胰腺癌中CDK1的表达与预后的生物信息学分析

为探讨胰腺癌的发病机制并为胰腺癌的防治提供生物信息学依据,用GEO2R在线工具分析GSE16515中胰腺癌患者肿瘤组织和相应正常组织的差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs),通过DAVID数据库对DEGs进行GO分析和KEGG通路富集分析,然后通过STRING数据库构建蛋白质相互作用(protein-protein interaction, PPI)网络,用Cytoscape软件进行关键基因(hub基因)筛选和功能模块分析,并在GEPIA数据库对hub基因进行验证,用CCLE数据库检测靶基因在胰腺癌组织及细胞系中的表达水平。分析结果显示胰腺癌中筛选出的376个DEGs主要涉及细胞周期、p53信号通路、蛋白质消化吸收、ECM-受体相互作用、PI3K-Akt信号通路、血小板激活信号通路。GEPIA数据库验证结果显示10个hub基因均在胰腺癌组织中高表达,其中8个hub基因与胰腺癌患者的不良预后有关。CCLE数据库检测结果显示周期蛋白依赖性激酶1 (cyclin-dependent kinase 1, CDK1)在胰腺癌组织和细胞中均有较高的表达水平。本研究结果表明CDK1可能与胰腺癌的发生发展最为相关,为进一步探究胰腺癌的发病机制提供了生物信息学依据。     

家族性双侧大结节性肾上腺增生症生物标志物的生信分析

为寻找与家族性双侧大结节性肾上腺皮质增生症发展有关的潜在治疗靶点和生物标志物。从GEO数据库中下载GSE171558数据集,筛选受家族影响的肾上腺结节与正常的肾上腺组织之间的差异表达基因(Differentially expressed genes, DEGs),并进行基因功能富集分析和蛋白质-蛋白质相互作用网络分析。通过Cytoscape v3.9.1软件中的插件cytoHubba筛选出关键基因,进一步经NetworkAnalyst分析TF-miRNA共调控网络和蛋白质-化合物相互作用。共鉴定出336个DEGs,这些基因主要富集在细胞粘附过程、细胞增殖的正调节过程和RNA加工过程等生物过程,并涉及钙信号通路、PI3K-Akt信号通路和cAMP信号通路等。通过cytoHubba插件获得5个hub基因,经验证分析,多功能蛋白聚糖(Versican,VCAN)、双糖链蛋白聚糖(Biglycan,BGN)被认为是家族性双侧大结节性肾上腺皮质增生症的潜在生物标志物。进一步的GSEA分析结果显示,VCAN主要与丁酸代谢、ECM-受体相互作用和类固醇生物合成等有关。BGN主要涉及剪接体、皮质醇的合...     

重度抑郁症发病机制相关基因的生物信息学分析

本文旨在采用生物信息学方法筛选重度抑郁症发病机制相关基因。以美国国家生物技术信息中心(NCBI)网站GEO公共数据库中GSE98793芯片数据为研究对象,用R语言limma包筛选出116个差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs),其中上调基因66个,下调基因50个。Gene Ontology(GO)基因功能注释分析结果显示,DEGs主要分布于线粒体内膜、线粒体内,参与铜离子结合、半胱氨酸肽链内切酶活性、白细胞介素-1的细胞应答、蛋白质加工等生物过程。KEGG通路富集分析结果显示,DEGs主要富集于氧化磷酸化反应、帕金森病、非酒精性脂肪肝病、阿尔茨海默病和亨廷顿氏舞蹈病等发病机制。蛋白质相互作用网络分析结果显示,54个DEGs编码的蛋白之间存在相互作用。结合上述多种方法的分析结果,UQCRC1、GZMB、NDUFB9、NSF、SLC17A5、CTSH、NDUFB10、UQCR10、ATOX1、CST7和CTSW共11个关键基因被筛选出来,可作为诊断和治疗重度抑郁症的候选基因。综上,本研究通过对重度抑郁症芯片及其DEGs进行深入分析得到关键基因,为揭示抑郁症的分子机制和临床靶向治疗提供了重要的线索。     

