基于生物信息学探讨疏肝降脂颗粒调节铁死亡治疗非酒精性脂肪性肝病的作用

本研究旨在运用生物信息学方法探讨疏肝降脂颗粒调节铁死亡治疗非酒精性脂肪性肝病(non-alcoholic fatty liver disease, NAFLD)的潜在分子机制。通过网络药理学方法获取“疏肝降脂颗粒-铁死亡”潜在的交集靶点,基于GSE89632数据集筛选“疏肝降脂颗粒-NAFLD-铁死亡”交集靶点的差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs),并运用R4.2.2软件进行相关性分析、富集分析和免疫浸润分析。对GSE89632数据集的样本进行共识聚类,构建机器学习模型,筛选关键DEGs,构建列线图模型并验证;对关键基因进行临床相关性分析。共获得18个“疏肝降脂颗粒-NAFLD-铁死亡”DEGs,富集在Th17细胞分化、甲状腺激素信号通路、 ErbB信号通路、 IL-17信号通路等方面。随机森林(random forest, RF)模型为最优机器学习模型,AURKA、SREBF1、HMOX1、MYC和JUN是RF模型中重要性排名前五的基因,HMOX1、JUN与体重指数(body mass index, BMI)呈正相关。列线图模型可以...     

肝脏巨噬细胞在NAFLD进展与治疗中的作用

非酒精性脂肪肝(non-alcoholic fatty liver disease, NAFLD)已经是越来越普遍的慢性肝脏疾病,并且严重的情况下可以转变为非酒精性脂肪性肝炎(non-alcoholic steatohepatitis, NASH),甚至可以向肝细胞肝癌(hepatocellular carcinoma, HCC)转变,严重危害着人们的健康。肝脏巨噬细胞是肝脏中一群重要的非实质细胞,对肝脏的功能稳态和免疫调节起到重要的作用,同时也是人体最大一群组织定居巨噬细胞。近年来,有研究报道,肝脏巨噬细胞参与肝脏疾病的发生,尤其在NAFLD的发病过程中扮演重要角色。然而,肝脏巨噬细胞异质性对于NAFLD的贡献以及在该过程中的分子机制尚不明确。本文主要对肝脏巨噬细胞在NAFLD中的作用、机制以及潜在免疫治疗前景进行综述。     

非酒精性脂肪肝发病机制和治疗的研究进展

非酒精性脂肪性肝病(non-alcoholic fatty liver disease, NAFLD)已成为全球最常见肝病之一,其发病率仍然有继续增加的趋势。NAFLD是一类包含单纯性脂肪肝、非酒精性脂肪性肝炎(non-alcoholic steatohepatitis, NASH)等疾病的临床病理综合征,并可能进一步进展为肝硬化、肝衰竭和肝细胞性肝癌,威胁人类健康。目前NAFLD的发病机制尚不完全清楚,并且尚没有理想的有效治疗药物。该文主要就NAFLD的发病机制和治疗的研究进展进行综述,为NAFLD的基础研究和临床治疗提供相关的参考。     

细胞外囊泡在非酒精性脂肪性肝炎中的应用前景

非酒精性脂肪性肝病(non-alcoholic fatty liver disease,NAFLD)是一种慢性肝病,常见于普通人群。随着病情的进展,单纯非酒精性脂肪肝患者会发展为非酒精性脂肪性肝炎(non-alcoholic steatohepatitis,NASH)。由于缺乏明确的生物标志物和治疗策略,NASH的管理成为临床医生的一项艰巨任务。细胞外囊泡(extracellular vesicles,EVs)是细胞膜向内或向外出芽产生的异源性囊泡群,其中包含多种能调节细胞代谢活动的内容物,这些内容物参与了NASH的疾病进展。近年来越来越多的研究证明了细胞外囊泡应用于NASH的潜力。本文将阐明EVs在NASH中的作用及其在NASH中的应用前景。     

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。     

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。     

固醇调节元件结合蛋白2信号通路与非酒精性脂肪性肝病北大核心CSCD

非酒精性脂肪性肝病(non-alcoholic fatty liver disease,NAFLD)是以肝细胞内甘油三酯和胆固醇等脂毒性脂肪过度沉积为主要特征的一种临床获得性代谢综合征。最新研究表明,NAFLD向非酒精性脂肪肝炎(NASH)进展时,肝内胆固醇积累可能较甘油三酯更具有细胞毒性风险。固醇调节元件结合蛋白2(sterol regulatory element-binding protein 2,SREBP2)是脂质代谢重要的核转录因子之一,主要调控胆固醇的生物合成和体内平衡。SREBP2及其靶基因调控的胆固醇异常是引起非酒精性脂肪肝病发生发展的重要因素之一。因此,认识SREBP2信号通路中,上下游各因素的表达调控作用与NAFLD发病机制之间关系,就显得非常重要。本文总结了受SREBP2调控表达的靶基因的特点,着重介绍SREBP2调控胆固醇体内合成与平衡的信号通路与NAFLD发病机制之间关系,为研究和指导治疗NAFLD及其代谢性疾病提供新的思路。     

