基于高通量基因表达数据库及生物信息学对坐骨神经痛差异表达基因的分析研究

目的基于高通量基因表达(GEO)数据库及生物信息学筛选坐骨神经痛相关差异表达基因(DEGs),分析其生物学功能,为临床治疗坐骨神经痛提供参考。方法通过GEO数据库获取坐骨神经痛基因芯片(GSE124272)数据集,经仙桃学术软件异质性分析获取坐骨神经痛相关DEGs,对坐骨神经痛相关DEGs进行基因本体论(GO)、京都基因与基因组百科全书(KEGG)的通路富集分析。借助Cytoscape软件实施蛋白质互作网络(PPI)分析获取关键基因,经转录因子调控网络专用数据库(TRRUST)确定关键基因的主要调节转录因子及相应的调节关系。结果415个坐骨神经痛相关DEGs经PPI分析共获取15个关键基因,经TRRUST确定共12个TF协同参与检查点激酶1(CHEK1)、含杆状病毒IAP重复序列蛋白5(BIRC5)、细胞周期蛋白B2(CCNB2)、胸苷酸合成酶(TYMS)、细胞周期蛋白B1(CCNB1)关键基因的调控。结论CHEK1、BIRC5、CCNB2、TYMS、CCNB1可作为坐骨神经痛的新治疗靶点和预防标志物。

基于高通量基因表达数据库开发骨肉瘤预后相关的微小RNA研究

目的筛选骨肉瘤失调微小RNA(microRNA),构建多基因预后模型,探索骨肉瘤的关键microRNA治疗靶标。方法通过高通量基因表达数据库(gene expression omnibus, GEO)中的GSE28423数据集,筛选相对于癌旁正常组织和骨肉瘤组织中的差异microRNA,并利用GSE39040数据集中的临床信息,分析这些差异microRNA对预后生存的影响;对关键microRNA的靶基因进行功能富集,探索关键microRNA的功能,构建基于关键microRNA的预后预测模型。结果共获得共166个差异microRNA,其中70个下调,96个上调(P<0.05),其中有3个microRNA对患者的总体生存率以及预后有显著影响(P<0.05),分别是hsa–miR–1、hsa–miR–153和hsa–miR–487b。构建由hsa–mi R–1、hsa–miR–153和hsa–miR–487b共同组成的预后预测模型,ROC结果显示该模型具有良好的预后预测性能(AUC=0.842 8,95%CI:0.741 7~0.943 9,P<0.000 1);功能富集分析也提示,hsa–miR–1、hsa–miR–153和hsa–mi R–487b所调控的靶基因,富集于细胞增殖、凋亡和上皮间充质转化等多个与肿瘤相关的功能(P<0.05)。结论has–mi R–1、has–miR–153和has–miR–487b可能在骨肉瘤的发生发展过程中发挥重要作用,并有望成为骨肉瘤生物分子标志物及治疗靶点。

GEO(Gene Expression Omnibus):高通量基因表达数据库

GEO(Gene Expression Omnibus)数据库包括高通量实验数据的广泛分类,有单通道和双通道以微阵列为基础的对mRNA丰度的测定;基因组DNA和蛋白质分子的实验数据;其中包括来自以非阵列为基础的高通量功能基因组学和蛋白质组学技术的数据也被存档,例如基因表达系列分析(serial analysis of gene expression,SAGE)和蛋白质鉴定技术.迄今为止,GEO数据库包含的数据含概10000个杂交实验和来自30种不同生物体的SAGE库.本文概述了GEO数据库的查询和浏览,数据下载和格式,数据分析,贮存与更新,并着重分析GEO数据浏览器中控制词汇的使用,阐述了GEO数据库的数据挖掘以及GEO在分子生物学领域中的应用前景.GEO可由此公众网址直接登陆http://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/geo/.

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。

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。

联合多种高通量表达谱数据库挖掘胃癌S100基因的差异表达

目的:探讨利用生物信息学方法筛选胃癌组织与正常胃组织差异表达基因的可行性及具体方法,寻找胃癌相关S100基因.方法:联合SAGE分析、虚拟电子杂交和虚拟微阵列,挖掘癌基因组解剖计划和基因表达综合数据库资源中关于胃癌和正常胃组织差异表达S100基因.结果:5个S100基因在胃癌组织中上调表达,包括S100A2、S100A3、S100A4、S100A7和S100A10.S100A3是新的胃癌过表达基因.结论:首次探讨性利用生物信息学方法系统分析胃癌S100基因表达.多个S100家族成员在胃癌中上调表达.联合多数据库挖掘肿瘤相关基因是一个可靠的方法,给进一步生物学实验以大量的提示.

