红鳍东方鲀不同生长时期脑和肌肉的转录组比较分析

红鳍东方鲀(Takifugu rubripes)是中国北方重要的海水养殖鱼类.本研究通过Illumina测序技术对13月龄和15月龄红鳍东方鲀的脑组织和肌肉组织共12个样本进行了转录组测序与分析.结果表明:在脑组织样本中平均共得到5 510万条原始reads,在肌肉组织样本中平均共得到5 482万条原始reads.在15月龄相对13月龄脑(BB15 vs BB13)中筛选到554个差异基因,其中234个上调表达基因,320个下调表达基因.15月龄相对13月龄肌肉(MB15 vs MB13)中筛选到380差异基因,其中253个上调表达基因,127个下调表达基因.GO富集结果将差异基因分为生物过程、细胞组成、分子功能三个层面.根据KEGG代谢通路分析,在BB15 vs BB13中,注释到163个差异基因,共富集到82条通路上,其中MAPK信号通路和神经信号传递通路的富集程度最高.在MB15 vs MB13中注释到138个差异基因,富集到97条通路上,其中也是MAPK信号通路富集程度最高.共筛选出3个可能与生长相关基因MSTN2、IER2、C-FOS.研究结果为今后开展红鳍东方鲀的基因研究提供了有价值的参考信息,也为改善养殖红鳍东方鲀的生长、抗逆和抗病能力的研究提供科学依据.     

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。     

基于生物信息学筛选和鉴定结直肠癌关键的生物标志物

结直肠癌是世界范围内最为常见的恶性肿瘤之一,目前,关于结直肠癌的分子机制仍在不断的探索中。本文通过生物信息学方法筛选和鉴定结直肠癌关键的生物标志物。从基因表达数据库(GEO)选择了3个数据集[GSE21510(148个样本)、GSE32323(44个样本)、GSE15781(42个样本)],对差异基因的表达以及功能富集进行分析。通过建立蛋白互作网络,运用STRING和Cytoscape对分子进行分析。筛选出472个差异基因,其中上调基因212个,下调基因260个。差异基因的富集及其通路主要包括调节细胞增殖、识别受体信号通路、过氧化物酶体增殖物激活受体(PPAR)信号通路等。其中15个核心基因主要富集在受体蛋白信号通路、细胞表面受体信号和趋化因子信号通路上。生存分析表明,AGT、CXCL2可能参与致癌,促进癌症的转移,影响预后。通过对472个差异基因和15个核心基因的筛选识别,促癌基因AGT和CXCL2可能被视为结直肠癌的生物标志物,为结直肠癌的诊断、治疗和研究提供新的分子靶标。     

基于生物信息学技术筛选影响胶质母细胞瘤化疗敏感性 相关基因的研究

目的:应用生物信息学技术筛选影响胶质母细胞瘤(GBM)化疗敏感性的相关基因。方法:对2批胶质瘤患者BIOSTAR基因芯片进行分析。通过随访完善临床资料,筛选芯片中胶质母细胞瘤患者生存期长、短两组间的差异基因,明确差异基因参与的功能和通路,并构建与烷化剂相关基因的信号传导网络,结合芯片数据、患者预后和信号传导网络,筛选GBM化疗敏感性的相关基因。结果:两组芯片中间差异基因有503条。2批芯片的差异基因主要参与62项基因功能,主要参与31条信号传导通路。通过对差异基因功能、通路,烷化剂信号转导网络的分析,得到影响胶质母细胞瘤化疗敏感性的核心的差异基因IFNGR2、IL8、ITGA5、TNFRSF1B。结论:通过严谨的实验设计和科学的统计学判别,结合患者完整的生存资料,本研究成功地应用生物信息学技术对基因芯片的大量数据进行挖掘和分析,并筛选出了可能影响GBM患者预后和化疗药物敏感性的基因,为进一步功能实验和患者个体化治疗奠定了基础。     

基于生物信息学技术筛选影响胶质母细胞瘤化疗敏感性相关基因的研究

目的：应用生物信息学技术筛选影响胶质母细胞瘤（GBM）化疗敏感性的相关基因。方法：对2批胶质瘤患者BIOSTAR基因芯片进行分析。通过随访完善临床资料,筛选芯片中胶质母细胞瘤患者生存期长、短两组间的差异基因,明确差异基因参与的功能和通路,并构建与烷化剂相关基因的信号传导网络,结合芯片数据、患者预后和信号传导网络,筛选GBM化疗敏感性的相关基因。结果：两组芯片中间差异基因有503条。2批芯片的差异基因主要参与62项基因功能,主要参与31条信号传导通路。通过对差异基因功能、通路,烷化剂信号转导网络的分析,得到影响胶质母细胞瘤化疗敏感性的核心的差异基因IFNGR2、IL8、ITGA5、TNFRSF1B。结论：通过严谨的实验设计和科学的统计学判别,结合患者完整的生存资料,本研究成功地应用生物信息学技术对基因芯片的大量数据进行挖掘和分析,并筛选出了可能影响GBM患者预后和化疗药物敏感性的基因,为进一步功能实验和患者个体化治疗奠定了基础。     

