c-Myc基因在人滋养细胞合体化中的作用

c-Myc属于bHLH家族转录因子,在人多能干细胞维持细胞自我更新中发挥着重要作用,但在人胎盘滋养细胞分化中的功能尚不明确。该研究采用免疫组化、免疫荧光、Western blot及qRT-PCR技术,初步证实人早孕绒毛、原代滋养细胞及福斯科林诱导BeWo细胞合体化前后c-Myc均高表达于细胞滋养细胞,并在滋养细胞合体化过程中表达下调。qRT-PCR检测c-Myc网络相关因子在滋养细胞合体化过程中的作用,发现细胞周期相关因子CCNA2及CDK2表达下调,CDKN2A表达上调;c-Myc调控网络中滋养细胞干性相关因子OCT4、SOX2及hTERT在滋养细胞合体化过程中表达下调。研究初步发现,c-Myc可能通过其调控网络及细胞周期,影响滋养细胞增殖及分化平衡,从而参与滋养细胞合体化。     

脊髓损伤机制研究的生物信息学分析

用生物信息学方法筛选参与脊髓损伤(spinal cord injury, SCI)发展过程的关键分子和通路,可为脊髓损伤发展机制的研究提供指导。从GEO数据库下载基因芯片数据,并将数据集中的样本分为脊髓损伤组(SCI组)和正常组(normal组)。应用R语言处理来自不同数据集样本间的批次效应,同时对基因芯片的表达数据进行标准化处理,并通过PCA分析监测标准化处理后数据的质量。应用R语言中的limma包分析标准化后的基因表达矩阵,以得到差异基因。将差异基因导入DAVID数据库进行GO (gene ontology)分析,并通过KEGG数据库进行通路分析。然后应用STRING数据库构建PPI网络,并通过Cytoscape中的cytoHubba插件分析得到10个hub基因。最后应用箱式图监测hub基因在不同样本中的表达,并用GeneCards数据库查询hub基因的功能。此外,为了补充差异基因筛选的不足,通过R语言对基因表达矩阵进行了GSEA (gene set enrichment analysis)分析。结果显示:TYROBP、ITGB2、PTPRC和FCER1G等基因在脊髓损伤发展过程中发挥重要的作用;细胞外基质的炎症反应、葡糖醛酸基转移酶活性的变化和星形胶质细胞的迁移等与脊髓损伤的发展机制关系密切; TNF信号通路、NF-κB信号通路和p53信号通路在脊髓损伤的发展机制中发挥重要的作用。这些关键的分子和通路在脊髓损伤中的作用值得我们进行更深入的探讨。     

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。     

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。     

家兔前体脂肪细胞分化不同时期基因表达谱分析

脂肪的过度积累严重危害人类健康。前体脂肪细胞分化是脂肪发育的关键过程,研究前体脂肪细胞分化相关基因的表达有助于认识脂肪沉积的机理。尽管家兔是一种理想的研究脂肪发育的动物模型,但是针对其前体脂肪细胞分化不同时期基因表达谱的研究鲜见报道。本研究通过诱导家兔前体脂肪细胞分化,在分化第0 d、3 d和9 d收集脂肪细胞,利用转录组测序(RNA-seq),在分化第3 d样本与第0 d样本的比较中筛选出1352个差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs),在分化第9 d样本与第3 d样本的比较中筛选出888个DEGs。GO (gene ontology)功能富集和KEGG (kyoto encyclopedia of genes and genomes)通路分析发现,0~3 d分化期上调的DEGs显著富集在PPAR信号通路和PI3K-Akt信号通路上,3~9d分化期上调的DEGs显著富集到与细胞周期调控有关的GO条目和KEGG信号通路,0~3d和3~9d阶段特异上调的DEGs可能分别作用于细胞质和细胞核。通过DEGs的蛋白-蛋白互作(protein-protein interaction, PPI)网络分析发现,筛选出的核心节点(hub node)基因可能通过调控细胞周期而影响家兔前体脂肪细胞分化。     

