期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到6篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
星形细胞瘤相关潜在基因及免疫浸润分析
1
作者 雷丽巧 刘建民 邓知敏 《生物医学转化》 2024年第3期47-54,共8页
目的运用生物信息学筛选星形细胞瘤的相关核心基因。方法从GEO数据库下载星形细胞瘤表达数据集GSE70231和GSE138999,采用RStudio分析后得到差异表达基因(DEGs)。对DEGs进行GO和KEGG富集分析,应用STRING网站构建蛋白互作网络(PPI)后导入C... 目的运用生物信息学筛选星形细胞瘤的相关核心基因。方法从GEO数据库下载星形细胞瘤表达数据集GSE70231和GSE138999,采用RStudio分析后得到差异表达基因(DEGs)。对DEGs进行GO和KEGG富集分析,应用STRING网站构建蛋白互作网络(PPI)后导入Cytoscape筛选核心基因。利用Sangerbox平台分析核心基因在肿瘤中的表达和对生存预后的影响。最后,利用RStudio对数据进行免疫浸润分析。结果RStudio分析共1261个DEGs;富集分析发现差异基因主要位于质膜和细胞质,参与化学突触传递和蛋白质结合等过程,与突触囊泡循环通路和胰岛素分泌通路相关。Cytoscape筛选出3个核心基因,分别是SNAP25、SYN1、SYT1。Sangerbox分析显示肿瘤与正常组织的核心基因表达存在明显的差别,并且高表达的核心基因整体生存相对较好。免疫浸润分析发现星形细胞瘤组织中,巨噬细胞(M1型和M2型)和中性粒细胞等浸润程度较高,而不同免疫细胞间也存在一定相关性。结论SNAP25、SYN1、SYT1可能在星形细胞瘤发展过程中发挥作用,有望成为星形细胞瘤的潜在治疗靶点。 展开更多
关键词 星形细胞瘤 生物信息学 核心基因 免疫细胞浸润分析
下载PDF
类风湿关节炎免疫特征基因及其与土茯苓黄酮类化合物的关系研究
2
作者 杨欣 黄聪 姚血明 《安徽医科大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期484-490,共7页
目的基于Gene Expression Omnibus(GEO)数据集结合LASSO逻辑回归、ssGSEA和WGCNA等生物信息学及统计学方法,筛选与特定免疫细胞浸润相关的类风湿关节炎(RA)诊断标志物,并分析土茯苓黄酮类化合物与其结合情况。方法通过GEO数据库获取正... 目的基于Gene Expression Omnibus(GEO)数据集结合LASSO逻辑回归、ssGSEA和WGCNA等生物信息学及统计学方法,筛选与特定免疫细胞浸润相关的类风湿关节炎(RA)诊断标志物,并分析土茯苓黄酮类化合物与其结合情况。方法通过GEO数据库获取正常对照组和RA组基因芯片。利用R 4.3.0“WGCNA”软件包对数据集进行整合分析,识别其中的共表达模块信息,筛选出与RA密切相关的关键模块。基于R软件中“glmnet”包对差异表达基因进行LASSO回归分析,筛选RA的特征基因。受试者工作特征(ROC)曲线下的面积用来评估特征基因对RA的诊断价值。通过R中的“GSVA”、“limma”和“GSEABase”程序包对正常对照组和RA组的基因表达数据进行量化免疫细胞浸润分析。基于超高效液相色谱-四极杆-静电场轨道阱高分辨质谱(UHPLC-Q-Exactive/MS)技术鉴定土茯苓黄酮类化合物。通过分子对接技术分析黄酮类化合物与特征基因的结合情况。结果LASSO回归算法共筛选出5个特征基因(载脂蛋白D,含锌指和BTB域16,趋化因子C-C亚族受体5,基质金属蛋白酶-1和冠蛋白1A),5个特征基因的ROC曲线下面积均大于0.85,特征基因与多种免疫细胞呈正相关。通过UHPLC-Q-Exactive/MS鉴定出土茯苓黄酮类化合物共20个,其中Mulberrin和Neobavaisoflavone化合物与5个免疫特征基因均有较好的结合。结论土茯苓黄酮类化合物与RA免疫特征基因有较好的结合,能够为RA免疫调节治疗和早期诊断提供科学依据。 展开更多
关键词 类风湿关节炎 土茯苓 免疫细胞浸润分析 特征基因 分子对接 黄酮类化合物
下载PDF
血流感染诊断生物标志物预测及免疫细胞浸润分析