内质网应激相关基因能预测骨肉瘤预后并与肿瘤免疫微环境相关

以内质网应激相关基因构建骨肉瘤患者的风险模型,探索其与肿瘤免疫微环境的关系。采用生物信息学分析法,训练集的转录组数据及临床数据下载于UCSC Xena数据库,验证集的相应数据下载于GEO数据库(GSE21257,GSE39058)。采用单因素COX回归分析、LASSO回归分析及多因素COX回归分析提取风险特征基因构建风险模型,使用决策曲线分析、受试者工作特征曲线分析验证模型的准确性,随后构建列线图进一步预测骨肉瘤患者预后;根据风险评分将患者分为高、低风险组,使用Kaplan-Meier生存曲线评估高、低风险组间的生存差异,对差异表达基因(Differentially expressed genes, DEGs)进行GO/KEGG联合富集分析、基因集富集分析(Gene set enrichment analysis, GSEA)及基因集变异分析(Gene set variation analysis, GSVA);采用ESTIMATE算法、微环境种群计数器(Microenvironment cell population counter, MCP counter)方法、单样本基因集富集分析(Single sample gene set enrichment analysis, ssGSEA)进行免疫分析;最终在验证集中验证上述结果。6个风险特征基因中VEGFA、PTGIS及SERPINH1与骨肉瘤患者的不良预后相关,而TMED10、MAPK10及TOR1B与与骨肉瘤患者的良好预后相关,高、低风险组患者之间具有显著生存差异;GO/KEGG联合富集分析、GSVA、GSEA结果表明DEGs与免疫状态相关;免疫分析显示高风险组具有更低的免疫评分及免疫景观;列线图进一步准确地预测了骨肉瘤患者的预后。内质网应激相关基因构建的风险模型能准确预测骨肉瘤患者预后,并与肿瘤免疫微环境相关。     

固醇调节元件结合蛋白2信号通路与非酒精性脂肪性肝病

非酒精性脂肪性肝病（non-alcoholic fatty liver disease,NAFLD）是以肝细胞内甘油三酯和胆固醇等脂毒性脂肪过度沉积为主要特征的一种临床获得性代谢综合征。最新研究表明,NAFLD向非酒精性脂肪肝炎(NASH)进展时,肝内胆固醇积累可能较甘油三酯更具有细胞毒性风险。固醇调节元件结合蛋白2（sterol regulatory element-binding protein 2,SREBP2）是脂质代谢重要的核转录因子之一,主要调控胆固醇的生物合成和体内平衡。SREBP2及其靶基因调控的胆固醇异常是引起非酒精性脂肪肝病发生发展的重要因素之一。因此,认识SREBP2信号通路中,上下游各因素的表达调控作用与NAFLD发病机制之间关系,就显得非常重要。本文总结了受SREBP2调控表达的靶基因的特点,着重介绍SREBP2调控胆固醇体内合成与平衡的信号通路与NAFLD发病机制之间关系,为研究和指导治疗NAFLD及其代谢性疾病提供新的思路。     

microRNA155在动脉粥样硬化发生过程中的网络调控机制

动脉粥样硬化(atherosclerosis,AS)是一种慢性进行性的血管炎症性疾病,其发病机制主要包括内皮细胞损伤,脂质浸润及炎症介质分泌等。microRNA155(miR-155)是参与AS炎性调控、免疫和自噬信号等通路的微小非编码RNA。系统性研究miR-155及其靶基因的网络调控机制,能全面理解miR-155在AS中的作用,促进其在临床诊断中的应用开发。利用miRNA靶基因预测数据库miRDB、miRmap和Starbase获取miR-155的靶基因集。R语言分析基因表达综合数据库(gene expression omnibus,GEO)共享平台动脉粥样硬化斑块差异表达基因(GSE24702),筛选出18 076个差异表达基因。利用基因集富集分析(gene set enrichment analysis,GSEA)分析,观察这些差异表达基因共同富集在IL6-JAK-STAT3信号通路、炎症反应和TNFα等炎症信号通路。与miR-155靶基因交叉匹配得到371个交集mRNA,其中159个在动脉粥样硬化斑块中上调,212个在动脉粥样硬化斑块中下调。基因本体(gene ontology,GO)及基因组数据库(kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)分析研究基因功能,GO富集分析371个差异基因主要富集炎症和凋亡信号通路的负调控等功能,KEGG分析371个差异基因主要富集TGFβ等炎症信号通路。蛋白相互作用网络(protein-protein interaction networks,PPI)分析获得关键节点基因是ARRB2、FBXO11、SOCS1、FBXO22、FBXO30、KRAS、RNF19A、TRIM32、HERC4、PJA1、RCHY1和DET1。本研究表明,miR-155主要通过调控炎症反应等相关信号通路影响斑块细胞炎症、自噬及凋亡等功能,进而影响动脉粥样硬化的各个进程。     

