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目的:通过加权基因共表达网络分析(WGCNA)识别脓毒症发生发展过程中的关键基因。方法:从基因表达数据库(GEO)中下载基因表达数据集GSE154918,其中包含对照40例、无症状感染12例、脓毒症39例、脓毒症随访14例,共105例芯片数据。采用R软件筛选出脓毒症差异表达基因(DEG),用分布式访问视图集成数据库(DAVID)、检索交互基因的搜索工具(STRING)和可视化软件Cytoscape进行基因功能和通路富集分析、蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络分析及关键基因分析,筛选出脓毒症发生发展过程中的关键基因。结果:通过WGCNA并结合DEG表达分析得到46个候选基因,对这46个基因进行基因本体(GO)、京都市基因与基因组百科全书(KEGG)途径富集分析得到基因功能和参与的信号通路。进一步使用STRING数据库构建PPI网络,通过PPI网络可视化软件Cytoscape选出5个关键基因,包括肥大细胞表达膜蛋白1基因(MCEMP1)、S100钙结合蛋白A12基因(S100A12)、脂肪因子抵抗素基因(RETN)、c型凝集素结构域家族4成员基因(CLEC4D)、过氧化酶增殖因子活化受体基因(PPARG),对这5个基因分别进行表达差异分析,结果显示,在脓毒症患者中上述5个基因的表达水平较健康对照者显著性上调。结论:本研究通过构建WGCNA方法筛选出有关

作者:陈昌勤;李莉;赵昌云;甄军海;严静

来源:中华危重病急救医学 2021 年 33卷 6期

知识库介绍

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作者:
陈昌勤;李莉;赵昌云;甄军海;严静
来源:
中华危重病急救医学 2021 年 33卷 6期
标签:
脓毒症 加权基因共表达网络分析 差异表达基因 关键基因 蛋白质-蛋白质相互作用网络 功能富集分析 Sepsis Weighted gene co-expression network analysis Differentially expressed gene Key gene Protein-protein interaction network Functional enrichment a
目的:通过加权基因共表达网络分析(WGCNA)识别脓毒症发生发展过程中的关键基因。方法:从基因表达数据库(GEO)中下载基因表达数据集GSE154918,其中包含对照40例、无症状感染12例、脓毒症39例、脓毒症随访14例,共105例芯片数据。采用R软件筛选出脓毒症差异表达基因(DEG),用分布式访问视图集成数据库(DAVID)、检索交互基因的搜索工具(STRING)和可视化软件Cytoscape进行基因功能和通路富集分析、蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络分析及关键基因分析,筛选出脓毒症发生发展过程中的关键基因。结果:通过WGCNA并结合DEG表达分析得到46个候选基因,对这46个基因进行基因本体(GO)、京都市基因与基因组百科全书(KEGG)途径富集分析得到基因功能和参与的信号通路。进一步使用STRING数据库构建PPI网络,通过PPI网络可视化软件Cytoscape选出5个关键基因,包括肥大细胞表达膜蛋白1基因(MCEMP1)、S100钙结合蛋白A12基因(S100A12)、脂肪因子抵抗素基因(RETN)、c型凝集素结构域家族4成员基因(CLEC4D)、过氧化酶增殖因子活化受体基因(PPARG),对这5个基因分别进行表达差异分析,结果显示,在脓毒症患者中上述5个基因的表达水平较健康对照者显著性上调。结论:本研究通过构建WGCNA方法筛选出有关