目的通过生物信息数据挖掘,从体质转化角度进行差异分析,探讨湿性体质关键的生物学机制。方法通过高通量基因表达数据库(gene expression omnibus data base,GEO)下载芯片“GSE140769”,将平和体质转变为湿性体质的前后血清高通量蛋白...目的通过生物信息数据挖掘,从体质转化角度进行差异分析,探讨湿性体质关键的生物学机制。方法通过高通量基因表达数据库(gene expression omnibus data base,GEO)下载芯片“GSE140769”,将平和体质转变为湿性体质的前后血清高通量蛋白测序的结果进行筛选,获得12个显著差异蛋白;将湿性体质转变为平和体质前后的血清高通量蛋白测序的结果进行差异分析,得到14个显著差异蛋白,将其与平和体质转变为湿性体质的12个显著差异蛋白进行交叉比对,得到4个介导平和体质与湿性体质的关键差异蛋白。利用R语言、KOBAS 3.0、DAVID 6.8等生物信息分析工具对其进行注释分析。结果平和体质转变为湿性体质的显著差异蛋白GO分析显示,主要参与了细胞质应激颗粒等细胞组成、神经体细胞调节等生物过程、受体配体活性等分子功能;通路分析显示,主要与淋巴细胞和非淋巴细胞介导的免疫相互作用以及MSP/RON信号通路有关;疾病分析主要与溃疡性结肠炎、慢性阻塞性肺疾病等相关。平和体质与湿性体质的4个关键差异蛋白(MSP、DPPII、Siglec-7、TREML1),分别在平和体质中下调,湿性体质中上调,进一步分析发现该4个蛋白主要介导了细胞的免疫应答与炎症反应,以及MSP/RON信号通路。结论MSP、DPPII、Siglec-7、TREML1介导的免疫应答与炎症反应,以及MSP/RON信号通路可能是介导平和体质与湿性体质差异关键的生物学基础。展开更多
文摘目的通过生物信息数据挖掘,从体质转化角度进行差异分析,探讨湿性体质关键的生物学机制。方法通过高通量基因表达数据库(gene expression omnibus data base,GEO)下载芯片“GSE140769”,将平和体质转变为湿性体质的前后血清高通量蛋白测序的结果进行筛选,获得12个显著差异蛋白;将湿性体质转变为平和体质前后的血清高通量蛋白测序的结果进行差异分析,得到14个显著差异蛋白,将其与平和体质转变为湿性体质的12个显著差异蛋白进行交叉比对,得到4个介导平和体质与湿性体质的关键差异蛋白。利用R语言、KOBAS 3.0、DAVID 6.8等生物信息分析工具对其进行注释分析。结果平和体质转变为湿性体质的显著差异蛋白GO分析显示,主要参与了细胞质应激颗粒等细胞组成、神经体细胞调节等生物过程、受体配体活性等分子功能;通路分析显示,主要与淋巴细胞和非淋巴细胞介导的免疫相互作用以及MSP/RON信号通路有关;疾病分析主要与溃疡性结肠炎、慢性阻塞性肺疾病等相关。平和体质与湿性体质的4个关键差异蛋白(MSP、DPPII、Siglec-7、TREML1),分别在平和体质中下调,湿性体质中上调,进一步分析发现该4个蛋白主要介导了细胞的免疫应答与炎症反应,以及MSP/RON信号通路。结论MSP、DPPII、Siglec-7、TREML1介导的免疫应答与炎症反应,以及MSP/RON信号通路可能是介导平和体质与湿性体质差异关键的生物学基础。