肠道菌群影响非酒精性脂肪性肝病的机制及应对策略

非酒精性脂肪性肝病(nonalcoholic fatty liver disease,NAFLD)的发病率逐年升高,已成为最常见的肝脏疾病之一。目前其发病机制未被完全阐明,尚无有效治疗药物。肠道菌群与人体共生,作为人体的“第二基因组”,其在消化、吸收及代谢中发挥重要作用。新近研究表明,肠道菌群已成为影响NAFLD发生、进展的重要因素,肠道菌群失调和肠肝轴紊乱与非酒精性单纯性脂肪肝(nonalcoholic fatty liver,NAFL)发展为非酒精性脂肪性肝炎(nonalcoholic steatohepatitis,NASH)、肝纤维化和肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)密切相关。因此,肠道微生态干预有望成为预防或治疗NAFLD的新手段。本综述主要探讨肠道菌群异常对NAFLD/NASH发病过程、机制的影响及干预措施。     

胁迫意大利蜜蜂幼虫肠道的球囊菌的转录组分析

【目的】本研究旨在通过趋势分析对胁迫意大利蜜蜂Apis mellifera ligustica(简称意蜂)幼虫肠道的球囊菌Ascosphaera apis的差异表达基因(DEGs)进行转录组分析。【方法】将纯化的球囊菌孢子配制为1×107孢子/m L的饲料饲喂意蜂3日龄幼虫,利用Illumina Hi Seq 2500平台对球囊菌胁迫的意蜂幼虫肠道c DNA进行测序,将过滤得到的有效读段(clean reads)映射(mapping)到核糖体数据库及意蜂参考基因组,最后将未映射上的reads映射到本课题组组装并注释的球囊菌参考转录组。利用STEM软件对DEGs进行趋势分析。利用WEGO软件对显著表达模式中的DEGs进行GO富集分析。利用Blastall对显著表达模式中的DEGs进行KEGG代谢通路富集分析。最后,通过对随机选取的6个DEGs进行RT-q PCR分析,对RNA-seq数据进行验证。【结果】球囊菌胁迫意蜂幼虫肠道样品的Illumina测序共得到球囊菌的25 454 076条原始读段(raw reads),经过滤得到24 909 820条clean reads,Q30均在93.46%以上。趋势分析结果显示,19 893个DEGs聚类为8个表达模式,其中有12 151个DEGs聚类为3个表现为显著上调趋势的表达模式。GO富集分析结果显示,表现上调趋势的DEGs富集在40个GO term,富集基因数最多的为细胞进程(cellular process)(2 601 unigenes),其次为代谢进程(metabolic process)(2 553 unigenes)和细胞(cell)(2 522unigenes)。KEGG代谢通路富集分析结果显示,上调趋势中的DEGs富集在119个代谢通路上,其中富集基因数最多的是核糖体(ribosome)(213 unigenes),其次为氨基酸生物合成(biosynthesis of amino acids)(154 unigenes)和内质网蛋白加工(protein processing in endoplasmic reticulum)(130unigenes)。共有48个DEGs富集在MAPK信号通路上,聚类分析结果显示,这些DEGs随着胁迫时间的延长表达水平逐渐增强。RT-q PCR结果显示,6个DEGs的表达水平变化趋势与RNA-seq数据一致,证明了本研究中的转录组数据真实可靠。【结论】本研究为在分子水平揭示球囊菌的致病机理提供了重要信息,也为阐释球囊菌胁迫意蜂幼虫过程中的病原-宿主互作机制奠定了基础。     

