典型文献
基于生物信息学分析的呼吸机相关肺损伤免疫因子及信号通路预测
文献摘要：
目的 探讨呼吸机相关肺损伤(ventilator-induced lung injury,VILI)发生过程中基因表达和生物学过程的改变,为VILI的分子机制研究提供生物信息学依据.方法 在公共基因表达数据库(gene expression omnibus)检索2019年12月前与VILI相关的基因表达谱数据,下载GSE86229基因表达谱数据,并选择其中两组数据(对照组和高潮气量机械通气组)进行后续分析.首先通过标准化和注释对基因表达谱进行预处理,然后选用Limma方法筛选差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs).随后对筛选出的DEGs进行聚类分析,以及基因本体论(gene ontology,GO)和信号通路(KEGG)富集分析.最后,通过STRING数据库、Cytoscape分析蛋白质相互作用网络中关键蛋白质.结果 数据预处理后初步获取了20310个基因,并筛选出337个DEGs.富集分析结果显示DEGs主要参与细胞对炎症、脂多糖和中性粒细胞趋化的生物过程,并主要富集于TNF信号通路;蛋白质相互作用网络分析发现白细胞介素-6(IL-6)、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、整联蛋白αM(ITGAM)、白细胞介素1β(IL-1β)和Toll样受体2(TLR-2)为关键蛋白质.结论 生物信息学分析结果显示VILI与炎症反应过程密切相关,可能与IL-6、TNF-α、ITGAM、IL-1β和TLR-2免疫因子密切相关,TNF信号通路在VILI发生过程中起到重要的作用.
文献关键词：
呼吸机相关性肺损伤;计算生物学;生物信息学分析;白细胞介素-6;肿瘤坏死因子-α
中图分类号：
作者姓名：
刘欢;曹袁媛;张雷;刘学胜;顾尔伟
作者机构：
安徽医科大学第一附属医院麻醉科,安徽 合肥230022
文献出处：
引用格式：
[1]刘欢;曹袁媛;张雷;刘学胜;顾尔伟-.基于生物信息学分析的呼吸机相关肺损伤免疫因子及信号通路预测)[J].安徽医药,2022(01):49-53,后插1
A类：
GSE86229
B类：
生物信息学分析,呼吸机相关肺损伤,免疫因子,ventilator,induced,lung,injury,VILI,生物学过程,基因表达数据库,expression,omnibus,月前,基因表达谱,谱数据,下载,高潮,潮气量,机械通气,Limma,差异表达基因,differentially,expressed,genes,DEGs,基因本体论,ontology,富集分析,STRING,Cytoscape,蛋白质相互作用网络,关键蛋白质,数据预处理,脂多糖,细胞趋化,生物过程,整联蛋白,ITGAM,Toll,样受体,TLR,反应过程,呼吸机相关性肺损伤,计算生物学
AB值：
0.296381
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