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整合生物信息学分析痤疮的关键基因与免疫浸润水平
文献摘要：
目的 通过整合分析多芯片数据,探究与痤疮发病相关的关键基因及免疫细胞浸润水平.方法 从GEO数据库获取基因芯片数据集,采用"limma"R包和加权基因共表达网络分析(WGCNA)筛选与痤疮表型相关基因模块中的差异表达基因(DEGs),并进行GO功能富集和KEGG通路分析;利用STRING在线数据库及Cytoscape软件构建蛋白质互作网络,并筛选出关键基因;基于CIBERSORT算法分析免疫细胞浸润情况.结果 共筛选到154个DEGs.DEGs与信号受体结合、细胞因子活性、趋化因子受体结合等有关,主要集中在病毒蛋白与细胞因子和细胞因子受体的相互作用、细胞因子-细胞因子受体的相互作用、趋化因子信号传导、NF-κB信号传导、IL-17 信号传导等通路.构建的PPI网络中,得到139个节点,1597条边,筛选到两个关键基因(CCR5、CXCL8).22种免疫细胞浸润中,相对于正常对照组,皮损组中有更多的中性粒细胞、活化的肥大细胞、活化的树突状细胞、活化的CD4记忆T细胞等,而调节性T细胞、静息的树突状细胞、静息的肥大细胞等相对更少.结论 本研究利用生物信息学方法筛选的关键基因及免疫细胞浸润水平的变化可能在痤疮发病中起到重要作用.
文献关键词：
痤疮;关键基因;加权基因共表达网络分析;免疫浸润;发病机制
中图分类号：
作者姓名：
樊文龙;王红心;陈东宇;杨晓雨;黄巧;胡敏;潘素跃;王朴;何玉清
作者机构：
广东医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系,广东医科大学医学系统生物学研究所,广东 东莞523808;东莞市寮步医院,广东 东莞 523400
文献出处：
引用格式：
[1]樊文龙;王红心;陈东宇;杨晓雨;黄巧;胡敏;潘素跃;王朴;何玉清-.整合生物信息学分析痤疮的关键基因与免疫浸润水平)[J].皮肤性病诊疗学杂志,2022(05):412-420
A类：
B类：
整合生物信息学,生物信息学分析,痤疮,关键基因,免疫浸润水平,整合分析,多芯,免疫细胞浸润,GEO,基因芯片,limma,加权基因共表达网络分析,WGCNA,差异表达基因,DEGs,功能富集,通路分析,STRING,Cytoscape,软件构建,蛋白质互作网络,CIBERSORT,算法分析,趋化因子受体,病毒蛋白,细胞因子受体,信号传导,PPI,CCR5,CXCL8,正常对照,皮损,肥大细胞,树突状细胞,CD4,调节性,静息,研究利用,利用生物,生物信息学方法
AB值：
0.282868
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