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目的:探索糖尿病肾病(DKD)肾小球病变的生物标记物和免疫细胞浸润特征。方法:利用生物信息学方法,从基因表达数据库的数据集GSE96804和GSE30528中鉴定出肾小球病变的共同差异表达基因(DEG),并进行功能富集分析;构建蛋白质-蛋白质相互作用网络(PPI),使用结点分析提取Hub基因作为DKD的生物学标记;应用受试者工作特征(ROC)曲线和主成分分析(PCA)评估Hub基因对DKD的诊断效能;采用CIBERSORT方法分析数据集中DKD组( n=7)和对照组( n=4)中免疫细胞的浸润差异。组间基因差异表达分析比较采用 t检验,免疫浸润分析比较采用Wilcoxon检验。 结果:从数据集获得62个共同DEG,主要富集在 52条基因本体论和4条京都基因和基因组百科全书通路。从PPI网络中鉴定了10个Hub基因,这些基因主要与细胞外基质(ECM)成分构成、胶原蛋白结合、免疫细胞趋化性、ECM-受体相互作用和磷脂酰肌醇激酶3-丝氨酸/苏氨酸激酶信号通路有关。PCA和ROC曲线分析显示,Hub基因在GSE96804、GSE30528和Merge数据集对DKD都具有预测价值,ROC曲线下面积值分别为0.945、0.982和0.776。免疫浸润结果提示,与正常组相比,DKD组的肾小球中的M2巨噬细胞和静息肥大细胞比例较高[分别为(2.77±2.42)

作者:伍豪;路宗师;张丽婷;孙芳;韦晓;陈雄虎;祝之明

来源:中华糖尿病杂志 2020 年 12卷 12期

知识库介绍

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作者:
伍豪;路宗师;张丽婷;孙芳;韦晓;陈雄虎;祝之明
来源:
中华糖尿病杂志 2020 年 12卷 12期
标签:
糖尿病肾病 生物学标记 免疫浸润 生物信息学 Diabetic nephropathies Biological markers Immune infiltration Bioinformatics
目的:探索糖尿病肾病(DKD)肾小球病变的生物标记物和免疫细胞浸润特征。方法:利用生物信息学方法,从基因表达数据库的数据集GSE96804和GSE30528中鉴定出肾小球病变的共同差异表达基因(DEG),并进行功能富集分析;构建蛋白质-蛋白质相互作用网络(PPI),使用结点分析提取Hub基因作为DKD的生物学标记;应用受试者工作特征(ROC)曲线和主成分分析(PCA)评估Hub基因对DKD的诊断效能;采用CIBERSORT方法分析数据集中DKD组( n=7)和对照组( n=4)中免疫细胞的浸润差异。组间基因差异表达分析比较采用 t检验,免疫浸润分析比较采用Wilcoxon检验。 结果:从数据集获得62个共同DEG,主要富集在 52条基因本体论和4条京都基因和基因组百科全书通路。从PPI网络中鉴定了10个Hub基因,这些基因主要与细胞外基质(ECM)成分构成、胶原蛋白结合、免疫细胞趋化性、ECM-受体相互作用和磷脂酰肌醇激酶3-丝氨酸/苏氨酸激酶信号通路有关。PCA和ROC曲线分析显示,Hub基因在GSE96804、GSE30528和Merge数据集对DKD都具有预测价值,ROC曲线下面积值分别为0.945、0.982和0.776。免疫浸润结果提示,与正常组相比,DKD组的肾小球中的M2巨噬细胞和静息肥大细胞比例较高[分别为(2.77±2.42)