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为了进一步探寻糖尿病肾病中重要的通路,我们对于糖尿病肾病基因芯片数据GSE30528进行了生物信息学分析.方法 通过R软件进行了差异基因分析,并通过DAVDIs进行GO功能富集,通过TRRUST数据库预测转录因子.结果 共分析得到了317个差异基因,其中上调82个,下调235个;通过富集分析得到了14条功能富集通路;通过转录因子预测得到了6个重要的转录因子.结论 通过对于糖尿病肾病基因芯片的生物信息学分析,为进一步设计糖尿病肾病重要的分子标志物以及治疗干预靶点提供基础.