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目的 对炎症性心肌病进行生物信息学分析,筛选出与病因学及治疗靶点相关的核心基因.方法 使用GEO2R工具对来自基因表达综合数据库(gene expression omnibus,GEO)的炎症性心肌病基因芯片数据进行差异分析,通过STRING数据库和CytoHubba来构建蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络及鉴定核心基因,采用R语言进行核心基因功能注释GO富集分析和KEGG通路富集分析,应用在线富集分析平台Enrichr和药物特征数据库筛选靶向作用于炎症性心肌病核心基因的候选药物.结果 149个差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)具有统计学意义,其中上调44个,下调105个.为鉴定核心基因,构建了PPI网络,由37个节点和116条边组成,16个核心基因为NDUFB7、POLR2L、NDUFS7、UQCR11、NDUFA13、NDUFA2、PHPT1、NDUFB10、UBA52、ATP5D、NDUFA3、COX6B1、POLR2J、COX4I2、AURKAIP1和MRPL41.Hub基因被富集到113个不同的GO子集中,其中最显著的有线粒体ATP合成耦合电子传递、呼吸电子传递链、氧化磷酸化、呼吸链、线粒体内膜、NADH脱氢酶活性和氧化还原酶活性等.核心基因被富集到13种不同的信号通路,包括氧化磷酸化、非酒精性脂肪性肝病、糖尿病心肌病和心肌收缩等.筛选出靶向作用于核心基因的候选药物,即盐酸二甲双

作者:尤红俊;赵倩倩;任淑婷;寿锡凌;刁佳宇;董梦雅

来源:西安交通大学学报(医学版) 2021 年 42卷 6期

知识库介绍

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作者:
尤红俊;赵倩倩;任淑婷;寿锡凌;刁佳宇;董梦雅
来源:
西安交通大学学报(医学版) 2021 年 42卷 6期
标签:
炎症性心肌病;基因表达综合数据库;差异表达基因;生物信息学;核心基因;富集分析
目的 对炎症性心肌病进行生物信息学分析,筛选出与病因学及治疗靶点相关的核心基因.方法 使用GEO2R工具对来自基因表达综合数据库(gene expression omnibus,GEO)的炎症性心肌病基因芯片数据进行差异分析,通过STRING数据库和CytoHubba来构建蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络及鉴定核心基因,采用R语言进行核心基因功能注释GO富集分析和KEGG通路富集分析,应用在线富集分析平台Enrichr和药物特征数据库筛选靶向作用于炎症性心肌病核心基因的候选药物.结果 149个差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)具有统计学意义,其中上调44个,下调105个.为鉴定核心基因,构建了PPI网络,由37个节点和116条边组成,16个核心基因为NDUFB7、POLR2L、NDUFS7、UQCR11、NDUFA13、NDUFA2、PHPT1、NDUFB10、UBA52、ATP5D、NDUFA3、COX6B1、POLR2J、COX4I2、AURKAIP1和MRPL41.Hub基因被富集到113个不同的GO子集中,其中最显著的有线粒体ATP合成耦合电子传递、呼吸电子传递链、氧化磷酸化、呼吸链、线粒体内膜、NADH脱氢酶活性和氧化还原酶活性等.核心基因被富集到13种不同的信号通路,包括氧化磷酸化、非酒精性脂肪性肝病、糖尿病心肌病和心肌收缩等.筛选出靶向作用于核心基因的候选药物,即盐酸二甲双