目的利用芯片技術和生物信息學分析方法挖掘肺動脈高壓(PAH)關鍵基因,探討PAH的發(fā)生機制。方法用自測數(shù)據(jù)-低氧性PAH小鼠差異表達矩陣和NCBI數(shù)據(jù)庫下載的小鼠PAH表達譜芯片數(shù)據(jù)(GSE48936);聯(lián)合分析這兩組數(shù)據(jù)。結果 1)得到共同差異表達基因112個;2)GO結果表明這些基因主要富集在炎性反應、防御反應、刺激反應等生物學過程;3)KEGG分析發(fā)現(xiàn)這些基因主要參與趨化因子信號途徑、細胞因子與其受體相互作用、細胞色素p450對外源物質代謝的影響等通路;4)利用于String數(shù)據(jù)庫對這112個基因分析,篩選出10個degree得分較高的中心基因CD68、CD86、CCL6、ms4a6d、CXCL10、C3ar1、CXCL9、C1qA、C1qB、Ctss;將這些基因利用Cytoscape軟件進行模塊分析,篩選出3個顯著模塊,顯著模塊涉及基因主要富集在炎性反應、IL-17、白細胞遷移正調控和防御反應的調節(jié)等信號通路。結論這些基因可能與PAH發(fā)生發(fā)展密切相關,為PAH發(fā)病的分子機制提供一定參考。

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【文章目錄】：
1 材料和方法
    1.1 自測數(shù)據(jù)中實驗動物的分組
    1.2 取材
    1.3 低氧性肺動脈高壓模型小鼠芯片實驗操作流程
    1.4 GSE48936數(shù)據(jù)獲得
    1.5 自測數(shù)據(jù)(低氧性肺動脈高壓小鼠芯片數(shù)據(jù))和GSE48936數(shù)據(jù)聯(lián)合分析
    1.6 共同差異表達基因的功能富集分析
    1.7 蛋白質相互作用網(wǎng)絡(PPI)分析和模塊篩選
2 結果
    2.1 自測數(shù)據(jù)(低氧性肺動脈高壓模型)肺組織差異表達基因
    2.2 GEO數(shù)據(jù)信息與差異表達基因的鑒定
    2.3 自測數(shù)據(jù)(低氧性肺動脈高壓小鼠芯片數(shù)據(jù))和GSE48936數(shù)據(jù)聯(lián)合分析
    2.4 GO和 KEGG 通路富集分析
    2.5 蛋白互作網(wǎng)絡(PPI)及模塊分析
3 討論



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