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GEO数据库和生物信息学方法分析水蛭治疗心肌梗死的差异靶基因和信号通路

目的:探讨水蛭治疗心肌梗死(myocardial infarction,MI)的差异靶基因和信号通路。方法:从基因表达综合数据库(gene expression omnibus,GEO)中检索与MI有关的数据芯片,利用GEO2R工具对数据芯片进行在线分析,筛选出MI差异表达的靶基因;利用中医药综合数据库(traditional Chinese medicine integrated database,TCMID)、比较毒理基因组学数据库(comparative toxicogenomics database,CTD)、BATMAN、SwissTargetPrediction数据库筛选与水蛭相关的靶点;利用STRING数据库和核心靶基因导入基因功能注释数据库(the database for annotation visualization and integrated discovery,DAVID),对水蛭治疗MI的差异靶基因进行基因本体论(gene ontology,GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书(kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)富集分析。结果:利用GEO2R工具筛选出794个与MI有关的差异靶基因,包括386个下调基因,408个上调基因;利用TCMID数据库得到518个与水蛭相关的靶点;最终筛选出28个水蛭治疗MI的差异靶基因,10个关键基因;经GO和KEGG富集分析得到P<0.05的生物过程(biological process,BP)25个、细胞组分(cell component,CC)5个、分子功能(molecular function,MF)27个,信号通路22条。结论:水蛭治疗MI的差异靶基因包括VEGFA、AREG、EGFR等基因,其作用机制可能与水蛭调控Rap1、PI3K-Akt、Ras、MAPK、HIF-1等信号通路有关。

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。

高质量临床微生物基因组参考数据库构建的思考

病原宏基因组高通量测序(mNGS)技术因其检测时间短、分辨率高,能识别罕见、新发病原体引发的感染或者混合感染等优势,已经被广泛地应用于临床疑难感染的辅助诊断。然而,由于目前尚缺乏标准化生物信息学分析流程和高质量临床微生物基因组参考数据库等问题,一定程度上制约了该技术临床应用的进一步发展。本文介绍了高质量临床微生物基因组参考数据库建设现状,探讨了高质量临床微生物基因组参考数据库构建的技术要求、质量控制过程和实现方式,并提出相关思考和建议。

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。

基于网络药理学与GEO数据库探讨心瘅方治疗病毒性心肌炎的机制

目的:基于网络药理学与GEO数据库探讨心瘅方治疗病毒性心肌炎的microRNA-mRNA调控机制。方法:使用中药系统药理学数据库与分析平台(traditional Chinese medicine systems pharmacology database and analysis platform,TCMSP)筛选心瘅方中药物活性成分及其靶基因;利用GEO数据库筛选病毒性心肌炎与健康人的差异microRNA;利用FunRich3.1.3对差异microRNA进行mRNA富集,并与药物靶基因取交集基因;通过蛋白-蛋白互作网络(protein-protein interactions,PPI)以及cytoNCA筛选出核心基因;运用R软件对核心基因进行基因本体(gene ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)通路富集分析。结果:心瘅方中药物活性成分共199个,潜在作用靶点490个,GEO数据库Series GSE148153符合要求,通过筛选得到差异microRNA 438个,50个microRNA与核心基因有对应关系,上调基因45个,下调基因5个;筛选得到交集基因207个,其中33个为核心基因;GO功能注释主要富集在肌细胞增殖、MAP激酶活性等生物学过程,并且主要富集在PI3K/Akt、人巨细胞病毒感染、白细胞介素17等信号通路。结论:心瘅方调控microRNA-mRNA过程治疗病毒性心肌炎与中药成分干预肌细胞增殖、MAP激酶活性等生物学过程和PI3K/Akt、人巨细胞病毒感染、肿瘤坏死因子信号通路等有关,此过程可能涉及hsa-miR-15b-5p和hsa-miR-21-5p等外泌体的表达。

