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基于GEO数据库筛选分析肌肉萎缩的相关靶点及通路
文献摘要：
目的 通过生物信息学方法分析肌肉萎缩前后的差异基因和相关信号通路,探讨肌肉萎缩的发病机制及潜在治疗靶点.方法 从公共基因表达数据库(GEO)下载芯片数据集GSE148152和其注释平台GPL17586.先运用R软件中的limma包筛选差异基因,使用ggplot2和pheatma程序包对差异表达基因(DEGs)进行可视化分析.然后通过STRING数据库进一步筛选核心靶点,最后采用clusterProfiler GO和clusterProfiler KEGG软件包对核心靶点进行GO和KEGG富集分析.结果 通过对芯片数据集GSE148152中肌肉萎缩前后股外侧肌的肌肉样本进行分析性,结果共获得100个DEGs,其中上调基因为51个,下调基因为49个.在String数据库中,运用网络拓扑特征分析,再筛选出包括TNNT1、FOXO3、MSTN等在内的31个DEGs作为关键靶点.GO富集分析表明这些DEGs主要涉及细胞代谢过程;KEGG信号通路富集分析这些基因与代谢途径、过氧化物酶体增殖物激活受体、腺苷酸活化蛋白激酶等信号通路有关.结论 该次研究发现了肌肉萎缩发展中的潜在关键基因和通路,为今后的治疗方向提供了理论依据.
文献关键词：
肌肉萎缩;生物信息学;差异基因;GEO数据库
中图分类号：
作者姓名：
薛艳;邱凤喜;郑晓栋;陈斌;王楠;王雅;张楠;仲荣洲;褚立希
作者机构：
上海市养志康复医院/上海市阳光康复中心临床研究中心,上海201600;上海市普陀区真如镇街道社区卫生服务中心,上海200333
文献出处：
引用格式：
[1]薛艳;邱凤喜;郑晓栋;陈斌;王楠;王雅;张楠;仲荣洲;褚立希-.基于GEO数据库筛选分析肌肉萎缩的相关靶点及通路)[J].国际检验医学杂志,2022(14):1726-1728,1732
A类：
GSE148152,GPL17586,pheatma
B类：
GEO,肌肉萎缩,生物信息学方法,差异基因,潜在治疗,治疗靶点,基因表达数据库,下载,limma,ggplot2,程序包,差异表达基因,DEGs,STRING,核心靶点,clusterProfiler,软件包,肉样,分析性,共获,String,网络拓扑,拓扑特征分析,TNNT1,FOXO3,MSTN,关键靶点,细胞代谢,代谢过程,信号通路富集,通路富集分析,代谢途径,过氧化物酶体增殖物激活受体,腺苷酸活化蛋白激酶,关键基因
AB值：
0.305929
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