布鲁氏菌脂多糖刺激山羊支气管上皮细胞的全转录组分析

布鲁氏菌(Brucella)的细胞壁成分脂多糖(lipopolysaccharide, LPS)是布鲁氏菌逃避宿主免疫的主要毒力因子之一,由于LPS具有较低的免疫原性,因而不会激活宿主Toll样受体。本研究采用猪布鲁氏菌S2株(Brucella suis S2,B.suis S2)的LPS刺激山羊(Capra hircus)支气管上皮细胞,通过全转录组测序技术筛选响应B.suis S2 LPS刺激的宿主差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs)和差异表达miRNA。通过筛选结果中|log₂ fold change|>1且P<0.05的基因和miRNA,在LPS刺激组和对照组间共产生97个差异基因和3条差异miRNA,其中包括58个上调基因和39个下调基因,3条差异miRNA均为下调。通过基因本体论(gene ontology, GO)注释和京都基因与基因组百科全书(kyoto encyclopedia of genes and genomes, KEGG)富集发现,DEGs主要富集于ATP代谢、 RAGE受...     

FGF13敲低的肺癌A549细胞株构建及转录组学分析

本研究的目的是探究成纤维细胞生长因子13(fibroblast growth factor13, FGF13)影响非小细胞肺癌发生发展的分子机制。通过构建干扰FGF13的真核表达载体并进行慢病毒包装,获得FGF13敲低的肺癌A549细胞株。利用转录组测序(RNA Sequencing, RNA-seq)技术检测基因表达谱并筛选差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs),并对差异基因进行GO和KEGG富集分析,对部分DEGs的表达水平进行验证。采用STRING在线数据库筛选DEGs编码的蛋白相互作用网络(protein-protein interaction, PPI)中的关键基因,并通过UALCAN数据库对关键基因进行预后分析。与对照组细胞相比,FGF13敲低的肺癌A549细胞株共筛选出1 114个DEGs(P≤0.05,差异倍数≥2),其中表达上调和下调的DEGs分别有672和442个。实时荧光定量PCR(real-time quantitative PCR, RT-qPCR)验证CXCL10和SELE等6个基因与测序结果一致。GO富集分...     

盐度胁迫对幼体大海马基因转录表达的影响

为探究大海马(Hippocampus kuda Bleeker)幼体在高盐、低盐胁迫条件下的基因表达水平的变化规律,对实验条件下的大海马幼体的肝脏样品进行了转录组测序。对照组(CK, 25‰)、高盐(HS-test, 31‰)和低盐(LS-test, 17‰)胁迫组共获得71794个单基因簇(Unigenes), N50为1780 bp,平均长度为820.71 bp。高盐胁迫组与对照组比较,共获得2740个差异表达基因(DEGs),其中495个DEGs上调, 2245个DEGs下调;与对照组相比,低盐胁迫组共获得3715个DEGs,其中1854个DEGs上调, 1861个DEGs下调。高/低盐胁迫组DEGs经KEGG数据库富集发现,高/低盐度胁迫均能导致大海马幼体体内氨基酸代谢、免疫代谢、能量和脂肪酸代谢相关基因受到影响。其中,低盐胁迫时能量代谢和氨基酸代谢的相关基因显著上调,高盐胁迫时脂肪酸代谢的相关基因显著下调,而高/低盐胁迫时免疫代谢的相关基因都显著上调。从经过盐度胁迫的大海马幼体的肝脏转录组中分别筛选到免疫相关基因Gst、Hsp70、Hsp90、Sod、Bcl-2、Gadd45...     

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。     

球囊菌胁迫中华蜜蜂幼虫肠道过程中病原的转录组学研究

【目的】本研究利用RNA-seq技术对球囊菌胁迫的中华蜜蜂(中蜂)幼虫肠道进行深度测序,经趋势分析得到差异表达基因(DEGs)的显著表达模式,进而对胁迫过程中的球囊菌进行转录组学分析。【方法】利用Illumina HiSeq 2500平台对球囊菌胁迫的中蜂幼虫肠道进行深度测序,并利用相关软件进行了深入分析。最后,通过RT-qPCR对RNA-seq数据进行了验证。【结果】本研究共得到球囊菌的41133932条高质量clean reads。22865个DEGs共聚类为8个基因表达模式,其中,16769个DEGs聚类为2个显著上调趋势与2个显著下调趋势。GO富集分析结果显示,显著上调与显著下调趋势中的DEGs分别富集于40与37个GO term,基因富集数最多的为细胞进程(2486 unigenes)。KEGG代谢通路(pathway)富集分析结果显示,显著上调与显著下调趋势中的DEGs分别富集于119和112个pathway,基因富集数最多的分别是氨基酸生物合成(127 unigenes)与核糖体(98 unigenes)。进一步分析表明球囊菌在胁迫中蜂幼虫肠道的过程中通过提高物质合成促进其增殖,而宿主通过抑制球囊菌的蛋白合成抵御病原入侵。富集在MAPK信号通路的11个DEGs的表达水平随着胁迫时间的延长而逐渐下降,推测中蜂幼虫通过抑制该通路而阻遏球囊菌增殖。【结论】本研究不仅为揭示白垩病过程中的球囊菌-中蜂幼虫互作提供了重要信息,也为阐明不同抗性蜂种的球囊菌抗性差异奠定了基础。     

