目的·利用生物信息学分析方法筛选狼疮性肾炎相关差异表达基因及相关信号通路。方法·从GEO公共数据库中下载GSE32591数据集矩阵数据,应用R软件limma包进行标准化以及筛选差异表达基因,应用ggpubr和pheatmap包对差异基因绘制...目的·利用生物信息学分析方法筛选狼疮性肾炎相关差异表达基因及相关信号通路。方法·从GEO公共数据库中下载GSE32591数据集矩阵数据,应用R软件limma包进行标准化以及筛选差异表达基因,应用ggpubr和pheatmap包对差异基因绘制火山图及热图。应用DAVID在线数据库对差异表达基因进行GO(Gene Ontology)分析和KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)通路分析,使用R语言ggplot包绘制柱状图及气泡图。运用STRING和Cytoscape软件构建差异表达基因的蛋白质-蛋白质相互作用网络,应用MCODE及cytohubba插件筛选出参与狼疮性肾炎的最显著模块及枢纽基因。采用GSE99339数据集验证枢纽基因的差异表达。结果·通过limma包分析GSE32591数据集,获得了367个差异表达基因,包括253个上调基因及114个下调基因。GO分析和KEGG通路富集分析表明,差异表达基因在病毒防御反应、质膜外侧、甲型流感、结核病、EB病毒感染、补体途径等方面显著富集。应用STRING和Cytoscape构建了差异表达基因的蛋白互作网络,并鉴定出与狼疮性肾炎相关的10个枢纽基因,在验证数据集GSE99339中有显著的差异表达。结论·获得的367个差异表达基因和10个枢纽基因可能是狼疮性肾炎潜在的生物标志物。展开更多
文摘目的·利用生物信息学分析方法筛选狼疮性肾炎相关差异表达基因及相关信号通路。方法·从GEO公共数据库中下载GSE32591数据集矩阵数据,应用R软件limma包进行标准化以及筛选差异表达基因,应用ggpubr和pheatmap包对差异基因绘制火山图及热图。应用DAVID在线数据库对差异表达基因进行GO(Gene Ontology)分析和KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)通路分析,使用R语言ggplot包绘制柱状图及气泡图。运用STRING和Cytoscape软件构建差异表达基因的蛋白质-蛋白质相互作用网络,应用MCODE及cytohubba插件筛选出参与狼疮性肾炎的最显著模块及枢纽基因。采用GSE99339数据集验证枢纽基因的差异表达。结果·通过limma包分析GSE32591数据集,获得了367个差异表达基因,包括253个上调基因及114个下调基因。GO分析和KEGG通路富集分析表明,差异表达基因在病毒防御反应、质膜外侧、甲型流感、结核病、EB病毒感染、补体途径等方面显著富集。应用STRING和Cytoscape构建了差异表达基因的蛋白互作网络,并鉴定出与狼疮性肾炎相关的10个枢纽基因,在验证数据集GSE99339中有显著的差异表达。结论·获得的367个差异表达基因和10个枢纽基因可能是狼疮性肾炎潜在的生物标志物。
