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糖尿病肾脏病免疫相关转录因子的生物信息学分析
被引量：
1
1
作者
刘莉
杨娇娇
任建民
《细胞与分子免疫学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期488-493,共6页
目的 通过生物信息学方法分别对糖尿病肾病(DKD)患者肾小球与肾小管病变的转录组学进行分析,筛选关键的免疫相关转录因子。方法 下载基因表达数据集(GEO)数据库GSE30528、 GSE30529数据集与Karolinska肾脏研究中心转录组测序(RNA-seq)...
目的 通过生物信息学方法分别对糖尿病肾病(DKD)患者肾小球与肾小管病变的转录组学进行分析,筛选关键的免疫相关转录因子。方法 下载基因表达数据集(GEO)数据库GSE30528、 GSE30529数据集与Karolinska肾脏研究中心转录组测序(RNA-seq)数据集。通过基因集富集分析(GSEA)明确DKD肾小球与肾小管免疫基因表达有无差异。应用R软件limma包和DEseq2包分别对芯片数据及RNA-seq数据进行差异分析,提取其中差异表达的免疫基因及转录因子,通过共表达分析获取免疫相关转录因子。应用蛋白质相互作用的STRING数据库及Cytoscape软件构建转录因子与免疫相关基因的蛋白质互相作用网络(PPI)。最后通过肾基因表达分析工具Nephroseq数据库分析关键的免疫相关转录因子与临床病理参数的相关性。结果与正常对照组织相比,DKD肾小球和肾小管组织免疫基因有明显的表达差异。通过差异分析及共表达分析方法,肾小球转录组共得到50个免疫基因及9个免疫相关转录因子;肾小管转录组共得到131个免疫基因及41个免疫相关转录因子。PPI网络中,肾小球关键的免疫相关转录因子为干扰素调节因子8(IRF8)、乳运铁蛋白(LTF)、 CCAAT/增强子结合蛋白α(CEBPA)、 Runt相关转录因子3(RUNX3),肾小管关键的免疫相关转录因子为FBJ小鼠骨肉瘤病毒癌基因同源蛋白B(FOSB)、核受体亚家族4A组成员1(NR4A1)、 IRF8与信号转导子及转录激活子1(STAT1),以上转录因子均与肾小球滤过率(GFR)呈显著相关性。结论 生物信息学分析获得了DKD发病与免疫调节异常相关的可能基因,进一步验证这些基因的表达及功能有助于DKD的免疫治疗研究。
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关键词
糖尿病肾病
生物信息学
免疫
转录因子
肾小球滤过率
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职称材料
糖尿病肾病肾小管病变关键基因的预测
被引量：
3
2
作者
刘莉
杨娇娇
+1 位作者
林鹏
任建民(指导)
《中国免疫学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期520-524,共5页
目的:基于生物信息学探索糖尿病肾病(DKD)肾小管差异表达基因(DEGs)与相关信号通路,结合蛋白互作(PPI)网络分析与比较毒理基因组学数据库(CTD)筛选在DKD肾小管病变中发挥关键作用的基因。方法:选取基因表达公共数据库(GEO)中芯片数据集G...
目的:基于生物信息学探索糖尿病肾病(DKD)肾小管差异表达基因(DEGs)与相关信号通路,结合蛋白互作(PPI)网络分析与比较毒理基因组学数据库(CTD)筛选在DKD肾小管病变中发挥关键作用的基因。方法:选取基因表达公共数据库(GEO)中芯片数据集GSE30529与Karolinska肾脏研究中心RNA-seq数据集,采用R4.03软件的“limma”和“DESeq2”包分析两个数据集共有的DEGs,设定筛选阈值为差异倍数≥2,P<0.05。应用clusterProfiler包进行GO分析和KEGG信号通路富集分析,STRING数据库建立PPI网络,Cytoscape和CTD筛选DKD核心基因。结果:共得到277个DEGs,DEGs的GO分析主要表现于细胞外基质组织,涉及免疫反应、中性粒细胞激活、免疫效应调节等生物学过程。KEGG信号通路分析结果表明,吞噬小体、补体及凝血级联反应、趋化因子信号通路、糖尿病并发症AGE-RAGE信号通路及NF-κB信号通路参与DKD肾小管病变的发生、发展。通过PPI网络及CTD数据库联合分析筛选出CXCL1、CXCL8、CCL5、FN1及EGF共5个关键基因。结论:本研究从转录组水平对两个不同来源数据集进行联合分析,有利于了解DKD肾小管病变发生的潜在分子机制,为进一步研究提供了有意义的线索。
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关键词
糖尿病肾病
生物信息学
蛋白质相互作用网络
肾小管
富集分析
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职称材料
题名
糖尿病肾脏病免疫相关转录因子的生物信息学分析
被引量：
1
1
作者
刘莉
杨娇娇
任建民
机构
枣庄市市中区人民医院内分泌科
山东大学齐鲁
医院
内分泌
科
出处
《细胞与分子免疫学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期488-493,共6页
基金