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。     

小儿脓毒症休克相关基因的筛选及网络构建

为探究脓毒症休克与SIRS的差异表达基因及网络的构建,筛选潜在的核心基因,从GEO数据库下载相关基因表达谱GSE26378,数据分为脓毒症休克与SIRS各29个样本,通过在线软件GCBI对其进行标准化及差异基因筛选;对差异基因进行GO分析;基于KEGG进行功能通路分析以及基因信号网络分析;差异基因共表达网络分析。结果表明:两组中总共有1 456个基因被识别为差异基因(P0.05),与SIRS组相比,脓毒症休克组中有条859条下调基因,597条上调基因。GO功能富集分析显示差异基因主要参与了细胞周期、细胞免疫、细胞代谢。KEGG功能通路分析显示差异基因主要参与了MAPK信号通路、P53信号通路、wnt信号通路、细胞凋亡信号通路,细胞周期受体信号通路等。共表达分析发现基因CCNB1、NUSAP1、OIP5、SHCBP1、ZWINT、TOP2A、DLGAP5等位于网络中央部位,而基因信号网络分析发现基因PLCB1、PIK3CA、STAT3、CAMK2D、PRKCB、CREB1位于网络核心。基因芯片分析有助于发现脓毒症休克与SIRS患儿外周血单核细胞在转录组学上的改变,而生物信息学网络分析有助于发现潜在的靶点。     

基于拓扑分析方法鉴定与胃癌相关的生物标志物

胃癌(gastric cancer, GC)是最常见的恶性肿瘤之一。由于GC发病隐匿的特性,其早期检测困难。因此,研究与GC早期诊断和预后相关的生物标志物至关重要。从GEO数据库下载了3组基因表达数据集GSE79973、 GSE19826和GSE13911,通过Limma包筛选差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs),并使用DEGs、 STRING V11数据库和Cytoscape构建了DEGs的蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction, PPI)网络,通过4种拓扑分析方法取交集筛选hub基因,并通过单变量Cox分析、多变量Cox分析、 Lasso回归分析、生存分析、通路分析以及文献法验证hub基因。从3个数据集中分别筛选了1 599个、 333个和662个DEGs。通过拓扑分析方法筛选了4个hub基因,即CDK1、AURKA、PTTG1和UBE2C。GO和KEGG富集分析结果表明4个hub基因参与了细胞外基质-受体相互作用、糖尿病并发症中的AGE-RAGE信号通路、小细胞肺癌和蛋白质消化吸收等通路。...     

基于RNA-seq研究胶质母细胞瘤中差异表达基因及蛋白相互作用网络

本研究基于RNA-seq数据分析了胶质母细胞瘤中的差异表达基因,并对差异表达基因进行了功能(GO term)和通路(KEGG)富集分析。进一步通过蛋白相互作用网络挖掘了胶质母细胞瘤的调控机理。结果表明,405个基因在肿瘤组织中差异表达(p-value≤0.05,|log FC|≥1.5),其中216个(53.3%)基因上调,189个(46.6%)基因下调。基因本体(gene ontology,GO)富集结果表明,这些差异表达基因参与了离子转运,神经冲动传递,细胞信号转导和细胞粘附等。此外,KEGG通路富集结果表明,差异基因参与了许多重要的生物学通路,包括ECM受体相互作用、黏着和钙信号等通路。进一步的蛋白相互作用网络分析鉴定了5个关键的hub基因,包括PTK2B、CDK1、FN1、CCND1和FOS。这5个关键基因对于胶质母细胞瘤的发生和发展可能起到了关键作用,可以作为潜在的调控位点和筛选的标志物。     

系统型硬化症尿液lncRNA-mRNA差异表达基因筛选及生物信息学分析

为探讨系统性硬化症(SSc)患者尿液样本中的长链非编码RNA(lncRNA)、信使RNA(mRNA)的表达谱和生物学功能。选取6名SSc患者和3名健康对照者(HC),采集样本为中段晨尿,应用mRNA和lncRNA微阵列检测总RNA表达变异,SSc组与HC组相比。检测尿液lncRNA和mRNA表达,Gene ontology (GO)分析Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG)信号通路分析差异表达的lncRNA功能分布;STRING在线网站和Cytoscape软件网络应用分析构建蛋白质相互作用网络(PPI)并筛选出核心基因(Hub Gene)。结果发现：与HC相比,SSc患者尿液中共有645个(上调546,下调99)mRNA和1 888个(上调1 647,下调241)lncRNA差异表达(Fold Change绝对值≥2,且P≤0.05)。KEGG通路结果显示富集TGF-β信号通路、氧化磷酸化、磷酸戊糖通路。SSc的GO分析显示与转录调控、DNA去甲基化、白介素6反应等相关;PPI网络分析表明主要富集在氧化磷酸化、细胞凋亡、自噬途径通路...     

