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目的:借助生物信息学技术研究哮喘的基因芯片数据,筛选差异基因,进行富集分析及免疫细胞浸润分析,探讨哮喘的发病机制,进一步探讨哮喘治疗的潜在靶点或生物标志物,并以核心基因映射数据库,为中药治疗哮喘提供理论依据.方法:在GEO数据库中获得哮喘基因表达谱数据集GSE179156,利用GEO2R在线分析工具,筛选显著差异基因,进行可视化处理.对显著差异基因进行富集分析,获得显著基因相关信号通路.对显著差异基因进行蛋白质互作网络分析,筛选核心基因,并进一步筛选哮喘相关信号通路.选用CIBERSORT反卷积法,借助在线平台Sangerbox对基因表达谱数据进行分析,获得可信样本的 22 种免疫细胞浸润水平.将核心基因与coremine medica数据库映射,获得治疗哮喘的潜在中药.结果:研究获得显著差异基因共 220 个,其中上调基因 128 个,下调基因 92个,富集分析获得 13 条信号通路,其中RAS、MAPK信号通路和哮喘密切相关,筛选到 17 个核心基因.免疫细胞浸润分析发现哮喘患者的γδT细胞、活化树突状细胞比例增加,活化的CD4+T记忆性细胞、M1 巨噬细胞在哮喘免疫失衡中发挥协同作用,未活化的肥大细胞、活化的肥大细胞发挥拮抗作用.以核心基因预测到17个治疗哮喘的中药.结论:包括FETUB、BDNF、CD44、KIT、MUC5AC、C3 等在内的 17 个核

作者:宋金香;张念志

来源:中医药临床杂志 2023 年 35卷 9期

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作者:
宋金香;张念志
来源:
中医药临床杂志 2023 年 35卷 9期
标签:
哮喘 差异基因 中药预测 免疫浸润 生物信息学 Asthma Differential genes Traditional Chinese medicine prediction Immune infiltration Bioinformatics
目的:借助生物信息学技术研究哮喘的基因芯片数据,筛选差异基因,进行富集分析及免疫细胞浸润分析,探讨哮喘的发病机制,进一步探讨哮喘治疗的潜在靶点或生物标志物,并以核心基因映射数据库,为中药治疗哮喘提供理论依据.方法:在GEO数据库中获得哮喘基因表达谱数据集GSE179156,利用GEO2R在线分析工具,筛选显著差异基因,进行可视化处理.对显著差异基因进行富集分析,获得显著基因相关信号通路.对显著差异基因进行蛋白质互作网络分析,筛选核心基因,并进一步筛选哮喘相关信号通路.选用CIBERSORT反卷积法,借助在线平台Sangerbox对基因表达谱数据进行分析,获得可信样本的 22 种免疫细胞浸润水平.将核心基因与coremine medica数据库映射,获得治疗哮喘的潜在中药.结果:研究获得显著差异基因共 220 个,其中上调基因 128 个,下调基因 92个,富集分析获得 13 条信号通路,其中RAS、MAPK信号通路和哮喘密切相关,筛选到 17 个核心基因.免疫细胞浸润分析发现哮喘患者的γδT细胞、活化树突状细胞比例增加,活化的CD4+T记忆性细胞、M1 巨噬细胞在哮喘免疫失衡中发挥协同作用,未活化的肥大细胞、活化的肥大细胞发挥拮抗作用.以核心基因预测到17个治疗哮喘的中药.结论:包括FETUB、BDNF、CD44、KIT、MUC5AC、C3 等在内的 17 个核