阿尔茨海默病和血管性痴呆关键致病基因的筛选与鉴定

目的利用生物信息学方法分析阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)和血管性痴呆(vascular dementia,VD)与正常对照组的差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs),筛选关键基因并验证它们与这两种痴呆的关系。方法从基因表达综合数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)获取基因芯片数据集GSE122063,用GEO2R工具筛选AD、VD与正常对照组的DEGs,利用STRING数据库建立蛋白相互作用网络,使用Cytoscape筛选关键基因;利用DAVID数据库分析有网络连接的DEGs的基因本体(gene ontology,GO)富集和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)通路,预测DEGs的生物学功能;最后验证关键基因的表达,采用受试者操作特征曲线检测诊断效果。结果AD和VD组分别筛选出1099个和505个DEGs,其中69个在蛋白相互作用网络中有关联。根据GO分析,DEGs主要存在于细胞的外侧质膜、表面和质膜,它们通过影响信号传导、炎症应答等生物过程和具有受体结合、信号受体活性等功能,共同导致痴呆的发生。根据KEGG分析,DEGs在微生物感染、类风湿关节炎、系统性红斑狼疮、炎症性肠病等免疫相关信号通路中有显著富集。鉴定4个关键基因:CCR5、CCL2、FCGR2A和ITGB2,它们在AD和VD组中均有高表达,这些基因的曲线下面积表明它们可能对痴呆的诊断有价值。结论通过生物信息学方法分析AD和VD,发现富集的信号通路和关键基因与免疫和炎症有关。

基于卤虫模型的麻醉剂评价方法

卤虫(Artemia spp.)在麻醉剂药效评价中有较大应用前景.从麻醉剂的剂量分析、毒理学分析、行为学分析、生物标志物分析等方面,梳理了以卤虫作为麻醉剂评价模型的具体应用,构建了基于卤虫模型的候选麻醉剂筛选及麻醉效力评价的工作模型,以期为新的麻醉剂筛选及评价提供思路.