基于GEO数据库分析脓毒症相关性死亡的潜在差异表达基因和微小RNAs

目的基于基因表达数据库(GEO)运用生物信息学筛选与脓毒症相关性死亡相关的潜在差异表达基因和微小RNAs(miRNAs)。方法从GEO数据库下载人类血液样本基因表达谱芯片数据集GSE48080和GSE54514,选择两个时点(诊断脓毒症时、脓毒症病程中),使用GEO2R在线工具对脓毒症存活患者和非存活患者进行差异表达基因(DEGs)筛选。通过基因本体(GO)分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析,研究脓毒症相关性死亡DEGs涉及的病理生理过程和潜在信号通路。使用STRING在线工具构建DEGs蛋白-蛋白相互作用(PPI),使用Cytoscape软件构建PPI网络拓扑,使用CytoHubba工具筛选枢纽(Hub)基因。使用NetworkAnalyst构建Hub基因的目标miRNAs,使用RT-qPCR验证本院脓毒症存活患者和非存活患者相关基因表达变化。结果在脓毒症病程中,脓毒症存活患者和非存活患者基因表达呈现异质性,共筛选出15个DEGs。KEGG通路富集分析显示,金黄色葡萄球菌感染、NOD样受体信号通路、硫代谢和集管酸分泌四个途径存在显著富集。PPI和CytoHubba分析筛选出10个Hub基因(SLC4A1、EPB42、LTF、LCN2、DEFA4、HBM、HBG1、GMPR、CAMP、OLFM4)。NetworkAnalyst分析预测了10个关键miRNAs。RT-qPCR验证结果显示,5个Hub基因(SLC4A1、EPB42、LCN2、DEFA4、OLFM4)与上述分析中的趋势一致。结论基于GEO数据库的生物信息学分析,脓毒症存活患者和非存活患者在脓毒症病程中存在差异表达基因,为探索脓毒症相关性死亡的生物标志物提供了数据支持。

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数据库糖尿病肾病患者基因芯片数据的生物信息学分析

目的:通过生物信息学的方法分析糖尿病肾病的肾小球组织与正常肾小球组织之间的差异基因,为进一步研究糖尿病肾病的发生、发展机制提供思路。方法:从基因表达数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)下载芯片数据GSE96804,通过t检验获得差异基因。然后使用DAVID数据库对差异表达基因进行京都基因与基因组百科全书(KEGG)信号通路富集分析。结果:共获得差异基因76个,其中在糖尿病肾病肾小球组织中表达下调的基因有57个,表达上调的基因有19个。KEGG信号通路富集分析主要包括了丝裂原活化蛋白激酶(Mitogen-Activated Protein Kinase,MAPK)信号通路、内吞作用通路、雌激素信号通路、氧化磷酸化通路、内质网中的蛋白质加工通路、抗原处理和呈递通路。蛋白质-蛋白质相互作用分析筛选获得了关键基因13个,分别为FOS原癌基因(Fos Proto-Oncogene,FOS),双特异性磷酸酶1(Dual Specificity Phosphatase 1,DUSP1),热休克蛋白家族A(Hsp70)成员1A[Heat Shock Protein Family A(Hsp70)Member 1A,HSPA1A],辅酶A合成酶(Coenzyme A Synthase,COASY)等,其中有12个下调基因(FOS,DUSP1,HSPA1A等),一个上调基因[Dicer1,RNA酶Ⅲ(Dicer 1,Ribonuclease III,DICER1)]。结论:糖尿病肾病肾小球组织与正常肾小球组织基因表达存在差异的关键基因多与信息转导和能量代谢相关,采用生物信息学方法筛选出的核心靶点有利于从基因层面进一步了解糖尿病肾病的发生机制。

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数据库联合网络药理学研究川芎-赤芍药对治疗动脉粥样硬化的药理过程及分子机制