3
作者 李彬 刘睿鹏 +6 位作者 吴磊 杜叶 卢文婷 周山清 刘日慧 邓梦雨 梅汝槐 《中国抗生素杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期911-923,共13页
目的 通过生物信息学与机器学习识别血流感染(blood stream infections, BSI)患者的相关诊断生物标志物、发病机制及免疫细胞浸润水平,寻找新的药物靶标。方法 从高通量基因表达数据库(gene expression omnibus,GEO)中获取了BSI相关基... 目的 通过生物信息学与机器学习识别血流感染(blood stream infections, BSI)患者的相关诊断生物标志物、发病机制及免疫细胞浸润水平,寻找新的药物靶标。方法 从高通量基因表达数据库(gene expression omnibus,GEO)中获取了BSI相关基因表达数据集。使用R语言进行差异表达基因(differentially expressed gene,DEG)筛选,然后进行基因富集分析。使用加权基因共表达网络分析(weighted correlation network analysis,WGCNA)筛选的关键模块基因。通过使用两种机器学习算法来识别中心基因。在外部数据集中使用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)和箱线图模型来验证中心基因的诊断效能。通过CIBERSORT反卷积算法分析免疫细胞浸润水平。结果 本研究得到了330个加权基因共表达网络关键模块基因和DEGs的交集基因。基因富集分析结果显示,免疫和炎症相关通路被显著富集。通过机器学习和外部数据库验证共得到8个潜在生物标志物,ROC分析显示,8个潜在生物标志物曲线下面积(area under curve,AUC)均大于0.9。免疫细胞浸润分析表明,所有诊断标生物标志物都可能与免疫细胞有着不同程度的相关性。结论 通过生物信息学和机器学习方法,确定了潜在生物标志物,并构建了BSI诊断模型。本研究可以为BSI患者提供潜在的外周血诊断生物标志物,为BSI发病机制、新型治疗靶点和新药研发提供新的方向。 展开更多
关键词 血流感染 生物信息学 机器学习 诊断生物标志物 免疫细胞浸润分析
下载PDF
基于生物信息学探讨类风湿关节炎与骨关节炎相关分子机制及免疫细胞浸润分析 被引量：1
4
作者 许博 郑福增 刘畅 《中国医科大学学报》 CAS 北大核心 2023年第8期718-723,735,共7页
目的探寻能有效区分类风湿关节炎(RA)和骨关节炎(OA)的潜在生物标志物,并探讨二者在生物信息学方面差异的意义。方法从基因表达综合(GEO)数据库下载2份RA和OA作为相互对照样品的公开可用基因表达谱(GSE55235、GSE55457数据集),并筛选OA... 目的探寻能有效区分类风湿关节炎(RA)和骨关节炎(OA)的潜在生物标志物,并探讨二者在生物信息学方面差异的意义。方法从基因表达综合(GEO)数据库下载2份RA和OA作为相互对照样品的公开可用基因表达谱(GSE55235、GSE55457数据集),并筛选OA与RA的差异表达基因(DEG)。采用LASSO回归模型和SVM-RFE算法识别并筛选生物标志物,在验证组(GSE55584数据集)中进行受试者操作特征(ROC)曲线验证,利用ROC曲线下面积(AUC)值评估辨别能力。利用CIBERSORT算法与筛选出的生物标志物预估RA与OA的生物信息学关联。结果共鉴定出410个DEG,涉及多种信号通路、细胞组分、分子功能和疾病。特征基因有COPZ2、FAH、IL15RA、LTC4S、SCRG1、SFRP1和SLAMF8共7个,且ROC曲线验证结果符合预期。免疫细胞浸润分析显示,巨噬细胞M1、CD8+T细胞、静息肥大细胞、浆细胞、静息树突状细胞等与特征基因相关。结论基于免疫细胞浸润的模型可用于预测RA与OA的鉴别诊断,为RA与OA的治疗靶点提供了新的视角。 展开更多
关键词 类风湿关节炎 骨关节炎 基因本体富集分析 京都基因与基因组数据库富集分析 疾病本体富集分析 免疫细胞浸润分析
下载PDF
基于生物信息学探讨骨关节炎相关分子机制及免疫细胞浸润分析 被引量：1
5
作者 刘畅 卞华 许博 《中国医科大学学报》 CAS 北大核心 2023年第5期385-391,397,共8页
