• 四川大学华西医院实验医学科(成都 610041);
导出 下载 收藏 扫码 引用

目的 探索结核病的发病机制,为结核病的早期诊断和治疗评估提供新思路。方法 从基因表达数据库中获取 GSE54992 基因表达谱,使用美国国立生物技术信息中心在线实验室筛选差异表达基因(differentiallyexpressed gene,DEG),并使用基因本体论分析、代谢通路分析(pathway 分析)、基因信号网络分析、共表达分析的方法对所获得基因进行分析。结果 与健康对照相比,在结核病患者中筛选出共 3 492 个 DEG。其中,1 686 个基因上调,1 806 个基因下调;DEG 主要涉及小分子代谢过程、信号转导、免疫反应、炎症反应、先天免疫反应等方面,pathway 分析发现主要通路涉及趋化因子信号通路、肺结核、核因子 kappa-B 信号通路、细胞因子受体相互作用等方面;基因信号网络分析发现核心基因为 AKT3PLCB1MAPK8NFKB1;共表达网络分析推测核心基因为 PYCARDTNFSF13PHPT1COMTGSTK1结论 AKT3PYCARDIRG1CD36 等基因及其相关的生物过程可能是结核发生发展过程中的重要参与者,生物信息学有助于全面深入研究疾病发生机制,筛选可能的核心靶点,为临床诊断及治疗结核提供参考。

引用本文: 吴茜, 宋兴勃, 钟慧钰, 温阳, 应斌武. 基于生物信息学分析参与结核病的关键基因和通路. 华西医学, 2019, 34(9): 1033-1041. doi: 10.7507/1002-0179.201907081 复制

  • 上一篇

    脑计算机接口联合腕关节被动活动治疗在慢性期脑卒中患者中的应用初探
  • 下一篇

    171 株临床分离的肺炎链球菌毒力基因携带状况的研究