基于GEO数据库分析黄褐斑基因表达的差异性

目的探讨基于GEO数据库分析黄褐斑基因表达的差异性,并对差异表达基因调控的功能通路进行分析。方法将2021年4月作为时间截点,基于GEO数据库筛选黄褐斑相关基因表达谱,选择“chloasma”为筛选条件,“human”为物种类型。使用GEO2R对黄褐斑差异基因表达情况进行分析,并对通路富集情况做KEGG分析。使用蛋白间相互作用(PPI)找出关键基因及蛋白靶标,分析差异基因表达情况。结果根据GEO数据库共筛选出差异基因34个,其中上调基因16个、下调基因18个。KEGG显示黄褐斑有13条显著差异性富集信号通路(P<0.05),主要与黑色素生成、多种信号通路、Gap连接等有关。GO功能分析显示前30个显著富集条目中,生物过程包括酶联受体蛋白信号通路、膜受体酪氨酸激酶信号通路等,细胞组分包括核内腔、核仁、细胞器内腔等,分子功能包括结合酶、依赖DNA的转录正调节等。STRING分析显示,在PPI网络中提取包含2453种基因的核心网络中排名前5的基因为TYRP1、GDF15、MITF、NRF2和Beclin1,以上5个基因是黄褐斑患者表达的最关键基因,与黄褐斑的发病有关。结论TYRP1、GDF15、MITF、NRF2、Beclin1是影响黄褐斑形成的主要基因,可能通过多种信号通路、受体结合、DNA转录调节等途径影响黑色素的代谢与沉积,导致了黄褐斑的发生发展。

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。

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GEO和TCGA数据库分析胃癌发生发展关键靶点的研究

目的阐明胃癌(gastric cancer,GC)组织与癌旁组织之间的基因表达差异,并评估其预后价值。方法从基因表达综合(gene expression omnibus,GEO)数据库中选取3个GC微阵列数据集(GSE79973、GSE54129和GSE19826),limma包分析GC和癌旁组织间基因表达差异;使用ClusterProfiler包对筛选出的差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)进行了基因本体论(gene ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)途径富集分析。使用STRING数据库检索DEGs的蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)信息,构建PPI网络,利用Cytoscape的cytohubba插件识别网络中的重要基因模块或枢纽基因。结果GSE79973、GSE54129和GSE19826数据集分别鉴定出886、2369和759个DEGs;上调的DEGs主要与细胞外基质、内质网和基底膜结构相关,且富集于PI3K-AKT号通路;下调的DEGs主要定位于细胞顶端、质膜和细胞皮层部分,且参与胃酸分泌,视黄醇代谢和药物代谢细胞色素P450途径。鉴定出关键节点分子如COL1A1、COL1A2、COL3A1、COL5A1和COL6A3等。这些关键分子在配对和非配对GC组织中均上调,差异有统计学意义(P<0.001),且其高表达与较差的总生存率(overall survival,OS)相关,差异有统计学意义(P<0.001),反之亦然。其中,COL1A1和COL3A1显示出很强的诊断能力。结论本研究揭示了GC组织与癌旁组织之间的关键差异基因表达,初步确定了这些基因作为预后生物标志物和治疗靶点的潜力。

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GEO数据库分析源于滤泡性淋巴瘤的转化性弥漫大B细胞淋巴瘤的基因表达特点

目的筛选出来自于滤泡性淋巴瘤的转化性弥漫大B细胞淋巴瘤(transforming follicular lymphoma,tFL)与滤泡性淋巴瘤(follicular lymphoma,FL)和弥漫大B细胞淋巴瘤(diffuse large B cell lymphoma,DLBCL)的差异表达基因并进行生物信息学分析,从而探究它们间的差异以及tFL发展的生物学过程,为后续实验寻找潜在靶点。方法利用GEO数据库筛选出tFL、FL、DLBCL的基因集,分析差异基因,进行GEO富集可视化分析、基因本体(Gene ontology,GO)富集分析、京都基因和基因组数据库(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)通路分析。结果tFL与FL的基因集共找到11388个差异表达基因,GO富集分析发现差异基因的功能主要集中在轴突生成、树突发育等;KEGG通路分析发现关键途径为轴突导向、Hippo信号通路等。而tFL与DLBCL共有17216个差异表达基因,GO富集分析差异基因的功能主要集中在调节细胞发育、组蛋白的修饰等;KEGG通路分析发现关键途径为轴突导向、刺激神经组织的配体受体的交互作用等。结论tFL虽然形态学上与DLBCL相似,但从基因表达上看更接近FL。tFL与FL在形态上的差异,是对轴突、树突的发育调节及对细胞成分和细胞发育的调节等多方面共同作用的结果。

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。