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医学信息学解锁20(2020)100423川崎病的基因表达分析;生物信息学和实验方法Yazdan Rahmatia,Hasan Mollanoori a,Naser Kakavandi b,Alireza Nateghian c,Shirin Sayyahfarc,Vahid Babaei a,Sajad Esmaeili d,Shahram Teimouriana,*a伊朗德黑兰伊朗医学科学大学医学遗传学系b伊朗德黑兰伊朗医科大学生物化学系c伊朗德黑兰Ali Asghar儿童医院儿科d医学生物学研究中心,保健技术研究所,克尔曼沙阿医科大学,伊朗A R T I C L EI N FO保留字:川崎病分子机制生物信息学分析实时PCRA B S T R A C T川崎病(KD)是一种儿童炎症性疾病,其病因不明,遗传学机制尚不清楚。目前还没有准确的KD分子诊断方法,但在以前的研究中已经提出了一些遗传因素。在这项研究中,我们基于计算机模拟和湿实验室分析来研究潜在的分子改变,以获得候选转录生物特征和生物标志物。MetaQC、MetaDE和MetaPath软件包已分别用于生物信息学分析中的质量控制评估、差异表达基因的研究和检测基因的富集。在下一步中,通过biobase、GEOquery和limma软件包分析miRNA阵列。所有生物信息学研究均使用R软件平台进行。最后,对患者样本进行实时PCR,以评价生物信息学结果。生物信息学分析的结果导致引入了28个基因表达差异最大的基因,以及microRNA阵列分析后表达差异最大的14个miRNA。实时PCR结果验证了候选基因和miRNA分别作为KD转录生物标志物和生物标志物。我们的研究表明MyD88、KREMEN1、TLR5、ALPK1、IRAK4、PFKFB3、HK3、CREB、CR1、SLC2A14和FPR1是参与KD的最重要的基因。另外,hsa-miR-575、hsa-miR-483- 5 p、hsa-miR-4271、hsa-miR-4327是最可能干扰KD的miRNA。上述基因和miRNA的表达水平的改变可以进一步研究治疗靶点。1. 介绍川崎病是一种好发于婴幼儿的全身性血管炎。它与长期未经治疗的发热和皮疹有关[1所有种族和民族背景的5岁以下儿童都可能患有KD,但并不平等地显示疾病的表现[4,5]。所有KD病例都没有独特的病因,但有一些环境因素被认为是KD的病因,如未知的感染原[6]、[7]中的X、超抗原[8]和应激[9]。虽然环境因素似乎是致病因素,但基因型与患病机会之间存在关系[10]。例如,Onouchi等人[11]基于全基因组关联研究报告了KD的三个已鉴定基因座。KD患者存在多个单核苷酸多态性(SNP),其中在CD40LG基因的内含子4中存在SNP,该SNP在具有冠状动脉病变的男性KD患者中显著更常见。这种SNP在高加索人中很少见,可能是男性倾向于这种疾病的原因[11,12]。ITPKC是编码肌醇-1,4,5-三磷酸-3-激酶C的另一个提名基因,其多态性与KD易感性及其相关的冠状动脉病变风险KD可通过静脉注射免疫球蛋白(IVIG)、口服阿司匹林或TNF-α阻滞剂(如英夫利昔单抗(IFX))治疗,或对IVIG耐药的患者进行类固醇治疗[13早期诊断对于有效治疗至关重要,可消除炎症过程,并将冠状动脉瘤(CAA)发生率降低至约5%CAA是KD患者最重要的问题,在未经治疗的KD儿童中,* 通讯作者。伊朗医学科学大学医学遗传学系,Shahid Hemmat Shahid Chamran Highways十字路口,P.O.& BoX:15875-6171,德黑兰,1449614535,伊朗。电子邮件地址:www.example.comteimourian.sh @ iums.ac.ir(S.Teimourian)。https://doi.org/10.1016/j.imu.2020.100423接收日期:2020年6月4日;接收日期:2020年8月26日;接受日期:2020年9月3日2020年9月9日网上发售2352-9148/© 2020由Elsevier Ltd.发布这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。可在ScienceDirect上获得目录列表医学信息学期刊主页:http://www.elsevier.com/locate/imuY. Rahmati等人医学信息学解锁20(2020)1004232表1数据汇总。患者治疗前后GSE 64486包括7名对照和4名患者的RNAseq数据。研究GSE60965的miRNA表达,登录号状态平台对照组和患者在治疗前后。这些数据集见表1。GSE16797治疗前后GSE48498前后AffymetriX人类基因组U133 Plus 2.0阵列AffymetriX Human Genome U133 Plus 2.02.2. 