肝细胞癌相关差异基因的生物信息学及预后分析

肝细胞癌是全球癌症相关死亡的主要原因,目前对肝细胞癌的发病机制研究尚不完善,探索肝细胞癌发生、发展相关的分子标志物及其预后具有重要意义。从GEO数据库获得肝细胞癌组织和非癌组织的基因表达阵列数据GSE84402,利用GEO2R筛选差异表达基因;采用DAVID数据库对差异基因进行GO富集分析和KEGG通路分析;通过STRING数据库和Cytoscape软件构建差异表达基因对应的蛋白质相互作用网络,并从网络中筛选出核心基因(hub genes);结合KM plotter数据库的临床信息对hub genes进行预后分析。结果显示:共得到1 307个差异表达基因,其中上调基因741个,下调基因566个,这些差异表达基因主要涉及细胞分裂、细胞周期、DNA复制及物质代谢等生物学过程及生物通路。通过GO、KEGG及蛋白质相互作用网络筛选出BUB1、BUB1B、CCNA2、CCNB1、CCNB2、CDC20、CDK1、MAD2L1、PLK1等9个hub genes,进一步分析发现hub genes均与细胞周期的调控相关,表明细胞周期的调控失常在肝细胞癌的发生、发展过程中具有重要作用。生存分析显示9个hub genes在肝细胞癌患者中均为表达上调的基因,且与患者预后不良相关,这为寻找肝细胞癌患者预后相关生物标志物的研究提供了线索。     

基于生物信息学分析的宫颈鳞状细胞癌预后相关基因的筛选

为了分析宫颈鳞状细胞癌(cervical squamous cell carcinoma, CESC)与正常组织中的差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs),鉴定与CESC预后相关的关键基因,从GEO和TCGA数据库下载CESC的基因表达谱数据,利用R软件筛选CESC组织与正常组织中的DEGs,并对这些DEGs开展功能和通路富集分析;然后构建蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction, PPI)网络,筛选出关键(hub)基因;最后对hub基因进行LASSO COX回归及总体生存率(overall survival, OS)分析。研究共筛选出167个DEGs,这些基因主要涉及染色体分离、DNA复制等生物过程,介导染色质结合、G蛋白偶联受体结合等分子功能,富集于染色体区域、纺锤体和MCM复合体。GSEA分析结果显示,富集的通路主要涉及DNA复制和细胞周期信号通路。此外,从PPI网络中筛选出20个hub基因, LASSO COX回归结果显示MAD2L1、ZWINT、RRM2、TTK、CDC6、PBK、TOP2A、KIF11、KIF20A、NCAPG、NUSAP1、CCNB1及CDK1与CESC患者的预后相关; Kaplan-Meier曲线显示, ZWINT、DTL、CCNB1、CDC6、TOP2A、CDK1、PBK、RFC4及NUSAP1的m RNA表达水平与CESC患者生存预后相关。本研究结果表明, ZWINT、CDC6、PBK、TOP2A、NUSAP1、CCNB1和CDK1为CESC的预后关键基因,为阐明CESC的分子机制提供了理论依据。     

慢性鼻-鼻窦炎伴鼻息肉基因表达谱的生物信息学分析

本研究从美国国立生物信息中心(NCBI)的子数据库基因表达数据库(GEO)中选择基因表达谱GSE36830数据集,采用GEO2R筛选正常钩突和鼻息肉组织之间的差异表达基因(DEGs),对关键通路和差异表达基因进行数据库挖掘和分析,经筛选后的差异表达基因采用戴维在线工具对其进行基因本体富集分析(GO)、京都基因和基因组百科全书(KEGG)分析,然后将DEGs导入String数据库进行蛋白质互作网络分析,绘制差异表达基因互作网络图,将其数据导入Cytoscape软件中,筛选网络中心节点和关键基因,分析关键子网络。共筛选出699个DEGs,其中475个基因为上调表达基因,224个基因为下调表达基因。在GO分析中,针对生物过程,上调的DEGs包括:炎症反应、免疫反应、细胞趋化性、炎症反应的正向调节和细胞的粘附等;下调的DEGs主要参与:唾液分泌、生物矿物组织发展、细胞氨基酸生物合成过程、视网膜内稳态及离子跨膜转运等。在KEGG分析中,上调的DEGs主要在参与造血细胞系、细胞因子-细胞因子受体相互作用、破骨细胞分化、趋化因子信号通路、癌症中的转录失调、哮喘、金黄色葡萄球菌感染等信号通路中富集,而下调的DEGs在唾液腺分泌及胆汁分泌信号通路中富集。差异表达基因互作网络图筛选出前10个关键基因:ITGAM、IL10、CD86、TLR8、ITGAX、CCL2、CCR7、SRC、EGF及ITGB2。本研究得到了一组鼻息肉差异表达基因的生物信息学分析结果,但仍需进一步用基础试验来验证。本文分析的结论为慢性鼻-鼻窦炎、鼻息肉的研究提供了新的研究方向,也为鼻息肉发病机制研究的思路提供了一定的建设性作用。     

