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          【中文期刊】 刘雅妮  杨静欢  等 《中国组织工程研究》 2025年29卷5期 1091-1100页ISTICPKUCA

          【摘要】 背景:纤维肌痛综合征作为常见风湿病,其发病与中枢敏化及免疫异常有关,但具体过程尚未阐明,缺乏特异性诊断标志物,不断探索该病的发病机制具有重要的临床意义.目的:基于加权基因共表达网络分析(WGCNA)等生物信息学方法和机器学习算法筛选纤维肌痛...

          【关键词】 纤维肌痛综合征生物信息学机器学习

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          【中文期刊】 宋世雷  陈跃平  《湖南中医药大学学报》 2024年44卷6期 1100-1109页ISTICCA

          【摘要】 目的 通过分析铜死亡基因在骨质疏松症(osteoporosis,OP)免疫浸润中的作用,探索与OP相关的免疫细胞、免疫功能、生物标志物和潜在治疗中药.方法 从GEO数据库检索下载OP数据集,对其进行标准化处理和消除批次效应后合并.提取数据集...

          【关键词】 铜死亡骨质疏松症免疫浸润

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          【中文期刊】 王伟伟  欧志学  等 《中国组织工程研究》 2023年27卷11期 1669-1676页ISTICPKUCA

          【摘要】 背景:免疫浸润在骨关节炎的病程发展过程中发挥着重要作用,而铜死亡是近期最新发现的一种新型细胞程序性死亡,目前尚未有铜死亡基因调控免疫浸润在骨关节炎中的相关机制研究.目的:整合铜死亡基因和GEO数据库相关芯片,分析铜死亡基因与免疫浸润之间的关...

          【关键词】 铜死亡骨关节炎免疫浸润

          浏览:348 被引:2 下载:223
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          【中文期刊】 匡思杰  成宏  等 《重庆医学》 2023年52卷9期 1399-1407页MEDLINEISTICCA

          【摘要】 目的 鉴定影响乳腺癌患者生存预后的肿瘤特征,探究酸敏感离子通道3(ACCN3)和过氧化物酶样蛋白(PXDNL)对乳腺癌细胞增殖、侵袭、迁移和患者生存预后的影响.方法 利用单样本基因富集分析(ssGSEA)和Cox回归分析评估不同肿瘤特征与乳...

          【关键词】 乳腺癌加权基因共表达网络分析样本基因富集分析

          浏览:112 被引:3 下载:13
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          【中文期刊】 高晨  吴林玉  等 《浙江医学》 2022年44卷16期 1725-1730,后插3-后插4页ISTICCA

          【摘要】 目的 研究基于单样本基因富集分析(ssGSEA)分型构建肺腺癌的风险预测模型的价值.方法 从癌症基因组图谱(TCGA)数据库及基因表达数据库(GEO)中分别获取515例及116例肺腺癌患者的数据.基于TCGA数据库进行ssGSEA分析及聚类...

          【关键词】 肺腺癌癌症基因组图谱预后

          浏览:114 被引:0 下载:16
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          【中文期刊】 张峻烽  刘淞淞  等 《中国临床新医学》 2020年13卷11期 1084-1090页ISTIC

          【摘要】 目的 通过加权基因共表达网络分析(WGCNA)和单样本基因富集分析(ssGSEA)构建胰腺癌预后模型.方法 获取胰腺癌组织转录组测序数据和患者预后信息,ssGSEA对各肿瘤组织17810条通路进行评分,利用WGCNA、单因素分析和Lasso...

          【关键词】 胰腺癌加权基因共表达网络分析样本基因富集分析

          浏览:504 被引:5 下载:94
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          【中文期刊】 魏丕静  刘晶晶  等 《生物信息学》 2023年21卷4期 277-285页ISTIC

          【摘要】 疾病关键基因可用于疾病诊断、预测和新药或新疗法有效性的评价,故识别与疾病紧密相关的关键基因十分重要.然而现在有些疾病样本数据较少,传统基于大样本的关键基因挖掘方法不适用于该类数据.本文针对含少量样本数据的疾病,首先利用单样本网络构建方法构建...

          【关键词】 多层基因网络随机游走节点中心性

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          【中文期刊】 唐海欧  聂玺  等 《癌症进展》 2019年17卷2期 217-222页ISTIC

          【摘要】 目的 探讨SF1a-PRLR和ΔS2 SF1a-PRLR对人类乳腺癌细胞转录组的影响,分析两者在乳腺癌细胞中的基因表达差异.方法 构建携带ΔS2 SF1a-PRLR与SF1a-PRLR的慢病毒载体,将稳转细胞总RNA分离纯化,然后进行RNA...

          【关键词】 乳腺癌ΔS2SF1a主成分分析

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