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。

网络药理学联合基因表达数据库芯片分析及分子对接技术探讨健脾清化化瘀汤治疗胃癌前病变的潜在机制

目的基于网络药理学联合基因表达数据库(GEO)芯片分析及分子对接技术探讨健脾清化化瘀汤治疗胃癌前病变(PLGC)的成分靶点及信号通路,预测其潜在作用机制。方法利用中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)及本草组鉴数据库(HERB)搜集健脾清化化瘀汤中14味药物的活性成分和靶点。通过GEO数据库中的GSE55696基因芯片获取差异表达基因,利用人类孟德尔遗传在线数据库(OMIM)、Dis Ge Net、Gene Cards疾病数据库获取PLGC的相关疾病靶点,运用R软件获取健脾清化化瘀汤治疗PLGC的关键靶点。通过R语言对关键靶点进行基因本体论(GO)和京都基因和基因组的百科全书(KEGG)通路富集分析,利用蛋白互作(STRING)数据库及Cytoscape3.9.1软件绘制关键靶点的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络,筛选出核心靶点,利用Cytoscape3.9.1构建健脾清化化瘀汤与PLGC的“活性成分-关键靶点”网络,筛选出核心成分,最后将核心成分与核心靶点进行分子对接,探索蛋白与分子间的亲和性。结果共获得健脾清化化瘀汤226个活性成分,对应416个药物靶点;获得PLGC差异表达基因1673个,疾病数据库获得相关靶点1302个;药物与疾病交集基因149个;GO功能富集分析得到2802个条目,KEGG通路富集分析得到161条相关通路,主要涉及糖尿病并发症晚期糖基化终末产物/AGEs受体(AGE-RAGE)信号通路与癌症相关信号通路;筛选得到核心活性成分槲皮素、木犀草素等,核心靶点TP53、JUN、AKT1等;分子对接结果证实核心成分与核心靶点之间有较好的结合活性。结论健脾清化化瘀汤可能通过参与多条信号通路作用于多成分、多靶点,从而发挥治疗PLGC的效用。

基于基因数据库分析GRB2在肾癌中的表达及其与患者预后的关系

目的探讨生长因子受体结合蛋白2(GRB2)基因在肾癌中的表达及其对患者预后的影响。方法挖掘ONCOMINE数据库中肾癌GRB2基因相关数据进行基因表达分析,结合在TCGA数据库中挖掘的GRB2基因在肾癌组织和正常组织中的表达差异,获得GRB2基因的表达与患者预后的关系。并通过STRING数据库,构建GRB2基因的蛋白质-蛋白质互作网络图。采取实时荧光定量PCR的方法检测6例肾癌组织及其癌旁正常组织中GRB2基因的相对表达量。结果与正常肾组织相比,GRB2基因在肾癌组织中的表达明显升高,差异具有统计学意义(t=8.21,P<0.05),GRB2基因在肾癌组织中的表达升高与肾癌患者预后相关(z=2.71,P<0.05)。进一步对GRB2相关的14个相互作用蛋白进行分析显示,GRB2主要参与了细胞的增殖和凋亡过程。肾癌组织中GRB2基因相对表达量显著高于其癌旁正常组织(t=6.98,P<0.001)。结论GRB2基因在肾癌组织中高表达,且其基因表达水平与肾癌患者的预后明显相关。