肾透明细胞癌Caki-1细胞系差异表达基因的生物信息学分析

目的比较肾透明细胞癌Caki-1细胞系与正常肾上皮细胞系ASE-5063中的差异表达基因（DEGs）,寻找潜在的肾透明细胞癌特异性分子标志物。 方法利用GEO数据库自带的GEO2R在线分析工具分析基因芯片GSE78179,将筛选出的DEGs分别导入Metascape、STRING以及Cytoscape进行综合分析并筛选出核心基因。最后使用FunRich等软件对筛选出的核心基因进行GO和KEGG富集分析。 结果共筛选出562个DEGs,其中上调基因345个,下调基因217个。进一步使用MCODE筛选出36个关键基因,GO功能分析发现这些基因与细胞粘附分子活性、趋化因子活性、细胞通讯和信号转导等密切相关;KEGG通路富集结果则表明差异基因主要集中在趋化因子信号通路、TNF信号通路以及NF-κB信号通路等多种与肿瘤相关的通路上。 结论运用生物信息学方法筛选出肾透明细胞癌Caki-1细胞系中DEGs,其中数个核心基因广泛参与多种肿瘤的病理进程,但尚未在肾透明细胞癌有相关研究报道,提示其可能是治疗肾透明细胞癌的潜在靶点。     

肺腺癌诊断标志物筛选及免疫细胞浸润分析

用生物信息学方法筛选肺腺癌(Lung adenocarcinoma,LUAD)的诊断生物标志物,并分析肺腺癌中免疫细胞浸润情况。从GEO和TCGA数据库下载肺腺癌的表达数据集,利用R软件筛选肺腺癌与正常肺组织间的差异表达基因(DEGs),使用DAVID网站对DEGs进行GO及KEGG富集分析,使用STRING及Cytoscape等工具对DEGs构建蛋白相互作用网络并筛选hub基因;利用Kaplan-Meier法对DEGs进行生存分析,并对hub基因进行ROC分析筛选诊断生物标志物,利用GSEA预测有预后价值的基因参与的信号通路;并用Cibersort软件反卷积算法分析肺腺癌中免疫细胞浸润情况。共得到肺腺癌的234个DEGs,这些基因主要参与信号转导、物质代谢、免疫反应等相关信号通路;构建PPI网络筛选出的20个hub基因中8个存在预后价值(CCNA2、DLGAP5、HMMR、MMP1、MMP9、MMP13、SPP1、TOP2A),ROC分析中DLGAP5、SPP1值分别是0.703、0.706;DLGAP5、SPP1基因表达水平与肺腺癌组织浆细胞、未活化的CD4⁺记忆细胞、调节T细胞、巨噬细胞M0、M1、M2及中性粒细胞浸润密切相关(P＜0.05)。肺腺癌中DLGAP5、SPP1具有较高诊断价值且参与肺腺癌组织免疫细胞浸润;DLGAP5、SPP1基因可作为肺腺癌诊断的生物标志物,可为肺腺癌的靶向治疗研究提供新思路。     

