀型脑梗死的中医药防治策略提供理论依据。方法:采用生物信息学、数据挖掘、网络药理学等多学科交叉方法,对气虚血瘀型脑梗死的中医药防治策略进行探讨。整合基因表达综合数据库(GEO)、中医药整合药理学研究平台(TCMIP)、GeneCards、PubChem、中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)、STRING、WebGestalt、DAVID多数据库资源及Cytoscape、R语言软件工具,对气虚血瘀型脑梗死疾病靶点、中药靶点进行筛选,从蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络、基因本体(GO)及京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集的角度,对中医传承辅助系统数据挖掘获取的气虚血瘀型脑梗死基础方的作用机制进行探讨。结果:获取2542个气虚血瘀型脑梗死疾病靶点,其中差异基因结果显示HIF1A、PIK3CA、PIK3R1、TP53、NFKB1、HSP90AA1、CREBBP、CASP8、IL6、TNF、ITGB等表达上调,APOE、IGF1、CXCL5、SRC、ADCY5、PTGS2等表达下调,可作为疾病诊断治疗的潜在靶点。58首气虚血瘀型脑梗死方剂的用药规律,包括频次、关联及新方组合,获得气虚血瘀型脑梗死基础方剂,由黄芪、川芎、当归、地龙、党参、西洋参、白术、桃仁、赤芍、枳实10味中药组成,具有益气活血、行气化痰的功效,其作用机制可能与调控差异基因以多组分、多功能、多途径的方式,主要通过HIF-1、TNF、NF-kappa B、Apoptosis、PI3K-AKT等通路发挥作用。结论:气虚血瘀型脑梗死的中医药防治当以差异基因靶点为中心,筛选出临床基础方,根据临床辨证施治加减中药,同时可采用多学科交叉方法对气虚血瘀型脑梗死的方剂从多组分、多途径、多靶点层面进行临床与实验验证。本研究为中医药治疗气虚血瘀型脑梗死提供了方法理论上的指导,对推动中医药现代化具有重要意义。

基于GEO数据库筛选不明原因复发性流产的枢纽基因及信号通路

目的利用生物信息学方法筛选不明原因复发性流产(URSA)相关差异表达基因(DEGs)及信号通路,以期为URSA的诊断和治疗提供新思路。方法从GEO数据库中筛选数据集,利用R软件DESeq 2包筛选DEGs,应用DAVID数据库对DEGs进行GO和KEGG分析,通过STRING数据库构建DEGs的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络,再通过Cytoscape软件筛选出URSA的最显著模块及枢纽(Hub)基因,并对其进行可视化处理。采用GSE26787数据集验证Hub基因的差异表达。结果经筛选共得到432个DEGs,其中121个DEGs上调,311个DEGs下调。GO富集分析显示,DEGs参与细胞分裂、有丝分裂核分裂、姐妹染色单体的凝聚力和信号转导等生物过程(BP);细胞成分(CC)位于纺锤体、染色体着丝粒点、纺锤体两极、中体;分子功能(MF)与蛋白结合、微管结合、受体活性等相关;KEGG富集分析表明,DEGs富集于自然杀伤(NK)细胞介导的细胞毒性、细胞周期、p53信号通路、抗原加工和呈递、精氨酸和脯氨酸代谢通路。通过PPI网络筛选得到与URSA密切相关的5个Hub基因,分别为CCNB2、MELK、HMMR、CENPU、GTSE1,最后在GSE26787数据集中验证了以上Hub基因的显著差异表达。结论获得的432个DEGs和5个Hub基因可能是URSA的生物标志物。

