典型文献
帕金森病诊断基因的生物信息学分析
文献摘要：
目的 应用综合生物信息学分析帕金森病(PD)的诊断基因.方法 从美国国家生物信息中心(NCBI)基因表达综合数据库下载3个PD数据集(GSE20146、GSE20153、GSE20141)作为内部训练集,下载2个PD数据集(GSE20291、GSE20292)作为外部验证集.用R4.0.2软件合并以上数据集,并进行预处理(背景校正、归一化、log2转化),分析得到差异表达基因(DEG),加权基因共表达网络分析(WGCNA)得到显著模块基因,将两种分析方法得到的基因取交集得到交集基因.将交集基因进行逐步回归分析选择关键基因;多因素逻辑回归分析构建PD的诊断模型,用受试者工作特征曲线评价其诊断效能,并用外部验证集进行验证;靶向预测关键基因的微小RNA(miRNA)、转录因子(TF).结果 得到DEG共405个,WGCNA分析鉴定出8个基因模块,得到19个交集基因.将交集基因进行逐步回归分析筛选出5个关键基因,即PNMA3、AEBP1、PABPC1、GCA和GSTM2.多因素逻辑回归分析构建的PD诊断模型的校正曲线显示一致性良好,计算C指数为0.890,曲线下面积为0.890;外部验证集验证诊断模型,计算C指数为0.752,曲线下面积为0.752.miRNA-TF-mRNA调控网络分析得到24个miRNA-TF-mRNA调控关系.结论 生物信息学分析筛选出对PD有诊断价值的5个基因(PNMA3、AEBP1、PABPC1、GCA、GSTM2),并以此建立的诊断模型具有良好的诊断效能,miRNA-TF-mRNA调控网络分析得到24个miRNA-TF-mRNA调控关系.
文献关键词：
帕金森病;关键基因;生物信息学
中图分类号：
作者姓名：
陈忠;连世忠
作者机构：
山西医科大学第一临床医学院,太原030000;山西医科大学第一医院神经外科
文献出处：
引用格式：
[1]陈忠;连世忠-.帕金森病诊断基因的生物信息学分析)[J].山东医药,2022(19):48-51
A类：
GSE20146,GSE20153,GSE20141,GSE20291,GSE20292,PNMA3,GSTM2
B类：
帕金森病,诊断基因,生物信息学分析,信息中心,NCBI,基因表达综合数据库,下载,训练集,外部验证,验证集,R4,上数,背景校正,log2,差异表达基因,DEG,加权基因共表达网络分析,WGCNA,交集,逐步回归分析,关键基因,多因素逻辑回归,逻辑回归分析,诊断模型,受试者工作特征曲线,诊断效能,miRNA,TF,分析鉴定,AEBP1,PABPC1,GCA,校正曲线,调控网络分析,诊断价值
AB值：
0.241849
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