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目的 基于生物信息学分析筛选骨关节炎相关的差异表达基因(DEGs),并分析其生物学功能.方法 从GEO数据库下载微阵列数据集GSE1919,其包括5个骨关节炎样品和5个匹配的对照样品.利用R语言的Limma工具包进行数据分析,筛选DEGs.利用DAVID数据库对DEGs进行基因本体富集分析,利用京都基因与基因组百科全书数据库对上调DEGs进行信号通路分析.基于STRING数据库的信息识别蛋白质-蛋白质互相作用(PPI),使用Cytoscape软件3.4.0进行PPI网络构建.结果 共获得1145个DEGs,包括483个上调的DEGs和662个下调的DEGs.上调的DEGs主涉及受体活性、细胞黏附分子活性,主集中于细胞外组分、细胞膜、细胞外间隙等,主与细胞通信、信号转导有关.上调的DEGs显著富集于肿瘤坏死因子、细胞黏附分子、丝裂原活化蛋白激酶、黏着斑、细胞因子受体相互作用以及磷脂酰肌醇-3-羟激酶-蛋白激酶B等信号通路.白细胞介素(IL)-6、IL-8、胰岛素样生长因子(IGF)和血管紧张素原(AGT)等基因为PPI网络的核心基因.结论 IL-6、IL-8、IGF和AGT基因可能是参与骨关节炎发展的重基因.

作者:何熠;熊海风;李毅成;方德鹏;余雪;杨渊

来源:广西医学 2019 年 41卷 18期

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何熠;熊海风;李毅成;方德鹏;余雪;杨渊
来源:
广西医学 2019 年 41卷 18期
标签:
骨关节炎 差异表达基因 生物信息学 基因本体富集分析 京都基因与基因组百科全书数据库通路分析 蛋白质-蛋白质互相作用网络
目的 基于生物信息学分析筛选骨关节炎相关的差异表达基因(DEGs),并分析其生物学功能.方法 从GEO数据库下载微阵列数据集GSE1919,其包括5个骨关节炎样品和5个匹配的对照样品.利用R语言的Limma工具包进行数据分析,筛选DEGs.利用DAVID数据库对DEGs进行基因本体富集分析,利用京都基因与基因组百科全书数据库对上调DEGs进行信号通路分析.基于STRING数据库的信息识别蛋白质-蛋白质互相作用(PPI),使用Cytoscape软件3.4.0进行PPI网络构建.结果 共获得1145个DEGs,包括483个上调的DEGs和662个下调的DEGs.上调的DEGs主涉及受体活性、细胞黏附分子活性,主集中于细胞外组分、细胞膜、细胞外间隙等,主与细胞通信、信号转导有关.上调的DEGs显著富集于肿瘤坏死因子、细胞黏附分子、丝裂原活化蛋白激酶、黏着斑、细胞因子受体相互作用以及磷脂酰肌醇-3-羟激酶-蛋白激酶B等信号通路.白细胞介素(IL)-6、IL-8、胰岛素样生长因子(IGF)和血管紧张素原(AGT)等基因为PPI网络的核心基因.结论 IL-6、IL-8、IGF和AGT基因可能是参与骨关节炎发展的重基因.