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目的 通过生物信息学分析筛选出与重症肌无力(MG)相关的靶点mRNAs并实验验证.方法 从Gene Ex-pression Omnibus(GEO)数据库下载MG胸腺表达谱芯片数据GSE11967,首先利用limma程序包拟合线性模型,分组进行差异表达分析筛选logFC>2,P<0.01,利用差异基因列表,使用Metascape数据库进行Gene ontology(GO)和KEGG富集分析,使用String数据库,构建差异基因的蛋白相互作用(PPI)网络,使用Cytohhub对网络进行拓扑分析,筛选核心基因,并使用C57BL/6小鼠皮下注射鼠源乙酰胆碱受体α亚基97-116肽段(Rα97-116)和弗氏佐剂的混合物复制MG小鼠模型,使用实时荧光定量聚合酶链反应(RT-qPCR)进行验证基因表达.结果 挑选出85个差异表达mRNA,其中33个上调,52个下调;差异表达靶mRNA中GO和KEGG分析发现Wnt信号通路,细胞因子-细胞因子受体相互用相关,通过构建PPI网络发现BGN、CTGF、CCL19、CXCL11等基因处于蛋白调控的核心位置.经RT-qPCR验证胸腺CCL19较模型组显著上调,BGN基因差异表达较模型组显著下调,CCL19、BGN为MG发病关键基因.BGN主要与细胞外基质和分支上皮形态的发生有关.结论 BGN、CCL19参与MG发病,机制可能与病毒蛋白质、细胞活素-细胞活素受体、细胞因子-细胞因子受体相互作用通路有关.

作者:钟斯然;张帆;夏星;李宝铜;彭诗钢;温玉琴;丘芬

来源:中国老年学杂志 2022 年 42卷 14期

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作者:
钟斯然;张帆;夏星;李宝铜;彭诗钢;温玉琴;丘芬
来源:
中国老年学杂志 2022 年 42卷 14期
标签:
重症肌无力 生物信息学 基因芯片
目的 通过生物信息学分析筛选出与重症肌无力(MG)相关的靶点mRNAs并实验验证.方法 从Gene Ex-pression Omnibus(GEO)数据库下载MG胸腺表达谱芯片数据GSE11967,首先利用limma程序包拟合线性模型,分组进行差异表达分析筛选logFC>2,P<0.01,利用差异基因列表,使用Metascape数据库进行Gene ontology(GO)和KEGG富集分析,使用String数据库,构建差异基因的蛋白相互作用(PPI)网络,使用Cytohhub对网络进行拓扑分析,筛选核心基因,并使用C57BL/6小鼠皮下注射鼠源乙酰胆碱受体α亚基97-116肽段(Rα97-116)和弗氏佐剂的混合物复制MG小鼠模型,使用实时荧光定量聚合酶链反应(RT-qPCR)进行验证基因表达.结果 挑选出85个差异表达mRNA,其中33个上调,52个下调;差异表达靶mRNA中GO和KEGG分析发现Wnt信号通路,细胞因子-细胞因子受体相互用相关,通过构建PPI网络发现BGN、CTGF、CCL19、CXCL11等基因处于蛋白调控的核心位置.经RT-qPCR验证胸腺CCL19较模型组显著上调,BGN基因差异表达较模型组显著下调,CCL19、BGN为MG发病关键基因.BGN主要与细胞外基质和分支上皮形态的发生有关.结论 BGN、CCL19参与MG发病,机制可能与病毒蛋白质、细胞活素-细胞活素受体、细胞因子-细胞因子受体相互作用通路有关.