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基于加权基因共表达网络分析识别肥胖型多囊卵巢综合征的关键基因 被引量:1
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作者 张丽娜 姜晓琳 +2 位作者 侯海燕 柯妍 宋小磊 《中华中医药学刊》 CAS 北大核心 2024年第6期179-182,I0028-I0031,共8页
目的 采用加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis, WGCNA)方法识别肥胖型多囊卵巢综合征(polycystic ovary syndrome, PCOS)的关键基因,探讨肥胖型PCOS的发病机制。方法 从基因表达数据库(gene expressi... 目的 采用加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis, WGCNA)方法识别肥胖型多囊卵巢综合征(polycystic ovary syndrome, PCOS)的关键基因,探讨肥胖型PCOS的发病机制。方法 从基因表达数据库(gene expression omnibus, GEO)下载GSE5090芯片数据,通过WGCNA算法分析筛选基因共表达关键模块和核心基因,对关键模块进行GO和KEGG分析,对核心基因进行差异分析以确定肥胖型PCOS的关键基因。结果 在GSE5090芯片数据中,通过WGCNA分析构建出了31个共表达基因模块,其中重褐色模块(MEsaddlebrown)与肥胖型PCOS具有密切的相关性,包含53个基因。对此模块基因进一步筛选,识别出了ZNF492、MED17、CRABP1、KCNV2、KRI1、ACSBG2、MACO1、SCLY、CPSF1、MAGEA8 10个肥胖型PCOS核心基因。对此模块基因进行GO和KEGG分析发现相关基因与脂肪酸代谢关系密切,主要作用于核蛋白,通过调节染色体组织、有机酸分解等发挥生物学功能。进一步对核心基因表达量进行差异分析,基因ZNF492、CRABP1、KCNV2在肥胖对照组与肥胖型PCOS脂肪组织间存在明显差异。结论 ZNF492、CRABP1和KCNV2基因在肥胖型PCOS的发展中可能产生重要生物学意义,其具体机制有待进一步研究。 展开更多
关键词 多囊卵巢综合征 加权基因共表达网络 差异表达基因 GO分析 KEGG分析
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