基于GEO数据库筛选代谢综合征潜在生物标志物.docxVIP

下载本文档

0
0
约1.58万字
约 14页
2024-04-29 发布于江苏
举报
版权申诉

基于GEO数据库筛选代谢综合征潜在生物标志物.docx

此“医疗卫生”领域文档为创作者个人分享资料，不作为权威性指导和指引，仅供参考

1、本文档共14页，可阅读全部内容。
2、原创力文档（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击这里二次下载。
4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

·32·检验医学2023年1月第38卷第1期LaboratoryMedicine，January2023，Vol.38，No.1

文章编号：1673-8640（2023）01-0032-07中图分类号：R589文献标志码：ADOI：10.3969/j.issn.1673-8640.2023.01.007

基于GEO数据库筛选代谢综合征潜在生物标志物

陈雪薇李一荣

（武汉大学中南医院检验科，湖北武汉430071）

摘要：目的通过分析基因表达综合数据库（GEO）中代谢综合征患者外周血单个核细胞（PBMC）的基因数据集（GSE98895和GSE23561），寻找代谢综合征的关键基因。方法分析GSE98895数据集中代谢综合征患者与健康志愿者PBMC的差异表达基因。对差异表达基因进行基因本体论（GO）富集分析和京都基因与基因组数据库（KEGG）富集分析。构建差异表达基因的蛋白质互作（PPI）网络，筛选出度值最高的10个基因作为核心基因。通过GSE98895数据集、GSE23561数据集和人类蛋白图谱（HPA）数据库验证核心基因在代谢综合征患者PBMC中的表达，构建基于核心基因的环状RNA（circRNA）-微小RNA（miRNA）-mRNA互作网络。结果从GSE98895数据集中共获得155个代谢综合征患者与健康志愿者的差异表达基因，其中表达上调62个、表达下调93个。GO和KEGG富集分析结果显示，差异表达基因主要涉及转录调节、免疫应答、cAMP信号通路、T细胞受体信号通路等。PPI网络中度值最高的10个基因分别为：JUN、IFNG、MMP9、PIK3R1、LCK、NGF、PDGFRB、CD79B、CX3CR1和ABCA1。验证结果显示，代谢综合征患者PBMC中IFNG和LCK的表达均显著高于健康志愿者（P<0.05）。HPA数据库分析结果显示，IFNG和LCK主要表达于T细胞和自然杀伤（NK）细胞。构建circRNA-miRNA-mRNA互作网络，与IFNG相关的miRNA有7个、circRNA有43个；与LCK相关的miRNA有16个、circRNA有62个。结论代谢综合征患者PBMC中IFNG和LCK表达显著增加，对基于IFNG和LCK的circRNA-miRNA-mRNA互作网络进行深入研究，可能有助于发现代谢综合征发生、发展的分子机制和生物标志物。

关键词：代谢综合征；基因表达综合数据库；差异表达基因；生物标志物

CandidatebiomarkersinmetabolicsyndromebasedonGEOdatabaseCHENXuewei，LIYirong.（DepartmentofClinicalLaboratory，ZhongnanHospital，WuhanUniversity，Wuhan430071，Hubei，China）

Abstract：ObjectiveByanalyzingtheGeneExpressionOmnibus（GEO）database（GSE98895andGSE23561）ofperipheralbloodmononuclearcells（PBMC）frompatientswithmetabolicsyndrome，andtoidentifythekeygenesformetabolicsyndrome.MethodsThedifferentiallyexpressedgenesofPBMCinmetabolicsyndromepatientsandhealthysubjectsintheGSE98895datasetwereanalyzed.GeneOntology（GO）andKyotoEncyclopediaofGenesandGenomes（KEGG）pathwayanalysisofdifferentiallyexpressedgeneswerecarriedout.Protein-proteininteraction（PPI）networkanalysiswasalsoperformed.Thetop10hubgeneswithahighdeg