基于GEO和TCGA数据库分析促癌基因INHBA和抑癌基因CLCA4、CA4在结直肠癌中表达

目的:通过分析GEO数据库结直肠癌相关芯片集,寻找差异基因,并在TCGA数据库和GEO数据库进行验证,为结直肠癌的早期诊断寻找标志物。方法:分析GEO数据库结直肠癌相关芯片集GSE21510、GSE25071、GSE32323。分别分析差异基因,采用文恩图软件查找共同差异基因。进一步在TCGA数据库查找差异基因在结直肠癌中的表达及生存曲线。最后通过GEO数据库GSE24514验证差异基因的表达。结果:GSE21510,包含104例样本,共筛选出251个差异基因,其中上调基因146个,下调基因105个。GSE25071,包含50例样本,共筛选出669个差异基因,其中上调基因312个,下调基因357个。GSE32323,包含10例样本,共筛选出353个差异基因,其中上调基因115个,下调基因238个。在样本中上调基因为促癌基因,下调基因为抑癌基因。经文恩图分析,3个基因集交集共有15个基因,其中上调基因3个,下调基因12个。在TCGA数据库中查找差异基因的表达量和生存曲线,生存曲线选择结肠癌数据集,选取279个样本进行分析。根据差异基因的表达和生存曲线,最终确定促癌基因INHBA和抑癌基因CLCA4、CA4为结直肠癌的标志物。最后在GSE24514芯片集验证差异基因的表达。结论:通过GEO和TCGA数据库筛选及验证,发现在结直肠癌组织中INHBA基因明显上调,CLCA4、CA4基因明显下调。最终确定促癌基因INHBA和抑癌基因CLCA4、CA4可作为结直肠癌早期诊断的标志物。

基于GEO数据库的食管鳞癌核心基因SPP1和POSTN的鉴定及验证

目的鉴定并验证食管鳞癌(esophageal squamous cell carcinoma,ESCC)的核心基因,探讨SPP1和POSTN表达与食管癌患者临床病理特征和预后的关系。方法GEO数据库下载数据集GSE23400和GSE161533,R语言筛选差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)。DAVID数据库做GO富集分析及KEGG通路分析。STRING数据库构建蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络,Cytoscape软件鉴定核心基因(Hub genes)。GEPIA数据库验证核心基因在食管癌(包含但不限于ESCC)和正常食管组织中差异表达并评估其预后价值,免疫组化技术进一步验证SPP1和POSTN在ESCC和癌旁组织中差异表达。收集患者临床数据,分析SPP1和POSTN表达与ESCC患者临床病理特征(性别、年龄、肿瘤分化程度、淋巴转移、TNM分期、肿瘤浸润深度及肿瘤最大径)的相关性及其预后价值。结果322个DEGs中,127个上调基因,195个下调基因。GO分析主要富集于钙离子结合、细胞质、胞外基质分配等方面;KEGG通路分析主要富集在蛋白质消化吸收和细胞外基质(extracellular matrix,ECM)受体相互作用。PPI筛选出8个核心基因,GEPIA数据库验证8个核心基因在食管癌组织均高表达(P<0.01),其中COL1A1、POSTN、COL1A2、SPP1高表达与食管癌患者预后差相关性大(P<0.05);免疫组化显示SPP1和POSTN蛋白在ESCC组织中的表达水平较癌旁组织高(分别为P<0.001和P=0.018)。其中SPP1蛋白高表达与ESCC患者的TNM分期、肿瘤大小、浸润深度(均P<0.05)相关性大;POSTN蛋白高表达与ESCC患者的TNM分期、浸润深度(均P<0.05)相关性大,SPP1和POSTN高表达ESCC患者具有更差的无病生存(disease free survival,DFS)期(分别为P=0.0109和P=0.0088)。结论SPP1和POSTN蛋白在ESCC组织中的表达水平高于癌旁组织,且SPP1和POSTN高表达食管癌患者预后更差。

基于GEO数据库筛选阿尔茨海默病的关键基因

目的 应用生物信息学方法筛选阿尔茨海默病的关键基因。方法 从GEO数据库下载GSE5281和GSE138260数据集,用R语言对数据集进行去批次效应;WGCNA分析构建共表达网络,筛选与疾病相关基因模块并绘制基因聚类图和相关性图;以WGCNA筛选出的模块基因为对象进行差异表达基因分析,绘制火山图及热图;对差异表达基因进行Lasso回归分析,筛选关键基因;对差异表达基因进行京都基因和基因组数据库(KEGG)和基因本体(GO)富集分析,绘制气泡图。结果 通过WGCNA分析获得包含704个基因的brown模块与疾病高度相关;brown模块差异表达分析得到39个差异表达基因,其中10个下调基因,29个上调基因;进一步Lasso回归后筛选出9个关键基因。GO和KEGG富集分析表明,差异表达基因在矿物质元素的吸收、氧化还原驱动的活性跨膜转运蛋白等方面富集。结论 GEO数据库初步筛选出潜在的阿尔茨海默病关键基因,但还需进一步实验验证。