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基因表达数据库中肺结核芯片数据的挖掘和分析
文献摘要：
目的:运用生物信息学分析方法挖掘大数据中肺结核相关的关键基因,为进一步探索肺结核可能的潜在调控靶点提供理论依据.方法:从基因表达数据库(GEO)下载与肺结核相关的高通量基因表达谱芯片数据,应用R语言筛选肺结核患者与正常人差异基因;对差异表达基因进行基因本体(GO)功能富集分析和DisGeNET模块相关疾病谱分析,蛋白质相互作用网络的构建及可视化分析.结果:得到46个差异表达基因.GO功能富集分析发现这些基因主要涉及免疫反应、正性调控等生物学过程.疾病谱分析结果主要富集在肺部炎症、器官发育等.基于String数据库构建蛋白互作网络,进一步筛选出肺结核候选基因,包括SERPINA1、MAPK14、CKAP4、CXCR1、SELL、GNG11、GZMK、KLRC1、SDC2、NCF4和IL1RN.结论:SERPINA1、MAPK14、CKAP4、CXCR1、SELL、GNG11、GZMK、KLRC1、SDC2、NCF4和IL1RN可能是肺结核相关的关键候选基因,为该疾病进一步的功能研究提供了理论依据.通过大数据对疾病谱基因组数据平台挖掘,能够为疾病高危基因组识别及疾病预防提供重要的借鉴意义.
文献关键词：
肺结核;GEO;生物信息学分析;差异表达基因
中图分类号：
作者姓名：
谢新明;宋强;尚进;刘军;张惠
作者机构：
710061西安,西安交通大学第一附属医院呼吸与危重症医学科;710061西安,西安交通大学第一附属医院结构性心脏病科;710061西安,西安交通大学第一附属医院医学影像科
文献出处：
引用格式：
[1]谢新明;宋强;尚进;刘军;张惠-.基因表达数据库中肺结核芯片数据的挖掘和分析)[J].中国数字医学,2022(01):20-26
A类：
GNG11,GZMK,KLRC1,NCF4
B类：
基因表达数据库,挖掘和分析,生物信息学分析,核相关,关键基因,GEO,下载,基因表达谱芯片,肺结核患者,正常人,差异基因,差异表达基因,基因本体,功能富集分析,DisGeNET,相关疾病,疾病谱,蛋白质相互作用网络,免疫反应,正性,生物学过程,肺部炎症,器官发育,String,数据库构建,蛋白互作网络,候选基因,SERPINA1,MAPK14,CKAP4,CXCR1,SELL,SDC2,IL1RN,功能研究,基因组数据,组识,疾病预防
AB值：
0.279401
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