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多重生物信息分析预测免疫相关基因FN1为干燥综合征发病核心基因
被引量：
1
1
作者
薛娜
肖莹
+1 位作者
董晶
孙伟
《中国免疫学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第23期2847-2851,共5页
目的:利用多重生物信息分析挖掘和预测干燥综合征(SS)发病过程的核心基因及关键通路。方法:GEO数据库下载SS基因数据GSE97614,利用R语言中limma数据包进行均一化数据处理,GEO2R分析筛选差异表达基因(DEGs)。多重生物信息分析软件对GSE97...
目的:利用多重生物信息分析挖掘和预测干燥综合征(SS)发病过程的核心基因及关键通路。方法:GEO数据库下载SS基因数据GSE97614,利用R语言中limma数据包进行均一化数据处理,GEO2R分析筛选差异表达基因(DEGs)。多重生物信息分析软件对GSE97614数据进行分析。DAVID在线软件对DEGs进行GO分析及KEGG信号通路预测。STRING在线软件对DEGs进行蛋白互作(PPI)网络分析。Cytoscape对互作网络结果进行可视化处理,并应用内置软件cytohubba筛选出SS发病的核心基因。结果:GSE97614包含9例SS患者及3例正常对照者,共对32321个基因进行检测,limma数据包均一化数据处理并筛选出96个差异上调和65个差异下调表达的基因。基因热图显示全部DEGs具有可聚类性。GO分析主要富集于细胞外基质、细胞外间隙及整合素结合过程。信号通路主要富集于MAPK通路及VEGF通路。PPI网络显示共有141个基因间存在224条联系,cytohubba计算出FN1、IL1B、TIMP1、THBS1、PLAU、SERPINE1、FOS、ITGB3、VCAN、ADAMTS1为前10位发病核心基因。其中FN1综合分析得分为32分,ADAMTS1综合分析得分为10分。结论:多重生物信息分析发现免疫相关基因FN1为SS发病过程的核心基因,可能作为SS快速诊断和治疗的血清标志物及潜在的药物干预靶点。
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关键词
生物信息学
GEO数据库
核心基因
信号通路
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题名
多重生物信息分析预测免疫相关基因FN1为干燥综合征发病核心基因
被引量：
1
1
作者
薛娜
肖莹
董晶
孙伟
机构
吉林省白城医学高等专科学校
吉林大学第二医院急诊科
长春市二道区妇幼保健计划生育服务中心
出处
《中国免疫学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第23期2847-2851,共5页
文摘
目的:利用多重生物信息分析挖掘和预测干燥综合征(SS)发病过程的核心基因及关键通路。方法:GEO数据库下载SS基因数据GSE97614,利用R语言中limma数据包进行均一化数据处理,GEO2R分析筛选差异表达基因(DEGs)。多重生物信息分析软件对GSE97614数据进行分析。DAVID在线软件对DEGs进行GO分析及KEGG信号通路预测。STRING在线软件对DEGs进行蛋白互作(PPI)网络分析。Cytoscape对互作网络结果进行可视化处理,并应用内置软件cytohubba筛选出SS发病的核心基因。结果:GSE97614包含9例SS患者及3例正常对照者,共对32321个基因进行检测,limma数据包均一化数据处理并筛选出96个差异上调和65个差异下调表达的基因。基因热图显示全部DEGs具有可聚类性。GO分析主要富集于细胞外基质、细胞外间隙及整合素结合过程。信号通路主要富集于MAPK通路及VEGF通路。PPI网络显示共有141个基因间存在224条联系,cytohubba计算出FN1、IL1B、TIMP1、THBS1、PLAU、SERPINE1、FOS、ITGB3、VCAN、ADAMTS1为前10位发病核心基因。其中FN1综合分析得分为32分,ADAMTS1综合分析得分为10分。结论:多重生物信息分析发现免疫相关基因FN1为SS发病过程的核心基因,可能作为SS快速诊断和治疗的血清标志物及潜在的药物干预靶点。
关键词
生物信息学
GEO数据库
核心基因
信号通路
Keywords
Bioinformatics analysis
GEO database
Core gene
Signaling pathway
分类号
R640.3 [医药卫生—外科学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
多重生物信息分析预测免疫相关基因FN1为干燥综合征发病核心基因
薛娜
肖莹
董晶
孙伟
《中国免疫学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
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