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。

基于生物信息学和CMap数据库分析肺癌相关基因及潜在治疗药物

目的基于生物信息学和关联性图谱(CMap)数据库筛选肺癌相关基因及其潜在的治疗药物,为肺癌的治疗提供新思路。方法从基因表达数据库(GEO)中选择GSE89039、GSE118370和GSE136043,采用R软件筛选差异表达基因(DEGs),将DEGs进行GO和KEGG富集分析,并构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络;使用基因表达谱交互分析(GEPIA)验证枢纽基因的表达以及预后价值;采用CMap数据库筛选具有肺癌治疗作用的潜在候选药物。结果我们共确定了530个DEGs,包括150个上调基因和380个下调基因。这些DEGs主要富集在细胞外基质(ECM)-受体相互作用、细胞黏附等方面。PPI网络由527个节点,1298条连接线组成,前十个枢纽基因分别为SDC1、CDH5、FGF2、PECAM1、IL6、CAV1、MMP9、SPP1、VWF、PPARG。通过GEPIA分析这些枢纽基因相关的总生存期(OS),结果显示SPP1对OS具有显著影响。使用CMap数据库筛选出的对肺癌具有潜在治疗作用的FDA批准上市的候选药物,包括腺苷脱氨酶抑制剂(克拉屈滨)、核糖苷还原酶抑制剂(氯法拉滨)、抗病毒药(阿糖腺苷)、拓扑异构酶抑制剂(替尼泊苷)、RNA聚合酶抑制剂(放线菌素)、抗代谢药物(阿糖胞苷)。结论借助生物信息学和CMap数据库挖掘发现克拉屈滨等药物对肺癌具有潜在的治疗作用。本研究为寻找肺癌的治疗方案提供了新的思路,具有重要的临床意义。

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。

基于高通量转录组测序的牦牛和犏牛附睾尾部差异表达基因分析

【目的】探明牦牛和犏牛的附睾尾部差异表达基因(DEGs),筛选出与精子成熟和贮存密切相关的功能基因,为揭示犏牛精子发生及其成熟过程的分子机制打下理论基础。【方法】以牦牛和犏牛的附睾尾部为研究对象,通过Illumina 127-HiSeq 2000平台完成高通量转录组测序,经过滤、质量控制及拼接组装后,依据FDR<0.05且|log_(2)Fold Change|>1的筛选标准,通过EBSeq筛选出DEGs,然后进行GO功能注释分析和KEGG信号通路富集分析,并以实时荧光定量PCR验证高通量转录组测序数据的准确性。【结果】在牦牛和犏牛的附睾尾部共筛选获得76个DEGs,其中43个DEGs上调、33个DEGs下调;76个DEGs在COG、GO、KEGG、KOG、Nr、Pfam、Swiss-Prot和eggNOG等数据库中均有注释信息,尤其在COG和Pfam数据库中的注释率最高(达88.16%)。GO功能注释分析结果显示,DEGs被注释到生物过程(Biological process)、细胞组分(Cellular component)和分子功能(Molecular function)三大功能类别上;KEGG信号通路富集分析发现76个DEGs主要显著富集在3条信号通路上,分别是胆汁分泌通路(ko04976:Bile secretion)、ABC转运器(ko02010:ABC transporters)和cAMP信号通路(ko04024:cAMP signaling pathway)。随机选择8个DEGs(SERPINA1、MMP7、ATP2C1、ABCC1、NMT1、NAT1、CFTR和PRX)进行实时荧光定量PCR检测验证,结果显示这8个DEGs的表达模式与高通量转录组测序的结果基本一致,表明转录组数据准确可靠。【结论】在牦牛和犏牛的附睾尾部存在76个DEGs(43个DEGs上调,33个DEGs下调),显著富集在胆汁分泌通路、ABC转运器及c AMP信号通路上,与精子获能相关的DEGs有MMP7、IGFBP2和ABCC4基因,且这3个基因在犏牛附睾尾部呈下调表达,即精子获能失败可能是导致犏牛雄性不育的主要原因。

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。

表达序列标签数据库搜索鉴定小鼠UBAP1基因及其数字化表达分析

UBAP1(ubiquitinassociatedprotein 1)基因是最近克隆的一个定位于人类染色体 9p2 1 2 2鼻咽癌杂合性丢失高频区的泛肽相关蛋白家族新成员 .为了深入研究UBAP1基因的功能 ,利用计算机对表达序列标签(expressedsequencetag ,EST)、UniGene等数据库进行综合搜索分析 ,结合cDNA克隆测序的方法 ,成功地获得了UBAP1基因在小鼠中的同源基因 .小鼠UBAP1基因cDNA全长为 2 6 76bp ,编码一个由 44 1个氨基酸组成的蛋白质 ,在其蛋白质C端只有一个泛肽相关功能域 (UBAdomain) .与人UBAP1基因相比 ,两者编码的氨基酸序列有 89%相同 .基于EST的数字化表达分析显示UBAP1基因在小鼠正常组织中广泛高表达 .