人肝细胞癌预后不良相关基因的生物信息学分析及其临床意义

目的:筛选肝细胞癌(HCC)预后不良相关基因,并探讨其临床意义。方法:在基因表达综合数据库(GEO)中获取符合分析条件的肝细胞癌全基因组表达谱数据并分析得到差异表达基因(DEGs),再运用生物学信息注释及可视化数据库 (DAVID) 和蛋白相互作用数据库 (String) 分别进行功能富集分析和蛋白质互作用网络的构建。利用癌症基因组图谱数据库(TCGA)和Cox比例风险回归模型对相关差异基因进行预后分析。结果:找到一个符合条件的人类HCC数据库 (GSE84402),共筛选出1141个差异表达基因(DEGs),其中上调基因720个,下调基因421个。基因功能富集分析和蛋白质互作用分析结果显示CDK1、CDC6、CCNA2、CHEK1、CENPE 、PIK3R1、RACGAP1、BIRC5、KIF11和CYP2B6为HCC预后的关键基因。TCGA数据库和Cox回归模型分析显示CDC6、PIK3R1、RACGAP1和KIF11的表达升高,CENPE的表达降低与HCC预后不良密切相关。结论:CDC6、CENPE、PIK3R1、RACGAP1和KIF11可能和HCC的预后不良相关,可作为未来HCC预后研究的参考标志物。     

IgA 肾病患者与膜性肾病患者外周血单核细胞mRNA分析

为了寻找诊断、鉴别IgA肾病(IgAN)和膜性肾病(MN)的血液特异性标记物,利用公共数据库中的IgAN和MN患者的外周血单核细胞(PBMCs)的转录组表达谱数据集识别特异性生物标记物,为诊断和鉴别提供简便、可靠的依据补充。从公共基因表达数据库(GEO)下载IgAN患者组(n=15)和MN患者组(n=8)芯片数据集,筛选前250个差异表达基因(DEGs)。通过分析筛选关键基因和途径,进行基因本体(GO)富集分析、京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路分析和蛋白质与蛋白质相互作用关系(PPI)分析等进一步了解DEGs。通过分析共发现75个显著DEGs,其中73个上调基因,2个下调基因。GO富集分析的生物学过程(BP)主要包括蛋白质转运、内溶酶体到溶酶体转运、趋化因子介导的信号通路作用等。显著富集差异表达基因KEGG通路分析包括Endocytosis和Hepatitis B的相关信号通路。PPI筛选出EPS15、STAT4、CCL2、SUN2、SEC24C、SEC31A、GOLGB1、F2R,RAB12和PTK2B等关键基因。成功筛选出核心差异表达基因,为IgAN和MN的诊断和鉴别提供简便、可靠的依据补充,甚至提供治疗的新靶点。     

生物信息学分析筛选结直肠癌靶基因及评估预后价值

为寻找与结直肠癌发展和预后相关的潜在关键基因及信号通路。从美国国立信息中心NCBI的GEO数据库获得结直肠癌基因表达数据集GSE106582,通过PCA对样本进行分组,利用GEO2R进行综合分析,筛选结直肠癌与癌旁对照组的差异表达基因;通过DAVID在线工具对差异表达基因进行GO本体分析和KEGG通路富集分析,初步分析差异表达基因的生物学作用;基于STRING数据库对差异表达基因进行蛋白质相互作用网络分析,利用Cytoscape软件进行可视化并筛选关键基因;用生存分析和ROC曲线诊断对关键基因进行鉴定并通过数据集GSE21510进行验证。共鉴定出199个差异表达基因,其中53个为上调基因,146个为下调基因;上调的差异表达基因主要富集在与胶原蛋白分解代谢过程、细胞外基质分解、细胞外基质受体相互作用和PI3K/AKT信号通路等生物学过程;下调的差异表达基因主要富集在碳酸氢盐运输、一碳代谢过程、矿物质吸收、药物代谢-细胞色素P450和氮代谢通路等生物学过程;MCODE分析、生存分析和ROC诊断共发现3个基因分别为BGN、COL1A2和TIMP1可能与结直肠癌的发生发展有关,它们在肿瘤组织中的异常高表达与患者较差的生存期呈正相关,GSE21510的验证结果与GSE106582的分析结果相同。本研究采用生物信息学方法对CRC基因芯片数据进行挖掘,从基因水平探讨CRC潜在的发病机制、肿瘤标志物的及患者预后分子的筛选,以及可能的药物治疗靶点提供了一定的参考价值和理论基础。     

