换一批急性胰腺炎基因表达谱芯片的生物信息学分析及药物筛选
A bioinformatics analysis of acute pancreatitis based on gene expression microarray and drug screening
摘要目的 应用生物信息学方法筛选急性胰腺炎(AP)差异表达基因( DEGs)及相应的候选治疗药物.方法 从基因表达数据库(GEO)中下载小鼠AP相关的高通量芯片数据集(GSE109227和GSE65146),使用GEO2R筛选DEGs.利用DAVID数据库对DEGs进行基因本体功能富集和通路富集分析.在String数据库中建立蛋白-蛋白相互作用关系( PPI)并利用Cytoscape软件进行可视化,筛选出子网络模块和关键基因.预测关键基因相关的miRNAs并通过比较毒物遗传学数据库( CTD)针对关键基因进行治疗药物的筛选.结果 从高通量芯片数据集GSE109227和GSE65146中共筛选到130个上调基因和16个下调基因. DEGs主要参与炎症反应、中性粒细胞趋化、TNF介导的细胞反应、正调控基因表达等生物学过程,且参与细胞外基质受体相互作用、肌动蛋白细胞骨架的调控、白细胞内皮迁移、Focal adhesion等信号通路.在PPI网络中,共筛选出12 个关键基因和6 个子网络模块. miR-199a-5p、miR-1-3p等miRNAs可能作用于关键基因转录后调控. CTD数据库中筛选到染料木黄酮、白藜芦醇、槲皮素可降低关键基因表达水平.结论 利用生物信息学方法筛选的相关基因可能在AP发生中具有重要作用,并可作为药物的筛选依据.
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医学主题词
基因(Genes)计算生物学(Computational Biology)基因表达(Gene Expression)基因表达谱(Gene Expression Profiling)药物评价, 临床前(Drug Evaluation, Preclinical)
分类号
R657.51（外科学各论）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1001-5256.2020.03.033
发布时间
2020-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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