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[目的]通过生物信息学的方法发现特发性肺纤维化(IPF)的致病基因并为进一步研究提供靶点.[方法]从GEO数据库中下载基因芯片数据集GSE53845、GSE24206、GSE10667,并使用GEO2R分析工具筛选出正常组织与IPF的差异表达基因.在DAVID数据库中对差异表达基因进行GO分析和KEGG通路富集分析,以便找到IPF发病过程中差异表达基因主要参与的生物功能及其集中的信号通路.为了研究差异表达基因与蛋白之间的作用关系,使用STRING和CYTO?SCAPE软件来构建蛋白相互作用网络,使用MCODE软件来提取蛋白相互作用网络中的子网络模块.[结果]发现了110个差异表达基因,其中有92个在IPF中高表达,18个低表达.GO富集分析表明IPF中上调的差异表达基因主要影响细胞粘附、生物粘附、胶原蛋白代谢等相关的生物过程,富集的分子功能主要参与细胞外基质结构的构成、钙离子的结合;IPF中下调的蛋白则主要涉及感觉调节的生物过程.KEGG通路分析表明IPF中上调的差异表达基因主要参与受体相互作用、细胞粘附等信号通路.[结论]利用生物信息学筛选出差异表达基因,其中部分基因已被证实参与IPF,部分基因尚未有研究,提示其可能是IPF发病机制研究新的研究靶点.

作者:邢静;黄鑫炎;郭禹标

来源:中山大学学报(医学科学版) 2017 年 38卷 6期

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作者:
邢静;黄鑫炎;郭禹标
来源:
中山大学学报(医学科学版) 2017 年 38卷 6期
标签:
特发性肺纤维化 差异表达基因 生物信息学 idiopathic pulmonary fibrosis differentially expressed gene bioinformatics analysis
[目的]通过生物信息学的方法发现特发性肺纤维化(IPF)的致病基因并为进一步研究提供靶点.[方法]从GEO数据库中下载基因芯片数据集GSE53845、GSE24206、GSE10667,并使用GEO2R分析工具筛选出正常组织与IPF的差异表达基因.在DAVID数据库中对差异表达基因进行GO分析和KEGG通路富集分析,以便找到IPF发病过程中差异表达基因主要参与的生物功能及其集中的信号通路.为了研究差异表达基因与蛋白之间的作用关系,使用STRING和CYTO?SCAPE软件来构建蛋白相互作用网络,使用MCODE软件来提取蛋白相互作用网络中的子网络模块.[结果]发现了110个差异表达基因,其中有92个在IPF中高表达,18个低表达.GO富集分析表明IPF中上调的差异表达基因主要影响细胞粘附、生物粘附、胶原蛋白代谢等相关的生物过程,富集的分子功能主要参与细胞外基质结构的构成、钙离子的结合;IPF中下调的蛋白则主要涉及感觉调节的生物过程.KEGG通路分析表明IPF中上调的差异表达基因主要参与受体相互作用、细胞粘附等信号通路.[结论]利用生物信息学筛选出差异表达基因,其中部分基因已被证实参与IPF,部分基因尚未有研究,提示其可能是IPF发病机制研究新的研究靶点.