【摘 要】
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目的 运用生物信息学方法分析尖锐湿疣相关差异表达基因,探讨并了解尖锐湿疣发生发展过程的可能分子机制.方法 本研究从GEO数据库中选择基因表达谱GSE140662数据集,采用R语言limma包对数据集进行差异分析,筛选出尖锐湿疣组织与正常人上皮组织的差异表达基因,绘制差异表达基因的热图及火山图,并对这些基因进行GO富集分析及信号通路富集分析.通过STRING及Cyto-scape 3.8.2软件构建蛋白质-蛋白质相互作用网络,并用MCODE插件筛选核心模块,cytoHubba插件筛选关键基因.结果 从GSE
【机 构】
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中国中医科学院广安门医院皮肤科,北京100053
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目的 运用生物信息学方法分析尖锐湿疣相关差异表达基因,探讨并了解尖锐湿疣发生发展过程的可能分子机制.方法 本研究从GEO数据库中选择基因表达谱GSE140662数据集,采用R语言limma包对数据集进行差异分析,筛选出尖锐湿疣组织与正常人上皮组织的差异表达基因,绘制差异表达基因的热图及火山图,并对这些基因进行GO富集分析及信号通路富集分析.通过STRING及Cyto-scape 3.8.2软件构建蛋白质-蛋白质相互作用网络,并用MCODE插件筛选核心模块,cytoHubba插件筛选关键基因.结果 从GSE140662芯片中筛选得到299个差异表达基因.GO富集分析显示,差异表达基因主要参与病毒的防御反应、细胞外基质组织、Ⅰ型干扰素信号传导途径、表皮发育等.信号通路富集显示,差异表达基因主要参与角质化包膜的形成、干扰素α/β信号通路等.通过PPI网络及cytoHubba插件筛选得到10个关键基因,分别是STAT1、IFIH1、GBP1、MX1、IFIT1、IFIT3、OAS2、RSAD2、IFI44L和OAS3.结论 干扰素通路的激活可能在尖锐湿疣的发生发展中起到重要作用,STAT1是调控这一过程的关键基因,生物信息学网络分析有助于进一步理解尖锐湿疣发生的分子机制.
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