研究设计GSE63881GSE73577治疗前后治疗阵列Illumina HumanHT-12 V4.0表达微珠芯片Agilent-014850全人类基因组微阵列为了鉴定在KD中起主要作用的基因和miRNA,将表达数据集分成两组,包括组1:对照-患者样品和组2:治疗前后的患者样品。对两组中的每一组分别进行生物信息学分析。GSE 73464对照-疾病Illumina HumanHT-12 V3.0表达速度。在第一步中,显示最高GSE 68004控制疾病GSE 64486对照-疾病beadchipIllumina HumanHT-12 V4.0表达微珠芯片Illumina HiSeq 2000鉴定组1中的表达差异,在下一步骤中分析组2,并分离显示最高表达差异的基因和miRNA,然后这些步骤GSE 18606对照疾病Agilent-014850全人类基因组结合在一起。 最后,差异表达的基因和miRNAs,GSE60965miRNA芯片微阵列Agilent-039659hs_miR_18_addvirus038169在第1组中,它们的表达恢复到第2组中的正常状态。这些基因和miRNAs被称为KD中最重要的基因(DEG)和miRNAs(DEMs)。疾病相关的炎症改变了动脉壁,导致其中25%的CAA [17]。CAA可导致心肌梗死和猝死,因为动脉瘤的血栓性闭塞或狭窄病变的后续扩张[16,18]。在发达国家,KD已被报告为儿童获得性心脏病的最常见原因[19]。然而,KD与其他儿童发热病症(包括感染性疾病(例如,葡萄球菌性和链球菌性休克综合征、麻疹和其它病毒性疾病)和使鉴别诊断困难的炎性病症[16]。尽管目前有基于临床体征和症状(如超声心动图和实验室变量)辅助诊断的指南,但从其他模拟条件中发现KD的早期诊断以进行治疗和阻碍CAA发展仍然是一项重要任务[20]。到 日期, 的 检测 的 微分 表达 配置文件 在通过微阵列技术的基因组分析已经成为评估患有传染病的儿童的疾病严重程度的有效工具。微阵列有助于鉴定KD中涉及的miRNA,有助于了解KD的病因和发病机制,描绘初步诊断,并防止发展为CAA [21涉及大规模表达微阵列的基因组研究的生物信息学分析可以帮助概念化支持KD的分子事件并识别诊断生物特征和生物标志物。本研究旨在研究KD患者的基因和miRNA表达模式,以确定重要的miRNA生物标志物,以及可用于诊断这种疾病的转录生物标志物。我们整合了来自基因表达综合库(GEO)的8个KD微阵列数据集[24],以确定患者和对照之间以实质性和可重复的方式差异表达的基因;分析了GEO库中可获得的KD miRNA数据集,以进一步验证和确定这些差异表达的原因。2. 材料和方法2.1. 表达式数组数据集包括八个表达阵列和一个miRNA阵列的九个数据集从GEO NCBI在www.example.com获得https://www.ncbi.nlm.nih。gov/geo通过搜索川崎病和智人进行分析。表达阵列分为两大类,包括健康和疾病样本以及治疗前后的疾病样本总共研究了四个表达阵列GSE 73461、GSE 64486、GSE 18606和GSE 68004用于108个对照和353个患者的基 因 表 达 。 总 共 研 究 了 四 个 表 达 阵 列 , 包 括 GSE 16797 、 GSE48498、GSE 73577和GSE 63881,用于207个基因的表达。2.3. 生物信息学软件在这项研究中,使用了元组学软件[25],其中包括6个不同的软件包。在这些软件包中,使用了MetaQC [26]、MetaDE [27]和Metapath[28]。MetaQC实现了四个因素的质量控制评估,包括内部质量控制(IQC),外部质量控制(EQC),以及差异表达(DE)基因检测(AQCg)或途径鉴定(AQCp)的准确性质量控制和基因(CQCg)或途径(CQCp)质量控制的一致性。MetaDE软件包应用了12种主要的Meta分析方法进行差异基因表达分析,包括Fisher、Stouffer、自适应加权统计(AW)、最小P值(minP)、最大P值(maxP)、r阶P值(rOP)、固定效应模型(FEM)、随机效应模型(REM)、秩积 ( rankProd ) 、 秩 和 ( rankSum ) 、 朴 素 秩 和 ( naivesum ofrank)和朴素秩积(naive product of rank)。使用调节t统计量计算每个表达阵列中的P值,并使用MetaDE软件包进行生物信息学分析,以通过Fisher方法和最大P值识别显著基因法 提取FDR 0.05和p值0.05
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cpongm
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