典型文献
M1型巨噬细胞参与炎症反应的生信分析
文献摘要：
目的:利用生物信息学预测与M1型巨噬细胞参与炎症反应有关的关键基因,以及调控该基因的miRNA.方法:NCBI-GEO数据库筛选人源单核巨噬细胞表达谱,使用GEO2R筛选差异表达基因,通过WebGestalt数据库对上述基因进行GO和KEGG功能富集分析,STRING 11.0数据库构建蛋白质相互作用网络,并应用Cytoscape 3.7.2软件进行可视化分析,采用Cyto Hubba插件最终圈定HUB基因,利用mirWalk数据库和miRcode数据库预测靶向调控HUB基因的miRNA.结果:(1)GEO数据库共筛选出123个高表达差异基因,7个低表达基因;(2)经Cy-toscape分析得到前20个最关键的枢纽基因,并圈定与炎症相关的基因STAT1;(3)mirWalk和mirCode数据库预测miRNAs并进行交集分析,得出STAT1受miR-23 a靶向调控.结论:miR-23 a靶向调控STAT1抑制M1型巨噬细胞参与的炎性反应.
文献关键词：
M1型巨噬细胞;炎症反应;生信分析
中图分类号：
作者姓名：
张颖超;米焱;王彩丽
作者机构：
内蒙古科技大学包头医学院第一附属医院,内蒙古 包头014010
文献出处：
引用格式：
[1]张颖超;米焱;王彩丽-.M1型巨噬细胞参与炎症反应的生信分析)[J].包头医学院学报,2022(05):50-54
A类：
mirWalk,mirCode
B类：
M1,生信分析,利用生物,关键基因,NCBI,选人,单核巨噬细胞,表达谱,GEO2R,差异表达基因,WebGestalt,功能富集分析,STRING,数据库构建,蛋白质相互作用网络,Cytoscape,Hubba,插件,圈定,HUB,miRcode,靶向调控,表达差异,差异基因,低表达,枢纽基因,STAT1,miRNAs,交集,炎性反应
AB值：
0.332449
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