基于GEO数据库对儿童哮喘急性发作靶基因的生物信息学分析

为了通过生物信息学技术筛选并分析关键基因以探究儿童哮喘急性发作的病理机制,从GEO数据库下载儿童哮喘急性发作相关基因芯片数据集(GSE103166),用R软件包工具筛选出哮喘急性发作患儿与健康儿童的差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs),用DAVID (version 6.8)在线工具获取DEGs列表的GO和KEGG注释结果,同时通过STRING (version 11.0)获取其蛋白质互作数据,应用Cytoscape及其插件MCODE构建蛋白质互作网络、鉴定关键基因。结果显示,共筛选出78个DEGs,其中上调基因共49个,下调基因共29个。这些DEGs主要富集于核质转运调控、免疫系统过程调节等生物过程;核小体、DNA包装复合物等细胞组分; Rho GTP酶结合、离子型谷氨酸受体结合等分子功能。KEGG通路分析结果提示其主要富集在系统性红斑狼疮和哮喘信号通路。在这些DEGs中,筛选得到一个基因模块, GO分析显示该模块主要富集在γ干扰素介导的信号通路、通过MHCⅡ类分子进行抗原加工和外源性抗原肽的呈递、通过MHCⅡ类分子进行抗原加工和抗原肽的呈递等生物过程; MHCⅡ类蛋白复合物、内质网膜腔侧、内质网膜腔侧组成部分等细胞组分;MHCⅡ类受体活性、抗原肽结合、跨膜信号受体活性等分子功能。KEGG通路分析提示该模块主要富集在哮喘、移植物抗宿主病、同种异体排斥反应等通路。该基因模块涵盖5个关键基因,分别为HLA-DPB1、HLADQB1、HLA-DQB2、MT2A和KIF11。上述分析结果表明,文中筛选的DEGs和关键基因有助于加深对儿童哮喘急性发作病理机制的理解,其中HLA-DPB1、HLA-DQB1、HLA-DQB2等关键基因已得到相关研究的验证,未经证实的MT2A、KIF11关键基因,可能是儿童哮喘急性发作研究的新靶点。     

肾纤维化关键基因的生信筛选及分析

[目的]利用生物信息学技术筛选与肾纤维化相关基因，并预测与基因相关通路，疾病、细胞类型和有关药物。[方法]在公共基因芯片数据库(GEO)中获取与肾纤维化相关三个基因数据集，利用Venn图鉴定出共表达的差异基因，Metascape工具对差异基因进行功能(GO)和通路富集(KEGG)分析，还利用STRING构建蛋白相互作用网络(PPI)网络以及可视化工具Cytoscape筛选关键基因，最后用及Enrichr和Comparative Toxicogenomics Database(CTD)数据分析有关疾病、细胞类型和药物。[结果]与肾纤维化相关的数据集GSE148420、GSE38117、GSE54441经Venn图共得到83个DEGs。经Cytoscape对STRING工具得到的PPI网络可视化后，筛选出10个与肾纤维化相关的关键基因，分别是F13B、ALDH8A1、A1CF、PAH、KMO、ALDH6A1、SPP2、ACAT1、ABAT、CAT。GO和KEGG富集显示这些基因与氧化还原酶活性，血小板致密颗粒，色氨酸、结氨酸、亮氨酸和异亮氨酸等氨基酸代谢通路有关。利用Enrichr和CTD...     

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。     

基于生物信息学分析的非小细胞肺癌诊断预后相关基因的筛选

为了从基因层面探讨非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer, NSCLC)发生发展的内在机制,筛选与NSCLC诊断、预后相关的基因,为NSCLC分子机制的进一步研究提供生物信息学依据,利用生物信息学方法对GEO数据库和TCGA数据库的数据集进行合并分析,筛选NSCLC组织与正常肺组织之间的差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs),并对所取交集的DEGs进行基因集富集分析(gene set enrichment analysis, GSEA)、基因本体论(gene ontology, GO)分析、KEGG (kyoto encyclopedia of genes and genomes)通路富集分析、蛋白质相互作用(protein-protein interaction, PPI)分析、ROC曲线诊断效能分析及LASSO生存分析。文中共筛选出240个DEGs,主要涉及核分裂、染色体分离等生物学过程。GSEA分析结果显示,富集的通路主要涉及DNA修复和细胞周期。从PPI网络中筛选出20个hub基因, ROC结果显示, UBE2C (AUC=0.939)、TOP2A(AUC=0.927)、RRM2 (AUC=0.927)、CCNB1 (AUC=0.928)、MKI67 (AUC=0.930)、AURKA (AUC=0.931)、MELK(AUC=0.950)相对具有较高的诊断价值, LASSO COX回归结果则显示IL6、KIAA0101、MKI67、TPX2、AURKA、CDKN3及CDCA5与NSCLC患者的预后强相关。本研究结果表明, ZWINT、KIF2C、MELK、CDCA5可能在NSCLC中发挥着重要的作用,为阐明NSCLC的分子机制提供了新思路。     

