典型文献
运用生物信息学分析湿疹发病机制中的潜在关键基因
文献摘要：
目的 寻找湿疹相关的疾病基因,探寻湿疹发病机制,为评价湿疹疗效提供参考指标.方法 选取基因芯片数据平台(GEO)数据库中GSE6012、GSE57225和GSE12511 3个数据集用GEO2R在线工具筛选湿疹组和对照组的差异表达基因(DEGs),筛选标准:P.adjust＜0.05且|log2FC|＞1.对共同DEGs进行基因本体论(GO)、京都基因和基因组百科全书(KEGG)通路富集分析、蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络分析和基因集富集分析(GSEA)筛选核心基因.GSE63741数据集用于验证核心基因的差异表达.结果 共筛选得到47个共同DEGs,GO和KEGG富集分析显示,DEGs主要集中在淋巴细胞迁移、淋巴细胞趋化性、趋化因子受体结合和细胞因子-细胞因子受体相互作用等.PPI网络分析筛选出10个核心基因分别是基质金属蛋白酶9(MMP9)、趋化因子19(CCL19)、颗粒酶B(GZMB)、白细胞分化抗原1B(CD1B)、溶酶体关联膜蛋白3(LAMP3)、CCL22、CCL18、小脯氨酸丰富蛋白1B(SPRR1B)、CCL13、黏病毒抗性蛋白1(MX1),均为上调基因.将KEGG通路富集基因、GSEA富集基因和10个核心基因取交集最终得到4个核心基因,分别是CCL13、CCL18、CCL19和CCL22.在GSE63741数据集中对这4个核心基因进行验证显示,湿疹组中CCL18、CCL19和CCL22表达均高于对照组,且差异有统计学意义(P＜0.001).结论 核心基因CCL18、CCL19和CCL22在湿疹发病机制、病情评估、疗效评价等方面可能发挥着重要作用,有进一步研究的意义.
文献关键词：
湿疹;生物信息学;富集分析;致病基因
中图分类号：
作者姓名：
沈婷;刘语新;张宇姿;阳仕雄;黄唯;付汉东
作者机构：
孝感市中心医院中心实验室,湖北孝感432000;武汉科技大学职业危害识别与控制湖北省重点实验室,湖北武汉430065
文献出处：
引用格式：
[1]沈婷;刘语新;张宇姿;阳仕雄;黄唯;付汉东-.运用生物信息学分析湿疹发病机制中的潜在关键基因)[J].热带医学杂志,2022(12):1630-1635,1640,后插2
A类：
GSE6012,GSE57225,GSE12511,GSE63741,LAMP3,CCL13
B类：
生物信息学分析,湿疹,关键基因,疾病基因,基因芯片,GEO2R,差异表达基因,DEGs,筛选标准,adjust,log2FC,基因本体论,京都基因和基因组百科全书,通路富集分析,蛋白质相互作用,PPI,基因集富集分析,GSEA,核心基因,选得,细胞迁移,细胞趋化,趋化性,趋化因子受体,细胞因子受体,基质金属蛋白酶,MMP9,CCL19,颗粒酶,GZMB,白细胞分化抗原,CD1B,溶酶体,膜蛋白,CCL22,CCL18,脯氨酸,SPRR1B,MX1,交集,病情评估,疗效评价,致病基因
AB值：
0.287194
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