关键词：脓毒症 基因芯片 生物信息学 生物标志物 

摘要：目的利用生物信息学方法分析脓毒症患者骨骼肌细胞基因标志物的特征。方法从美国国立生物技术信息中心(NCBI)的基因表达数据库(GEO)中获取脓毒症患者骨骼肌纤维组织基因芯片表达数据集(GSE13205),利用NCBI网站提供的在线R语言分析工具(GEO2R)进行基因差异表达分析,用在线生物信息队列研究工具(BART)和美国国家网络生物学资源项目软件Cytoscpe进行数据处理、分析并绘图;应用DAVID基因数据库中的京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集方法和基因本体(GO)功能富集方法对差异表达基因进行在线通路富集分析和GO功能分析;并进一步应用基因与蛋白质相互作用检索数据库(STRING-DB)进行基因数据集相关蛋白质的相互作用分析。结果在GSE13205数据集中提取前250个基因(TOP250),共242个差异表达基因纳入分析,其中上调基因78个,下调基因164个。这些差异表达基因被富集到不同的生物学过程或分子功能的子集中,其中生物学过程主要富集在生长的正负向调控和矿物质的吸收等通路上。在蛋白质相互作用网络图中识别到14个最为密切相关的差异表达基因。结论脓毒症患者差异表达基因主要集中在控制细胞生长凋亡以及介导肿瘤相关免疫功能异常的自身调节等方面。

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