目的 应用生物信息学方法分析和预测子宫内膜异位症(EMs)患者相关基因的表达,为进一步在基因水平上揭示EMs的本质和发现药物治疗靶点、开发新型的治疗药物提供新的依据.方法 在公共基因芯片数据库(GEO)中下载EMs相关基因数据,应用protparam、MotiScan、SignalP 4.0、NetPhos 2.0、TMHMM、GO、KEGG、STRING、BRB-Array Tools软件等生物信息学技术进行数据挖掘和生物信息学分析研究.结果 共筛选出91个EMs相关基因以及54个microRNA.这些EMs基因主要与细胞增殖调控、细胞凋亡调控、趋化作用等过程有关.蛋白质网络互作预测得到了19个重要的EMs相关蛋白质靶标,联合靶基因的数据挖掘,发现了134个EMs相关的靶基因.结论 用生物信息学方法分析基因芯片数据可以获取生物的内在信息,为子EMs的早期诊断提供了新的诊断标志物和思路.
作者：王蕾；欧阳玲
来源：中国医药导报 2017 年 14卷 10期