国家自然科学基金(82100873)。
文摘
目的 通过生物信息学方法分别对糖尿病肾病(DKD)患者肾小球与肾小管病变的转录组学进行分析,筛选关键的免疫相关转录因子。方法 下载基因表达数据集(GEO)数据库GSE30528、 GSE30529数据集与Karolinska肾脏研究中心转录组测序(RNA-seq)数据集。通过基因集富集分析(GSEA)明确DKD肾小球与肾小管免疫基因表达有无差异。应用R软件limma包和DEseq2包分别对芯片数据及RNA-seq数据进行差异分析,提取其中差异表达的免疫基因及转录因子,通过共表达分析获取免疫相关转录因子。应用蛋白质相互作用的STRING数据库及Cytoscape软件构建转录因子与免疫相关基因的蛋白质互相作用网络(PPI)。最后通过肾基因表达分析工具Nephroseq数据库分析关键的免疫相关转录因子与临床病理参数的相关性。结果与正常对照组织相比,DKD肾小球和肾小管组织免疫基因有明显的表达差异。通过差异分析及共表达分析方法,肾小球转录组共得到50个免疫基因及9个免疫相关转录因子;肾小管转录组共得到131个免疫基因及41个免疫相关转录因子。PPI网络中,肾小球关键的免疫相关转录因子为干扰素调节因子8(IRF8)、乳运铁蛋白(LTF)、 CCAAT/增强子结合蛋白α(CEBPA)、 Runt相关转录因子3(RUNX3),肾小管关键的免疫相关转录因子为FBJ小鼠骨肉瘤病毒癌基因同源蛋白B(FOSB)、核受体亚家族4A组成员1(NR4A1)、 IRF8与信号转导子及转录激活子1(STAT1),以上转录因子均与肾小球滤过率(GFR)呈显著相关性。结论 生物信息学分析获得了DKD发病与免疫调节异常相关的可能基因,进一步验证这些基因的表达及功能有助于DKD的免疫治疗研究。
关键词
糖尿病肾病
生物信息学
免疫
转录因子
肾小球滤过率
Keywords
diabetic kidney disease
bioinformatics study
immune
transcription factor
glomerular filtration rate
分类号
R587.2 [医药卫生—内分泌]
Q811.4 [生物学—生物工程]
R692 [医药卫生—泌尿科学]
R392.1 [医药卫生—免疫学]
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职称材料
题名
糖尿病肾病肾小管病变关键基因的预测
被引量：
3
2
作者
刘莉
杨娇娇
林鹏
任建民(指导)
机构
山东大学齐鲁
医院
内分泌
科
枣庄市市中区人民医院内分泌科
出处
《中国免疫学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期520-524,共5页
基金
国家自然科学基金面上项目(82070799)。
文摘
目的:基于生物信息学探索糖尿病肾病(DKD)肾小管差异表达基因(DEGs)与相关信号通路,结合蛋白互作(PPI)网络分析与比较毒理基因组学数据库(CTD)筛选在DKD肾小管病变中发挥关键作用的基因。方法:选取基因表达公共数据库(GEO)中芯片数据集GSE30529与Karolinska肾脏研究中心RNA-seq数据集,采用R4.03软件的“limma”和“DESeq2”包分析两个数据集共有的DEGs,设定筛选阈值为差异倍数≥2,P<0.05。应用clusterProfiler包进行GO分析和KEGG信号通路富集分析,STRING数据库建立PPI网络,Cytoscape和CTD筛选DKD核心基因。结果:共得到277个DEGs,DEGs的GO分析主要表现于细胞外基质组织,涉及免疫反应、中性粒细胞激活、免疫效应调节等生物学过程。KEGG信号通路分析结果表明,吞噬小体、补体及凝血级联反应、趋化因子信号通路、糖尿病并发症AGE-RAGE信号通路及NF-κB信号通路参与DKD肾小管病变的发生、发展。通过PPI网络及CTD数据库联合分析筛选出CXCL1、CXCL8、CCL5、FN1及EGF共5个关键基因。结论:本研究从转录组水平对两个不同来源数据集进行联合分析,有利于了解DKD肾小管病变发生的潜在分子机制,为进一步研究提供了有意义的线索。
关键词
糖尿病肾病
生物信息学
蛋白质相互作用网络
肾小管
富集分析
Keywords
Diabetic kidney disease
Bioinformatics study
Protein-protein interaction network
Renal tubule
Enrichment analysis
分类号
R589.1 [医药卫生—内分泌]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
糖尿病肾脏病免疫相关转录因子的生物信息学分析
刘莉
杨娇娇
任建民
《细胞与分子免疫学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
糖尿病肾病肾小管病变关键基因的预测
刘莉
杨娇娇
林鹏
任建民(指导)
《中国免疫学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
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职称材料
已选择
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