基于蛋白质互作网络挖掘自闭症谱系障碍的功能模块与核心基因

自闭症谱系障碍(autism spectrum disorder, ASD)是一种具有高遗传性、临床异质性和生物复杂性的神经行为障碍类疾病。为挖掘ASD发生发展过程中的功能模块与核心基因,本文从自闭症谱系障碍疾病数据库获取ASD相关基因;利用STRING数据库构建ASD相关基因的蛋白质互作网络;通过MCODE算法对蛋白质互作网络进行模块分析并筛选核心基因;最后对各功能模块进行KEGG通路分析,根据富集到的通路类别评估功能模块之间的相互作用。结果显示, 3个疾病基因数据库筛选出182个共有基因,构建的蛋白质互作网络包含171个节点和1 041条边,其中NRXN1、GRIN2B、GRIN2A、DLG4、NLGN3、MECP2、CNTNAP2、BDNF、NLGN4X、FMR1等23个基因具有较高的连通度(degree)。从蛋白质互作网络中分析得到5个功能模块,包括68个核心基因。KEGG富集分析发现功能模块参与多个生物学通路,包括细胞黏附分子、钙离子通路、神经活性的配体-受体相互作用、多巴胺能神经突触等。分析结果提示,挖掘的ASD功能模块和核心基因大多集中在神经元活动、信号分子和信号传导等,且各模块相互作用共同影响ASD的发生发展。     

强直性脊柱炎差异表达基因的生物信息学分析

目的探讨强直性脊柱炎(AS)患者差异表达基因,并基于差异基因探讨强直性脊柱炎发病相关的可能生物学过程和信号通路。方法检索基因表达谱数据库(GEO)并筛选AS相关基因表达谱数据集。应用GEO在线分析功能GEO2R分析AS组和正常对照组的差异表达基因,用Cytoscape软件clueGO插件进行基因本体论和京都基因与基因组百科全书分析,采用String蛋白-蛋白相互作用(PPI)数据库分析差异表达基因编码蛋白间的相互作用;应用Cytoscape绘制蛋白相互作用网络图,并软件筛选信号通路关键基因分析。结果选取AS患者全血表达数据集GSE25101为研究对象,分析获得差异表达基因72个。72个差异表达基因分子功能主要为参与高迁移率族盒染色体蛋白1(HMGB1)转导机制;生物学过程主要富集于巨噬细胞迁移、骨髓细胞凋亡过程、线粒体呼吸链复合体装配、ATP合成偶联电子传输、线粒体ATP合成耦合电子输运等;细胞成分主要富集于呼吸链复合体、线粒体呼吸体等。信号通路富集于氧化磷酸化信号通路和帕金森综合征相关信号通路。PPI网络经过cytohubba插件筛选,ATP5J、NDUFS4、UQCRB、UQCRH、NDUFB3、COX7B、LSM3、ATP5EP2、ENY2、PSMA4被筛选为网络中的核心基因。结论通过生物信息学方法进行预测了AS的潜在机制,并筛选出10个潜在的与AS相关的重要分子,其中氧化磷酸化可能在AS发病机制中发挥了重要的作用。     

