典型文献
基于GEO数据库芯片筛选心肌梗死的关键基因及生物信息学分析
文献摘要：
目的 应用生物信息学方法筛选出心肌梗死(Myocardial Infarction,MI)的关键基因,探讨MI的病理机制及法医学诊断标志物.方法 从基因表达综合(Gene Expression Omnibus,GEO)数据库中下载GSE23294数据集,用R/Bioconductor package limma筛选MI小鼠心肌组织中差异表达的mRNA(Differentially Expressed Genes,DEGs),使用STRING及Cytoscape3.8.2对DEGs构建蛋白质互相作用(Protein-protein Interaction,PPI)网络,并基于CytoHubba筛选MI相关hub基因.最后,用R/Bioconductor package clusterProfiler对筛选到的DEGs进行生物学功能和信号通路富集分析.结果 从MI小鼠心肌组织中筛选到42个DEGs,这些DEGs主要通过炎症反应、免疫调节、激素分泌等信号通路参与MI的发生发展,并进一步筛选出7个MI相关hub基因:Fos、Egr1、ICAM-1、Atf3、Adipoq、Actb、Cxcl1.结论 筛选出的Fos、Egr1等关键基因有望成为法医学鉴定MI的潜在生物标志物,为进一步研究MI的发病机制及法医学鉴定提供了新的思路.
文献关键词：
法医病理学;关键基因;生物信息学;心肌梗死;差异表达基因
中图分类号：
作者姓名：
郭相杰;白雅琴;李昊;吴鹏;王晓娟;贾孝;高彩荣
作者机构：
山西医科大学法医学院,山西 晋中 030600;山西医科大学第二医院内分泌科,山西 太原 030000;证据科学教育部重点实验室(中国政法大学),北京 100088
文献出处：
引用格式：
[1]郭相杰;白雅琴;李昊;吴鹏;王晓娟;贾孝;高彩荣-.基于GEO数据库芯片筛选心肌梗死的关键基因及生物信息学分析)[J].中国法医学杂志,2022(02):137-142
A类：
GSE23294,Actb
B类：
GEO,心肌梗死,关键基因,生物信息学分析,生物信息学方法,Myocardial,Infarction,MI,病理机制,医学诊断,诊断标志物,Expression,Omnibus,下载,Bioconductor,package,limma,心肌组织,Differentially,Expressed,Genes,DEGs,STRING,Cytoscape3,Protein,protein,Interaction,PPI,CytoHubba,hub,clusterProfiler,生物学功能,信号通路富集,通路富集分析,免疫调节,激素分泌,Fos,Egr1,ICAM,Atf3,Adipoq,Cxcl1,法医学鉴定,潜在生物标志物,法医病理学,差异表达基因
AB值：
0.388879
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