目的:探讨活血化瘀中药药对川芎-赤芍拮抗动脉粥样硬化的潜在分子机制及药理过程。方法:使用R语言Limma包分析GEO数据库GSE43292数据集,对有表达差异的动脉粥样硬化基因进行筛选和提取。川芎-赤芍药对所含的化学活性组分及靶点通过中药系统药理学数据库与分析平台检索。合并差异基因和药物作用靶点以获得共同的靶点。利用在线分析工具STRING和Cytoscape构建药物和靶点的调控网络以及靶点间的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络。然后利用R语言注释靶点基因的基因本体(GO)功能,分析京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路,再进行基因集富集分析(GSEA)以验证KEGG的通路和富集的情况,确定靶点基因的调控功能和参与基因调控功能的信号转导通道。结果:共筛选出动脉粥样硬化差异基因1244个,川芎-赤芍药对含36个生物活性成分,其中靶点为环加氧酶1、肾上腺素受体、过氧化物酶体增殖物激活受体-γ、激酶插入域受体、孕激素受体、基质金属蛋白酶9、CXC趋化因子配体8、蛋白激酶Cβ、白细胞介素6、CD14、二肽基肽酶-4、PIK3CG、肾上腺素受体α1B、微管相关蛋白2、尿激酶纤溶酶原激活剂和单胺氧化酶B。靶点在GO中主要富集在合成DNA过程的调控、DNA生物合成的过程、含胶原的细胞外基质、细胞外基质、蛋白酶结合、细胞迁移、血管形成过程、膜筏结构、转录的调节等与动脉粥样硬化炎症、脂肪代谢及血管生成相关的生物学注释。脂质与动脉粥样硬化通路和核因子κB信号通路与动脉粥样硬化关系最为密切,并且在KEGG信号通路和GSEA均显示出富集。结论:川芎-赤芍药对通过潜在的13个活性成分作用于可能的16个靶点调控相关信号转导通路,通过抗炎、调脂和保护血管等方式产生抗动脉粥样硬化的作用。

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数据库结合网络药理学及分子对接逆向挖掘干预肝癌的中药

基于GEO(gene expression omnibus)数据库结合网络药理学及分子对接,从分子水平逆向挖掘具有抗肝癌活性的中药。通过GEO、GeneCards、OMIM和TTD等疾病靶点数据库获取肝癌的重要靶点。利用STRING平台获取核心靶点,结合TCMIP(integrative pharmacology-based research platform of traditonal Chinese medicine)和TCMID(traditional Chinese medicine integraive database)数据库筛选核心成分,采用TCMSP(traditonal Chinese medicine system pharmacology database and analysis platform)数据库筛选核心中药,通过分子对接和细胞实验验证筛选结果。从疾病靶点数据库得到398个肝癌的重要靶点,进一步筛选出8个核心靶点、11个核心成分和1味核心中药葛根;分子对接结果表明葛根的3个核心成分(槲皮素、黄岑素、豆甾醇)可以与部分核心靶点(CDK1、CDC20)自发地结合;细胞实验结果表明葛根提取物可以有效抑制肝癌细胞HepG2的增殖。该结果可以为葛根的研究与开发提供参考,为葛根抗肝癌活性成分的挖掘提供理论依据。

基于GEO数据库和转录因子调控网络的结核病药物作用靶点筛选及其作用机制

目的基于GEO数据库和转录因子调控网络筛选抗结核病药物及药物作用靶点。方法通过NCBI的GEO数据库,筛选结核病患者和健康者之间差异表达的基因;通过AnimalTFDB 3.0数据库预测差异表达基因中的转录因子,并构建转录因子调控网络;通过调控网络中的关键基因筛选相关miRNA,并筛选关键节点,初步阐明结核病致病的分子机制。结果通过GEO数据库检索,筛选出的差异表达基因为784个;通过AnimalTFDB 3.0数据库筛选出23个转录因子和对应的790个靶基因,构建了转录因子-靶基因的调控网络;通过TargetScanHuman 7.2查询到关键节点对应的miRNA,构建“转录因子-靶基因-miRNA”调控网络,筛选出4个结核病药物靶点(EP300,CREBBP,ELAVL1,HSP90AA1),阐明了其与转录因子和miRNA之间的调控机制。结论通过构建结核“转录因子-靶基因-miRNA”网络,筛选出结核病新的潜在药物作用靶点——EP300、CREBBP、ELAVL1、HSP90AA1;同时发现,EP300、CREBBP、HSP90AA1通过激活转录因子STAT2,导致机体内炎症因子TNF-α水平增高,进而抑制了miR-9-5p的表达;而基因ELAVL1直接抑制miR-9-5p的表达,并且与NOD-like receptor signaling pathay通路密切相关,导致结核病的发生发展。