基于生物信息学分析的肝癌核心基因的筛选及验证

本研究基于GEO数据库,选取由慢性乙型肝炎诱导的肝细胞癌芯片数据GSE121248为研究对象,利用GEO2R软件分析数据,筛选出差异表达基因,利用DAVID数据库进行GO分析和KEGG pathway富集分析.利用STRING数据库构建PPI网络,分析筛选核心基因.利用GEPIA对核心基因的表达进行验证,Kaplan Meier Plotter在线分析工具对核心基因与患者生存情况的相关性进行验证.通过上述方法筛选出309个DEGs,其中上调基因94个,下调基因215个.差异基因功能分析显示上调的DEGs主要参与细胞周期和卵母细胞减数分裂通路等途径,下调的DEGs则在补体和凝血级联、代谢途径以及咖啡因代谢途径富集.筛选出15个具有高度关联性的核心基因(BUB1,BUB1B,BIRC5,CCNB1,CCNB2,CDC20,CDK1,KIF-20A,MAD2L1,NCAPG,ZWINT,PBK,BTL,TTK和NUSAP1),它们与肝癌患者的总体生存率具有明显相关性,并为其构建了miRNA调控网络.本研究通过生物信息学方法有效分析了肝细胞癌发生、发展相关的差异表达基因,筛选出15个核心基因,分析其生物学相关功能,以期探索肝细胞癌发病机制,并为临床诊断标志物的改进以及筛选提供一定的理论基础.     

急性髓系白血病铁死亡相关基因筛选及预后模型的建立

基于急性髓系白血病(Acute Myeloid Leukemia,AML)临床大数据及多组学数据库探讨铁死亡相关基因在AML中的作用,并建立铁死亡基因表达相关预后模型。整合TCGA数据库中151例AML患者和GTEx数据库中337例正常人外周血的临床和转录组数据。将Wilcoxon检验和单因素Cox分析结果取交集,筛选出预后相关差异表达基因(Differential Expression Genes, DEGs),使用Lasso回归建立基因标志物预后模型,利用受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve,ROC曲线)评价预测价值,Kaplan-Meier法进行生存分析,对AML患者临床数据进行单因素和多因素Cox回归分析,使用差异基因表达分析等方法比较高、低风险患者间的组学差异,最后,利用BeatAML数据库对基因标志物进行验证。将差异基因表达分析和单因素分析结果取交集,得到13个预后相关DEGs。构建了8个基因标志物的预后评分模型,并将患者分为高、低风险两组;ROC曲线分析证实了模型良好的预测性能;生存分析提示高、低风险组患者的生存率具有显著差异;单因素分析显示年龄和风险评分与患者整体生存显著相关,多因素分析显示,年龄和风险评分是独立预后指标。在2个风险组之间筛选出384个DEGs,GO富集分析结果显示,富集的基因大多与中性粒细胞和白细胞的趋化与迁移等免疫相关分子和通路显著相关,KEGG富集通路主要与TNF信号通路、细胞因子与细胞因子受体相互作用相关。BeatAML数据库验证结果显示,5个基因与预后显著相关。铁死亡相关基因在AML中显著表达,且高风险患者预后较差,该研究对AML铁死亡相关潜在生物标志物的发现和应用奠定了一定的基础。     

髓母细胞瘤基因表达谱芯片关键基因的生物信息学分析

筛选髓母细胞瘤(medulloblastoma, MB)发生发展的关键基因,可为MB分子机制的进一步研究提供生物信息学依据。本文通过下载GEO (Gene Expression Omnibus)数据库GSE50161原始数据,利用R语言对正常脑组织与髓母细胞瘤组织中差异表达的基因进行分析;通过生物信息学分析工具(DAVID、STRING和Cytoscape)对差异基因进行生物学功能和蛋白质相互作用(protein-protein interaction, PPI)分析,并通过PPI筛选互作调控的关键基因。结果显示,总共筛选出999个差异表达的基因,鉴定了CCNB1、AURKB、MAD2L1、CENPE、KIF2C、BUB1、BUB1B、NDC80、CENPF、CDC20十个关键基因。差异基因生物学功能主要富集于有丝分裂的核分裂、染色体分离、微管蛋白结合、RAGE受体结合等生物过程。KEGG信号通路分析结果显示差异基因主要富集于细胞周期、NF-κB、IL-17和T细胞受体等信号通路。10个关键基因的生物学功能和信号通路主要富集于细胞有丝分裂和细胞周期通路。因此,细胞周期通路对MB的增殖和分裂起着关键性的作用,相关的分子机制值得进一步深入研究。