基于GEO数据库尘螨过敏发病机制的研究

Journal of Parasitic Biology(2023)

引用 0|浏览8
暂无评分
摘要
目的 通过对尘螨过敏人群呼吸道上皮细胞基因芯片的生物信息学分析,获得尘螨过敏的生物标志物.方法 从美国国立生物技术信息中心(NCBI)公共基因表达数据平台(GEO)下载GSE9150mRNA基因芯片数据集,对呼吸道上皮细胞样本进行分析.样本来源包括过敏人群上皮细胞10例(5例暴露于尘螨,5例暴露于生理盐水)和健康人群上皮细胞10例(5例暴露于尘螨,5例暴露于生理盐水).采用R语言"limma"函数包筛选差异表达基因(DEGs),设定阈值logFC绝对值≥1且P<0.05.用DAVID数据库对靶基因进行基因本体(GO)功能分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)信号通路分析,及应用STRING数据库构建蛋白质相互作用网络,再以Cytoscape对模块中的基因共表达关系进行可视化并筛选关键基因.结果 暴露于尘螨的健康组和过敏组共筛选出1 247个DEGs,GO分析显示DEGs生物学功能主要涉及炎症细胞活化、细胞交流和糖基化等.KEGG信号通路分析表明:NOD样受体信号通路、Toll样受体信号通路、TGF-β信号通路、IL-17信号通路、Th1和Th2细胞分化有关.基于蛋白质相互作用网络筛选出10 个关键基因 RSAD2/ISG15/IFIT1/OASL/MX1/IFIT3/OAS3/IFIH1/IFI44/DDX58.结论 通过生物信息学筛选发现了有关尘螨过敏患者与健康人群之间的DEGs,并通过PPI网络获得10个hub基因,为尘螨过敏机制与防治研究提供了新思路.
更多
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要