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数据库鉴定ADIPOQ为脂肪肉瘤预后良好的生物标志物

目的探寻脂肪肉瘤的预后生物标志物,以作为其潜在的治疗靶点。方法从基因表达综合数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)中下载GSE21122、GSE159659及GSE30929数据集,采用R语言limma包鉴定脂肪肉瘤与正常脂肪组织间的显著差异基因,利用ggvenn包获得共同差异基因。利用survival和survminer包进行Cox回归分析和Kaplan-Meier生存分析。采用corr.text函数分析ADIPOQ与多种免疫检查点分子的相关性。利用clusterProfiler包对高低表达ADIPOQ脂肪肉瘤之间的差异表达基因进行功能富集分析。结果在GSE21122和GSE159659数据集中,分别鉴定出155个和39个显著差异基因。Venn图显示存在25个共同差异基因。多因素Cox回归分析结果显示,ADIPOQ可作为脂肪肉瘤预后良好的独立因素[HR=0.68,95%CI(0.49,0.94),P=0.022]。与正常脂肪组织相比,ADIPOQ在脂肪肉瘤组织中显著低表达(P<0.001)。Kaplan-Meier生存分析结果显示,高表达ADIPOQ脂肪肉瘤患者的无远处复发生存期(distant recurrence free survival,DRFS)显著高于低表达组(P<0.001)。Spearman相关性分析结果显示,ADIPOQ与ICOS、TNFSF9、LAG3、CTLA4、CD47、CD200、CD86、PDCD1LG2等免疫检查点分子量呈负相关关系(P<0.05)。基因本体(GeneOntology,GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genesand Genomes,KEGG)分析结果显示,高低表达ADIPOQ脂肪肉瘤之间的上调基因在营养物质代谢及相关通路中富集,下调基因在细胞分裂、细胞周期等生物学功能中富集。结论ADIPOQ可作为脂肪肉瘤患者预后良好的生物标志物,其可能具有抑制多种免疫检查点表达的作用,从而改善脂肪肉瘤患者的预后。

基于GEO基因芯片联合网络药理学及分子对接技术探讨参苓脾喜汤治疗慢性胃炎、胃黏膜上皮内瘤变、胃早期癌作用机制

目的 基于GEO基因芯片、网络药理学及分子对接技术探讨参苓脾喜汤防治慢性胃炎(CG)、胃黏膜上皮内瘤变(GIN)、胃早期癌(EGC)的作用机制。方法 从GEO数据库下载含CG、GIN、EGC基因芯片GSE130823,使用R4.1.1筛选共同差异表达基因。利用TCMSP数据库筛选参苓脾喜汤活性成分及对应靶点,使用R4.1.1对共同表达基因与药物靶点取交集,通过Cytoscape3.9.1软件构建中药-活性成分-靶点网络,并通过STRING数据库构建蛋白相互作用(PPI)网络并进行拓扑分析,以筛选核心靶点,使用R4.1.1对交集基因进行GO功能和KEGG通路富集分析。最后将排名靠前的药物活性成分与核心靶点蛋白进行分子对接验证。结果 共筛选出1 115个差异表达基因,参苓脾喜汤活性成分119种,靶点247个,主要活性成分包括槲皮素、豆甾醇、木犀草素等。预测得到参苓脾喜汤治疗CG、GIN、EGC潜在作用靶点22个,包括CHRM3、AR、ADRB2、DPP4等。GO功能和KEGG富集分析结果显示,参苓脾喜汤治疗CG、GIN、EGC主要涉及对cAMP、IL-17、TNF、离子跨膜转运蛋白活性的调节、钙信号通路等方面。分子对接结果显示,木犀草素与ALB、AR、DPP4有较强结合能力,槲皮素与ALB、DPP4有较强结合能力,豆甾醇与AR有较强结合能力。结论 参苓脾喜汤中多种活性成分可能通过cAMP、IL-17、TNF等信号通路,调控ALB、AR、DPP4、CYP3A4等靶点治疗CG、GIN、EGC。

基于TCGA、GEO数据库联合挖掘结肠癌诊断和预后生物标志物

目的:应用GEO和TCGA数据库中的结肠癌基因表达数据,通过生物信息学手段挖掘影响结肠癌诊断和预后的关键基因,以期找到结肠癌早期诊断及预后相关的生物标志物,为结肠癌的临床诊断及结肠癌药物研发提供分子基础.方法:检索GEO基因表达数据库,下载符合条件的结肠癌患者基因芯片数据集,同时下载TCGA中结肠癌的转录组测序数据.应用R语言及相应的R包进行数据处理及统计学分析.首先通过R语言将下载的GEO基因芯片数据集和TCGA转录组数据集整理为基因表达矩阵,应用“limma”包进行基因表达差异分析,找出每个数据集的差异表达基因;再利用RRA包对这些差异表达基因进行优先级排序,找出在这些数据集中共同上调和共同下调的基因以及根据其变化倍数进行的优先级排序表.同时对这些共同上调和下调基因进行GO和KEGG信号通路富集分析,根据TCGA中的病人临床信息对上调和下调中排名前20的基因进行生存相关分析及蛋白质-蛋白质相互作用分析.结果:从TCGA结肠癌数据集、GSE44861数据集、GSE33113数据集、GSE39582数据集中分别筛选出差异基因4002,349,8917,1697个,接着使用RRA算法得到85个共同显著性上调基因和141个共同显著性下调基因,这些共同上调基因和共同下调基因参与多种信号通路,在肿瘤中的变化倍数高达1000倍,其中有多种下调基因参与金属离子的代谢.还发现GUCA2A,CA4,GCG,CXCL1,CXCL8,CLCA1六个基因的表达水平与生存时间之间存在显著性正相关性.结论:CLCA1,GUCA2A,GCG,CXCL1和CXCL8与结肠癌的发展和预后可能相关.

