目的:運用生物信息學(xué)方法構(gòu)建加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)篩選可能影響膿毒癥預(yù)后的樞紐基因。方法:獲取美國生物技術(shù)信息中心(NCBI)的基因表達(dá)數(shù)據(jù)庫(GEO)中的膿毒癥患者和健康人群外周血基因芯片數(shù)據(jù)GSE54514,利用R語言WGCNA包構(gòu)建膿毒癥患者與健康人群差異基因的共表達(dá)網(wǎng)絡(luò),篩選與膿毒癥預(yù)后相關(guān)的模塊與樞紐基因,并對與膿毒癥預(yù)后最相關(guān)模塊進(jìn)行基因功能富集分析。結(jié)果:通過膿毒癥患者和健康人群的622個差異表達(dá)基因構(gòu)建共表達(dá)網(wǎng)絡(luò),篩選得到與膿毒癥預(yù)后相關(guān)性最大的模塊。GO富集分析顯示該模塊中的基因與髓系細(xì)胞的激活、中性粒細(xì)胞的激活相關(guān);而KEGG通路富集分析顯示這些基因在病毒感染過程中具有重要作用。最后通過構(gòu)建蛋白質(zhì)互相作用網(wǎng)絡(luò)在與膿毒癥預(yù)后相關(guān)性最大的模塊中篩選得到15個樞紐基因。結(jié)論:通過生物信息學(xué)方法挖掘了與膿毒癥預(yù)后相關(guān)的樞紐基因,它們可能參與機(jī)體對病毒感染的免疫應(yīng)答來影響膿毒癥預(yù)后。

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1構(gòu)建共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)篩選與膿毒癥預(yù)后相關(guān)的樞紐基因流程圖

浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文2材料與方法2.1分析流程和數(shù)據(jù)來源本研究工作流程圖如圖GSE54514的基因芯片數(shù)據(jù)及樣本信息例血液樣本，包含36例健康對照組血液樣本31例膿毒癥死亡患者血液樣本圖2.1構(gòu)建共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)篩選與膿毒癥預(yù)后相關(guān)的樞紐基因流程圖2.1所示。在NCBI的GEO數(shù)據(jù)庫中....

圖3.1A差異表達(dá)基因表達(dá)基因火山圖（紅色表示表達(dá)上調(diào)，綠色表示表達(dá)下調(diào)9綠色表示表達(dá)下調(diào)）

浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文3實驗結(jié)果3.1差異表達(dá)基因的篩選本研究以FDR<0.05及膿毒癥和健康人群血液樣本間的差異表達(dá)基因其中262個基因表達(dá)水平上調(diào)圖分別如圖3.1A及圖3.1B陣進(jìn)行質(zhì)量檢驗，共發(fā)現(xiàn)去除離群樣本后，剩余的125用于構(gòu)建共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)（圖圖3.1A差異表達(dá)基因|log....

圖3.1B基因表達(dá)熱圖基因表達(dá)熱圖（紅色表示表達(dá)上調(diào)，綠色表示表達(dá)下調(diào)綠色表示表達(dá)下調(diào)）

浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文10圖3.1B基因表達(dá)熱圖基因表達(dá)熱圖（紅色表示表達(dá)上調(diào)，綠色表示表達(dá)下調(diào)實驗結(jié)果綠色表示表達(dá)下調(diào)）。

圖3.1C聚類樹算法剔除離群樣本

浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文實驗結(jié)果11圖3.1C聚類樹算法剔除離群樣本。圖3.1D樣本與臨床信息聚類圖。

本文編號：3905481