失巢凋亡相关基因对子宫内膜癌患者预后状况的预测价值

子宫内膜癌(uterine corpus endometrial carcinoma, UCEC)是最常见的女性生殖系统肿瘤,肿瘤发生远端转移的患者预后极差。失巢凋亡(anoikis)是一种特殊的程序性细胞死亡形式,在肿瘤的侵袭和转移中起着关键作用,分析失巢凋亡相关基因与UCEC患者预后之间的关系将为临床治疗提供指导。本研究采用非监督一致性聚类算法对数据集进行分组,分析患者的肿瘤微环境(tumor microenvironment, TME)与临床特征的差异。同时,筛选预后相关的失巢凋亡基因,构建风险评分模型,评估UCEC患者的风险评分与临床特征、 TME和药物治疗反应之间的关系。在分析失巢凋亡相关基因表达差异的基础上确定两个明确的聚类(A簇和B簇),与A簇UCEC患者相比,B簇UCEC患者的总生存期较短、免疫浸润水平较低。构建的风险评分模型可量化失巢凋亡相关基因的调控模式,高风险评分组表现为预后不良且免疫细胞浸润水平低,而低风险评分组则相反。药物敏感性分析结果表明,高风险评分的人群可能从靶向有丝分裂和DNA修复通路的药物中获得更佳疗效。本研究揭示了失巢凋亡相关基因与临床特征、 TME...     

COPD 差异表达基因的生物信息学分析及在LUSC样本中的表达

为确定慢性阻塞性肺病(COPD)的分子标记物及COPD与肺鳞状细胞癌(LUSC)共存的差异表达基因,探寻COPD合并肺癌的预测因子,发现新的治疗靶点。本研究采用生物信息学方法,从GEO数据库中筛选3套基因芯片数据集,挖掘COPD患者小气道上皮细胞(SAEC)的差异表达基因(DEG)以及潜在的生物标记物,并通过基因本体(GO)、京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析预测DEGs的功能及参与的代谢途径。继而对DEGs构建PPI网络,使用Cytoscape软件筛选子模块和Hub基因,并将Hub基因通过TCGA数据库分析其在LUSC中的差异表达情况及差异基因间的相关性。结果共获得52个上调基因和24个下调基因,代谢通路主要集中在细胞色素P450对外源物质的代谢、化学致癌、花生四烯酸代谢及甲状腺激素合成四条途径上,通过Cytoscape软件从PPI网络中筛选得到2个功能模块和10个Hub基因,进一步验证发现其中5个基因在TCGA数据库中的LUSC样本中同样差异表达。由此推测SPP1、ALDH3A1、SPRR3、KRT6A和SPRR1B 可能为COPD 分子标记物及COPD与LUSC共存的DEGs,从而为研究COPD和LUSC的发病机制及二者潜在关系奠定良好的基础。     

维生素E与熊去氧胆酸对非酒精性脂肪肝大鼠的协同肝保护机制

非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)是全世界最常见的肝病,而非酒精性脂肪肝炎(NASH)是其中一种,具有潜在的严重性,其发展涉及多次打击过程。一些临床研究表明,熊去氧胆酸(UDCA)和维生素E单独或联用对治疗NASH患者有明显的改善作用,但效果具有一定可逆性。而关于UDCA和维生素E联用治疗NASH的机制研究也尚少,因此本研究希望通过探究UDCA与维生素E联用对改善NASH大鼠的效果与机制,为NASH的治疗提供更多的理论依据。构建NASH大鼠模型,通过喂养不同饮食分别设立对照组,模型组和2组给药治疗组(UDCA单独用药;UDCA/VitE联合用药),12周后对大鼠肝组织进行病理分析,检测AST、ALT、MDA、SOD等生化指标和组织NF-κB、TNF-α蛋白表达水平,对比不同组间差异,评估给药治疗的疗效,分析可能的机制;UDCA能有效改善NASH的各种组织特征或生化指标,并且与维生素E一起对NASH大鼠的肝保护具有协同作用,这种协同作用可能与抑制肝细胞脂肪变性和炎细胞浸润,减轻肝损伤和胰岛素抵抗有关。