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。

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TCGA和GEO数据库分析MAFG在肝癌中的表达及临床意义

目的通过对TCGA和GEO数据库中肝细胞肝癌(hepatocellular carcinoma,HCC)的数据挖掘,探讨V-maf鸟类肌筋膜纤维肉瘤癌基因同源物G(V-maf avian musculoaoneurotic fibroscarcoma oncogene homolog G,MAFG)基因在HCC中的表达及临床意义。方法通过TCGA和GEO数据库分析MAFG在HCC组织及癌旁组织的表达差异,通过HPA数据库分析MAFG表达水平与患者预后的关系。采用实时定量聚合酶链反应(real-time quantitative polymerase chain reaction,RT-qPCR)法检测HCC组织中MAFG的表达水平。利用TCGA R软件,对交集差异基因进行基因本体论(gene ontology,GO)功能注释和京都基因与基因百科全书(kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)通路富集分析。结果TCGA和GEO数据集分析均发现MAFG在HCC组织中呈显著高表达(P<0.05)。RT-qPCR验证结果显示,与癌旁组织相比,MAFG在HCC组织中表达显著增高(P<0.05)。MAFG高表达组HCC患者5年内的生存率要低于MAFG低表达的患者。MAFG可能通过细胞分化、细胞迁移、炎性反应等生物学过程以及代谢通路、P53信号通路等信号通路进一步影响HCC发生、发展及预后。结论MAFG在HCC组织中呈高表达,其高表达预示HCC患者预后不佳,可为日后HCC的诊断和治疗提供新思路。

基于GEO数据库探讨阿尔茨海默病和骨质疏松的共病机制及潜在中药预测

目的:利用生物信息学方法,获取阿尔茨海默病(Alzheimer Disease,AD)与骨质疏松症(osteoporosis,OP)的差异基因和相关通路,并对其进行预测。方法:通过GEO数据库中的基因芯片数据,以AD-OP为研究对象,筛选出AD-OP患者的差异基因、蛋白相互作用网络,采用CytoHubba插件鉴定Hub基因,MCODE插件对与AD-OP发病密切相关的功能模块进行聚类分析,利用TRRUST数据库预测共同差异表达基因的转录因子。通过GO功能及KEGG通路,明确其作用机制,并利用验证组中的差异表达基因来验证上述研究结果。最后利用Coremine Medical数据库预测对关键基因具有显著调控作用的中药。结果:从GEO数据库获得AD-OP差异表达基因31个,导入STRING数据库进行检索得到27个节点和54条边组。MCODE插件聚类分析并挖掘2个疾病相关功能模块,CytoHubba插件在关联网络数据中查找25个hub基因并将其上传到GeneMANIA数据库中,得出ACTR1A、DCTN1、ARPC1B、CTTN等与核心基因最密切的基因,再用GO注释及KEGG通路分析上述基因。富集分析结果得出,多种神经退行性疾病的通路和p53信号通路等通路对AD-OP的发病至关重要。经TRRUST分析获得TP53、RELA、NFKB1以上3个主要的转录因子,还有MGP、CARM1、BCL2L1、BCL2、AXIN2、ACACA、UBE2C、PTP4A1、PTEN受转录因子调控的基因。采用COREMINE预测关键基因和通路,结果显示紫草、郁金、姜黄和黄精是治疗AD-OP的核心中药。结论:本研究明确了AD-OP的核心基因及基因所富集的通路,探讨了AD-OP主要涉及的生物学过程,并采用验证数据集验证了Hub基因,为AD-OP治疗的新靶点选择提供了支撑,预测了针对核心基因的治疗中药,为治疗AD-OP的治疗和研究提供了依据。

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。