人诱导多能干细胞分化为心肌细胞关键基因的生物信息学分析

利用生物信息学分析的方法筛选人诱导多能干细胞(induced pluripotent stem cells, i PSCs)向心肌细胞分化的关键基因。收集GEO (Gene Expression Omnibus)数据库中关于人i PSCs向心肌细胞分化的高通量测序数据,包含i PSCs向心肌细胞分化的4个阶段的样本数据,分别是未分化的i PSCs (D0)、中胚层细胞(D2)、早期心肌细胞(D7)和心肌细胞(D14)。应用R包分析D0、D2、D7和D14样品之间的差异表达基因,并对差异表达基因进行功能和信号通路分析;构建差异表达基因的蛋白质-蛋白质互作(protein-protein interaction, PPI)网络;应用R包加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis, WGCNA)对共表达的基因进行聚类,并将其划分为不同的基因模块;使用Cytoscape软件对重要基因模块的互作网络进行可视化和富集分析。结果显示, D0、D2、D7和D14样品之间的差异表达基因总共达917个,基于PPI网络筛选到的前10个基因...     

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。     

青杄PsbO基因cDNA序列克隆及生物信息学分析

利用RACE技术从已有的青杄均一化cDNA文库中克隆得到青杄(Picea wilsonii)PsbO基因cDNA的全长,并用生物信息学的方法对该cDNA的核苷酸序列、氨基酸序列的相似性,及编码蛋白PwPsbO的理化性质、亲水性/疏水性、二级和三级结构,PwPsbO基因进化树等进行了预测和分析.采用实时荧光定量PCR(RT-qPCR)技术,测定了青杄不同组织中的PsbO基因的相对表达水平.结果发现:青杄PsbO基因编码346个氨基酸,预测相对分子质量为36.6 kD,理论pI值为5.29,属于可溶性蛋白.二级和三级结构预测表明其含有较多的α螺旋、β折叠和随机卷曲结构.RT-qPCR发现该基因在青杄针叶和茎中表达量最高.这些结果为青杄中PsbO基因的初步功能研究奠定了基础.     

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。     

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。     

金针菇成熟期和伸长期菌盖的转录组与蛋白组比较分析

菌盖是大型真菌的重要组成部分,也是其产生有性孢子的部位,但是其发育机制仍不明确。本研究以金针菇Flammulina filiformis为材料,采用转录组和蛋白组联合分析的方法,比较分析了金针菇成熟期和伸长期菌盖的差异基因与蛋白,并对其进行GO (gene ontology)功能聚类分析、KEGG (Kyoto encyclopedia of genes and genomes)富集分析和蛋白互作网络分析。本研究筛选到差异表达基因有1 391个,差异表达蛋白147个,均以上调表达为主。GO功能聚类分析结果表明,催化活性(catalytic activity)条目富集基因最多,其次是细胞组分(cell part)、细胞过程(cellular process)和细胞器(organelle)。KEGG富集分析结果表明,差异表达基因和蛋白主要富集在碳水化合物代谢通路(carbohydrate metabolism)和氨基酸代谢通路(amino acid metabolism)等。本研究选取了9个关键的差异表达基因,使用实时荧光定量PCR (real-time quantitative PCR,RT-qPCR)对其表达量进行了验证。RT-qPCR验证结果与转录组测序结果相一致。蛋白互作网络分析表明,水解酶类、结构域类和转录调节类蛋白为互作网络的主要结点。本研究联合转录组、蛋白组测序数据,通过分析差异基因与蛋白,为深入了解金针菇菌盖发育机制提供数据参考。     

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。     

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。     

利用RNA-seq技术筛选大白猪皮下和肌内脂肪组织差异表达基因

为了比较分析大白猪皮下和肌内脂肪组织的全转录组数据,探究调控脂肪沉积的分子机制,本文采用RNA-seq技术和生物信息学方法鉴定大白猪皮下和肌内脂肪组织基因表达谱,对差异表达基因进行GO(Gene Ontology)分析、信号通路富集分析以及蛋白互作网络分析。大白猪皮下和肌内脂肪组织中有180个基因差异表达,上调基因主要参与细胞增殖、脂质激酶活性和磷脂代谢等与脂质代谢相关的生物学过程正调控,下调基因显著富集于脂肪细胞分化中起重要调控作用的MAPK信号转导通路。差异表达基因主要通过参与脂质代谢及通过MAPK信号转导通路调控脂肪细胞成脂分化,进而影响大白猪皮下和肌内脂肪的沉积。     

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。