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目的:找出可能在脓毒症诊断和治疗中的关键基因,为临床治疗脓毒症提供新靶点。方法:从基因表达数据库(GEO)中获取GSE9960芯片数据,使用GCBI在线实验室筛选出差异表达基因,分别使用基因本体论分析(GO分析)、代谢通路分析(pathway分析)、利用互作基因数据库检索工具,分析这些差异表达基因的蛋白质与蛋白质的相互作用(PPI network),并使用cytoscape软件进行可视化。结果:与对照组相比,脓毒症组共获得110个差异表达基因,其中上调基因102个,下调基因8个;GO功能富集分析显示差异基因主要参与了DNA的正负调控、自噬、P53类中介信号转导、细胞对机械刺激的反应等。KEGG功能通路分析显示差异基因主要参与了Glucagon信号通路。PPI network筛选出的6个hub基因,根据受试者工作特征曲线分析,这6个hub基因与脓毒症相关。结论:基因表达谱的生物信息学分析确定了1个信号通路和6个基因,可能代表脓毒症发生、进展和风险预测的分子机制,这6个基因可能被用作潜在的诊断生物标志物或治疗靶点。

作者:徐雁苓;刘浩;贾文梅

来源:中国医师进修杂志 2021 年 44卷 4期

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作者:
徐雁苓;刘浩;贾文梅
来源:
中国医师进修杂志 2021 年 44卷 4期
标签:
脓毒症 基因表达 生物信息学 生物标记物
目的:找出可能在脓毒症诊断和治疗中的关键基因,为临床治疗脓毒症提供新靶点。方法:从基因表达数据库(GEO)中获取GSE9960芯片数据,使用GCBI在线实验室筛选出差异表达基因,分别使用基因本体论分析(GO分析)、代谢通路分析(pathway分析)、利用互作基因数据库检索工具,分析这些差异表达基因的蛋白质与蛋白质的相互作用(PPI network),并使用cytoscape软件进行可视化。结果:与对照组相比,脓毒症组共获得110个差异表达基因,其中上调基因102个,下调基因8个;GO功能富集分析显示差异基因主要参与了DNA的正负调控、自噬、P53类中介信号转导、细胞对机械刺激的反应等。KEGG功能通路分析显示差异基因主要参与了Glucagon信号通路。PPI network筛选出的6个hub基因,根据受试者工作特征曲线分析,这6个hub基因与脓毒症相关。结论:基因表达谱的生物信息学分析确定了1个信号通路和6个基因,可能代表脓毒症发生、进展和风险预测的分子机制,这6个基因可能被用作潜在的诊断生物标志物或治疗靶点。