目的利用生物信息学技术探讨骨关节炎发病的相关分子机制。方法通过基因表达综合(GEO)数据库获取2份骨关节炎芯片(GSE51588、GSE98918)作为对照样品组,并筛选出骨关节炎与正常对照组的差异表达基因,对其行基因本体(GO)和疾病本体(DO)富... 目的利用生物信息学技术探讨骨关节炎发病的相关分子机制。方法通过基因表达综合(GEO)数据库获取2份骨关节炎芯片(GSE51588、GSE98918)作为对照样品组,并筛选出骨关节炎与正常对照组的差异表达基因,对其行基因本体(GO)和疾病本体(DO)富集分析。通过LASSO回归模型和SVM-RFE算法识别筛选生物标志物,在验证组GSE117999芯片中行受试者操作特征(ROC)曲线验证,再利用ROC曲线下面积值评估辨别能力。利用CIBERSORT算法预估骨关节炎与筛选出的生物标志物的生物信息学关联。结果共鉴定出骨关节炎差异基因96个,其中上调、下调基因分别为47、49个,GO和DO富集分析涉及多种信号通路、细胞组分、分子功能和疾病。LASSO回归算法和SVM-RFE算法筛选并经过验证组验证后得到的特征基因为CSN1S1、CXCL14、MTHFD2、NMNAT2、TLR7,且ROC曲线验证结果符合预期。免疫细胞浸润分析显示,正常对照组幼稚B细胞、单核细胞、激活的肥大细胞、中性粒细胞相对含量明显增加,而骨关节炎组幼稚CD4^(+)T细胞、滤泡辅助细胞、巨噬细胞M1、静息树突状细胞相对含量明显增加;特征基因与单核细胞、巨噬细胞M1、浆细胞、CD8^(+)T细胞、幼稚B细胞、调节性T细胞、静息肥大细胞等相关。结论基于免疫细胞浸润的模型可用于预测骨关节炎的发病机制,为骨关节炎治疗提供新靶点。 展开更多
关键词 骨关节炎 发病机制 免疫细胞浸润分析
下载PDF
基于稳健排序整合算法对胃癌治疗靶点及相关免疫细胞浸润分析
6
作者 周雪桐 安彩艳 张谦 《国际检验医学杂志》 CAS 2023年第20期2433-2438,2446,共7页
目的采用稳健排序整合算法(RRA)筛选胃癌潜在的治疗和预后靶点,为胃癌的早期诊断、预后评估和诊断试剂盒的开发提供依据。方法挖掘高通量基因表达数据库(GEO)中7套胃癌基因表达谱数据(GSE54129、GSE63089、GSE65801、GSE66229、GSE79973... 目的采用稳健排序整合算法(RRA)筛选胃癌潜在的治疗和预后靶点,为胃癌的早期诊断、预后评估和诊断试剂盒的开发提供依据。方法挖掘高通量基因表达数据库(GEO)中7套胃癌基因表达谱数据(GSE54129、GSE63089、GSE65801、GSE66229、GSE79973、GSE118897、GSE118916),筛选差异表达基因,并对差异表达基因进行基因本体论(GO)和京都基因和基因组百科全书(KEGG)功能富集分析,得到胃癌相关生物学过程和细胞信号通路。对差异表达基因结果进行蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络分析,构建蛋白互作网络,使用RRA法筛选网络核心基因。通过CIBERSORT算法进行免疫细胞浸润分析,使用R语言Survival包分析核心基因与总生存率的相关性。结果通过生物信息学分析,共筛选得到12个网络核心基因(CHGB、COL4A1、THBS1、COL3A1、COL1A1、COL1A2、SPP1、LUM、FGG、TIMP1、VCAN和SPARC基因)。免疫细胞浸润分析显示,与胃癌组织相比,22种免疫细胞中CD4 T细胞在正常胃组织中占主导地位。生存分析结果表明,CHGB、COL4A1、THBS1、COL3A1、COL1A1、COL1A2、SPP1、LUM、FGG、TIMP1、VCAN和SPARC在高、低表达组中P均小于0.05,这些基因表达量与胃癌患者的总生存期显著相关。结论CD4 T细胞在胃癌的发生发展中起重要作用,CHGB、COL4A1、THBS1、COL3A1、COL1A1、COL1A2、SPP1、LUM、FGG、TIMP1、VCAN和SPARC可能成为胃癌的早期诊断和预后评估的关键靶点。 展开更多
关键词 稳健排序整合算法 胃癌治疗靶点 核心基因 免疫细胞浸润分析 预后 生物信息学
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部