脱发相关差异表达基因的生物信息学分析

利用生物信息学方法分析脱发相关差异表达基因,有望帮助了解脱发发生发展的分子机制。本研究从NCBI的子数据库GEO中选择基因表达谱GSE45512和GSE45513数据集,利用R语言limma工具包,筛选出两个物种斑秃样本与正常样本的共同显著差异表达基因。对这部分基因进行功能注释和蛋白互作网络分析,同时对全部差异表达基因进行基因集富集分析。结果发现,人头皮斑秃样本共筛选出225个差异表达基因;C3H/HeJ小鼠自发斑秃皮肤样本共筛选出337个差异表达基因;两个物种的共同显著差异表达基因有23个。GO功能富集分析和蛋白互作网络分析显示,这部分差异基因显著富集于免疫相关功能,并且彼此间存在蛋白互作关系。基因集富集分析显示两个物种的差异基因都能显著富集到趋化因子信号通路、细胞因子受体相互作用、金葡菌感染及抗原加工与呈递通路;而且人的下调差异基因不仅映射到了人类表型数据库的脱发表型,也映射到皮肤附属物病理相关表型。综上所述,本研究通过生物信息方法分析脱发皮肤组织与正常皮肤组织的差异表达基因,最终筛选出23个在人和小鼠中共同存在的显著差异表达基因;此外,分析发现脱发与免疫过程及皮肤附属物病变密切相关,这些结果为脱发的诊断和治疗提供了新思路。     

胶质母细胞瘤预后相关基因的数据挖掘分析

胶质母细胞瘤（glioblastoma, GBM）是恶性程度最高的颅内恶性肿瘤，目前临床上缺乏有效治疗药物，复发率高且预后差，开发新的抗GBM药物是目前临床上亟待解决的问题。为了筛选与GBM预后密切相关的基因，为寻找新的药物靶点提供线索，采用GEO2R工具从GEO数据库中的269个肿瘤组织和61个正常组织中初步筛选出差异表达基因，然后利用Cluster Profiler数据库进行基因功能富集分析，STRING及Cytoscape进一步筛选出37个差异表达基因，采用GEPIA交互分析对这37个基因在GBM肿瘤组织中的表达进行验证。为了进一步探索这些差异表达基因与患者预后的关系，研究中利用GEPIA工具对TCGA数据库中与患者预后相关的数据进行深入挖掘，最终发现PTTG1、RRM2、E2F7与患者中位生存期呈显著性负相关。研究筛选出的与患者预后密切相关的基因不仅可以为评估患者预后提供参考，同时也为开发新的抗GBM药物提供了潜在的靶点。     

基于癌症基因组图谱计划多组学数据构建胶质母细胞瘤六基因预后模型

胶质母细胞瘤(glioblastoma, GBM)是最常见的原发性颅内肿瘤,恶性程度极高,患者预后极差。为了识别GBM预后生物标记物,建立预后模型,本研究通过分析癌症基因组图谱计划(The Cancer Genome Atlas, TCGA)数据库中GBM的表达谱数据,筛选出不同生存期GBM患者差异基因。利用GISTIC软件和Kaplan-Meier (KM)生存分析方法分析TCGA数据库中的GBM拷贝数变异数据,识别影响生存的扩增基因(survival-associated amplifiedgene,SAG)。取短生存期组上调基因和SAG两者的交集基因,进行单因素Cox回归和迭代Lasso回归筛选重要候选基因并建立预后模型;计算预后评分,根据预后评分中位数将患者分为高风险组和低风险组。用ROC曲线判断模型的优良,KM生存分析高低风险组预后差异,并用GEO、CGGA和Rembrandt数据库3个外部数据集进行验证。多因素Cox回归分析判断预后评分的预后独立性。结果显示,GBM不同生存期差异分析得到上调基因426个,下调基因65个。短生存期组上调基因与SAG交集得到47个基因。经过筛选,最终确定六基因(EN2、PPBP、LRRC61、SEL1L3、CPA4、DDIT4L)预后模型。TCGA实验组和3个外部验证组模型的ROC曲线下面积均大于0.6,甚至达到0.912。KM分析显示高低风险组的预后都存在差异(P0.05)。在多因素Cox回归分析中,六基因预后评分是GBM患者预后的独立影响因素(P0.05)。通过一系列分析,本研究确立了六基因(EN2、PPBP、LRRC61、SEL1L3、CPA4、DDIT4L)的GBM预后模型,模型具有很好的预测能力,可作为预测GBM患者的独立预后标志物。     

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.     

金针菇单、双核菌丝差异表达基因分析

对金针菇Flammulina velutipes单核菌丝W23的菌丝体以及与L11质配后的双核菌丝H1123菌丝体进行了转录组测序,以本实验室已获得的W23基因组为参考基因组研究两样本间差异基因,并对这些差异基因进行了GO功能和Pathway显著性富集分析。差异基因分析显示,两个样本中共有显著性差异表达的基因3 504个,其中在双核菌丝中上调、下调的基因数分别为2 151和1 353个。研究发现差异表达基因含有很多的转录因子基因、蛋白激酶以及WD40 repeat-like蛋白。Gene Ontology(GO)功能分析结果表明,extracellular region和membrane-enclosed lumen条目下的差异基因全部为上调表达,而envelope下的差异基因全部为下调表达,以利于双核菌丝分裂时锁状联合的形成而便于核的迁移。Pathway功能富集分析结果表明,脂肪酸、氨基酸以及大部分糖类合成相关基因具有比较活跃的上调表达。说明双核菌丝主要进行营养物质的富集,为下一步在合适条件下分化成原基,进入生殖生长阶段储备物质基础。