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目的 基于颈动脉粥样硬化斑块中基因芯片数据分析差异性基因表达、信号传导通路及蛋白质网络分析.方法 从基因表达数据库(GEO)下栽GSF43292基因芯片数据,数据预处理后,使用在线R软件分析颈动脉斑块和斑块旁组织中差异表达的基因,运用生物医学信息学GSEA方法进行富集GO分析和Pathway分析,并对差异性基因行蛋白质网络分析.结果 芯片数据分析显示,颈动脉斑块和斑块旁组织中表达水平显著上调的有87个基因,表达水平显著下调的有60个基因(P均<0.01),并绘制成热图.GSEA的GO功能富集分析发现,差异表达多与抗原结合、丝氨酸水解酶活性、趋化因子受体结合相关.GSEA的Pathway富集分析显示,差异表达上调基因与造血干细胞系、溶酶体、细胞因子受体相互作用等通路中富集.STRING分析筛选出IL-8、CXCL-10、SELE、MMP-9、IL-18共5个核心基因.结论 通过生物信息学方法对GEO基因芯片数据分析,发现了动脉粥样硬化斑块中差异性基因的相关信号传导通路及蛋白质的核心基因,为动脉粥样硬化研究提供基础资料.

作者:夏红利;刘国利;吴岸森;赵蓉;李敏才

来源:中国动脉硬化杂志 2019 年 27卷 8期

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作者:
夏红利;刘国利;吴岸森;赵蓉;李敏才
来源:
中国动脉硬化杂志 2019 年 27卷 8期
标签:
动脉硬化斑块 基因表达数据库 基因芯片 核心基因 信号传导通路
目的 基于颈动脉粥样硬化斑块中基因芯片数据分析差异性基因表达、信号传导通路及蛋白质网络分析.方法 从基因表达数据库(GEO)下栽GSF43292基因芯片数据,数据预处理后,使用在线R软件分析颈动脉斑块和斑块旁组织中差异表达的基因,运用生物医学信息学GSEA方法进行富集GO分析和Pathway分析,并对差异性基因行蛋白质网络分析.结果 芯片数据分析显示,颈动脉斑块和斑块旁组织中表达水平显著上调的有87个基因,表达水平显著下调的有60个基因(P均<0.01),并绘制成热图.GSEA的GO功能富集分析发现,差异表达多与抗原结合、丝氨酸水解酶活性、趋化因子受体结合相关.GSEA的Pathway富集分析显示,差异表达上调基因与造血干细胞系、溶酶体、细胞因子受体相互作用等通路中富集.STRING分析筛选出IL-8、CXCL-10、SELE、MMP-9、IL-18共5个核心基因.结论 通过生物信息学方法对GEO基因芯片数据分析,发现了动脉粥样硬化斑块中差异性基因的相关信号传导通路及蛋白质的核心基因,为动脉粥样硬化研究提供基础资料.