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三阴性乳腺癌相关miRNA筛选及其靶基因的生物信息学分析 被引量:2
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作者 胡鑫 +3 位作者 韩明盛 原晓红 杨鸣宇 马艳琴 《生物技术进展》 2022年第2期296-304,共9页
应用生物信息学方法筛选并分析三阴性乳腺癌(triple-negativebreastcancer,TNBC)相关miRNA及其靶基因,为TNBC的研究提供潜在的分子靶点。采用GEO2R分析TNBC相关miRNA芯片数据集,筛选差异表达倍数最大的5个上调和5个下调miRNA。miRWalk、... 应用生物信息学方法筛选并分析三阴性乳腺癌(triple-negativebreastcancer,TNBC)相关miRNA及其靶基因,为TNBC的研究提供潜在的分子靶点。采用GEO2R分析TNBC相关miRNA芯片数据集,筛选差异表达倍数最大的5个上调和5个下调miRNA。miRWalk、TargetScan和miRDB预测靶基因并进行Veen分析取交集。利用DAVID对靶基因进行GO富集分析和KEGG通路分析。利用STRING数据库构建蛋白互作网络,并结合Cytoscape构建miRNA-靶基因调控网络,从而筛选出关键的miRNA及其关键靶基因。利用GEPIA2数据库对靶基因进行生存分析。GEO2R筛选出486个差异miRNA,上调和下调的miRNA分别有298个和188个。对差异倍数最大的5个上调和5个下调miRNA的靶基因进行富集分析显示,靶基因主要参与ErbB信号通路、癌症中转录调控紊乱和cGMP-PKG信号通路等。miRNA-靶基因调控网络显示,表达上调的关键miRNA为miR-611,其关键靶基因为CDC27、UBE2D2、UBR1、SPSB1、HERC2和RLIM;表达下调的关键miRNA为miR-1205,其关键靶基因为WSB1、FBXL8、UBE2W、PTPN11、ARF6、DNAJC6和COPS2。生存分析表明,UBR1(P=0.0072)和PTPN11(P=0.029)表达上调可显著降低TNBC患者的整体生存率。经筛选获得的关键miRNA及其关键靶基因可作为潜在分子标记物用于TNBC的早期诊断、治疗靶点选择和预后判断,并为后续的研究提供参考依据。 展开更多
关键词 三阴性乳腺癌 GEO数据库 微小RNA 靶基因
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内生链霉菌SAT1转录组分析和抑菌代谢产物的鉴定 被引量:1
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作者 王莎 +2 位作者 董玥 翟柯尧 马玉超 《微生物学通报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期3293-3309,共17页
【背景】植物内生链霉菌Streptomyces sp.SAT1分离自药用植物荠苨根部,对多种植物病原真菌和病原细菌具有强抑菌活性,在农林业生物防治领域应用潜力巨大。【目的】揭示该菌在不同培养基条件下的抑菌效果和抑制细菌的活性物质类型,为该... 【背景】植物内生链霉菌Streptomyces sp.SAT1分离自药用植物荠苨根部,对多种植物病原真菌和病原细菌具有强抑菌活性,在农林业生物防治领域应用潜力巨大。【目的】揭示该菌在不同培养基条件下的抑菌效果和抑制细菌的活性物质类型,为该菌生物防治应用提供理论基础和技术支撑。【方法】通过测定发酵液和菌体萃取物的抑菌活性,研究培养基成分对抑菌活性物质生物合成的影响;选择抑制细菌活性高和无抑菌活性的培养基进行发酵,通过转录组测序分析差异表达基因的功能,并利用紫外吸收光谱和UPLC-MS/MS鉴定活性物质的成分。【结果】所选用的7种链霉菌常用发酵培养基中,无论发酵液还是菌体萃取物,TSB、GS和R5培养基无抑制细菌活性;PDB、ISP2、MS和H有较强的抑菌活性。对PDB、ISP2和TSB发酵菌体进行转录组测序分析,共发现差异表达基因3567个,KEGG富集分析发现差异基因多集中在global and overview maps、氨基酸代谢和碳水化合物代谢等通路上,而且与TSB比,PDB和ISP2分别有18个和5个上调基因定位于moenomycin类物质的生物合成基因簇上。以标准品为对照,通过紫外光谱和UPLC-MS/MS确定了主要的抑菌物质为moenomycin。【结论】SAT1抑制细菌活性物质的生物合成受发酵培养基成分的影响,该菌抑制细菌的活性物质以moenomycin类物质为主。 展开更多
关键词 差异基因表达 次级代谢产物 默诺霉素
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基于GEO数据库筛选乳腺癌分子标志物 被引量:2
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作者 韩明盛 +3 位作者 胡鑫 李瑞华 李冬 马艳琴 《中国肿瘤生物治疗杂志》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期170-176,共7页
目的:运用生物信息学方法筛选与乳腺癌发生发展有关的差异表达基因,并对其进行相关生物学分析以获得乳腺癌相关分子标志物。方法:从GEO数据库中寻找出3个乳腺癌相关芯片数据集,使用GEO2R筛选差异表达基因并作Venn图获取交集差异共表达... 目的:运用生物信息学方法筛选与乳腺癌发生发展有关的差异表达基因,并对其进行相关生物学分析以获得乳腺癌相关分子标志物。方法:从GEO数据库中寻找出3个乳腺癌相关芯片数据集,使用GEO2R筛选差异表达基因并作Venn图获取交集差异共表达基因。通过DAVID进行GO功能富集分析和KEGG信号通路分析。在STRING网站中对差异表达基因构建蛋白质-蛋白质相互用(protein-protein interaction,PPI)网络图,并通过MCODE分析PPI中最重要的模块,其中评分≥10的鉴定为枢纽基因(Hub基因)。利用UCSC对Hub基因进行层次聚类分析,利用cBioPortal构建Hub基因的共表达网络和生存曲线。结果:筛选出3个数据集的差异共表达基因65个。通过分析获得CTNNB1、CDKN1A、CXCR4、RUNX3、CASP8、TNFRSF10B、CFLAR和NRG1等共8个Hub基因,这些基因在细胞黏附、细胞增殖、凋亡调控等方面有重要作用。聚类分析表明,基因CTNNB1、CFLAR、NRG1和CXCR4表达的改变与乳腺癌的发生有关。生存曲线分析表明,CDKN1A表达的升高使得乳腺癌患者总体生存率显著降低(P<0.01)。结论:本研究中鉴定的Hub基因可作为乳腺癌分子标志物,为乳腺癌的诊断和治疗靶点选择及预后判断提供参考。 展开更多
关键词 乳腺癌 基因表达数据库 分子标志物 差异表达基因 枢纽基因
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