10.3760/cma.j.issn.0376-2491.2020.02.005
基于GEO数据库严重肺气肿患者基因芯片数据的生物信息学分析
目的 通过生物信息学的方法分析无/轻度肺气肿与严重肺气肿患者的差异基因.方法 从基因表达数据库(GEO)下载无/轻度肺气肿与严重肺气肿患者的肺组织芯片数据GSE1650,通过t检验获得差异基因.然后使用DAVID数据库对差异表达基因进行基因本体(G0)及京都基因与基因组百科全书(KEGG)信号通路富集分析.再利用STRING数据库对差异表达基因进行蛋白相互作用网络(PPI)分析,并选出关键基因.结果 共获得76个差异基因,其中在严重肺气肿组中表达上调的基因有62个,表达下调的基因有14个.GO富集分析表明差异基因主要参与了中性粒细胞趋化、细胞对白细胞介素-1的反应、细胞外基质(ECM)组织、免疫反应.KEGG信号通路富集分析主要包括了细胞因子-细胞因子受体相互作用、ECM受体相互作用、磷脂酰肌醇3激酶-蛋白激酶B(PI3K-AKT)信号通路、血小板激活.PPI分析筛选获得了17个关键基因,分别为CXCL8、RRAD、CLU、TIMP1、SEPP1、ISLR、BGN、COL1A1、COLIA2、ACTA2、ACTN1、FIGF、TPM1、TPM2、LUM、COL6A3、TAGLN.其中有15个上调基因(CLU、TIMP1、SEPP1、ISLR、BGN、COLIA2、COL1A1、ACTA2、ACTN1、FIGF、TPM1、TPM2、LUM、COL6A3、TAGLN),2个下调基因(CXCL8、RRAD).结论 基于GEO数据库的生物信息学分析,严重肺气肿与无/轻度肺气肿患者存在差异基因.
肺疾病、慢性阻塞性、肺气肿、基因、计算生物学
100
国家重点研发计划2016YFC0903600,2016YFC1304500;国家自然科学基金31871157National Key Research and Development Program in China2016YFC0903600,2016YFC1304500;National Natural Science Foundation of China31871157
2020-04-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
104-109