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| 目的 构建脓毒症患者生存网络与筛选预后相关的关键基因,为进一步研究影响脓毒症预后的机制奠定基础。方法 从GEO数据库中下载两个基因芯片数据集GSE54514和GSE63042,两个数据集通过对数均一化处理后筛选出共同差异基因(P<0. 05);共同的差异基因通过DAVID进行基因注释(GO)与信号通路富集分析,并通过蛋白-蛋白相互作用(PPI)数据库STRING构建生存网络图; GCBI基因雷达分析相互调控关系,位于网络核心的基因进一步结合患者的生存时间筛选出与患者预后的关键基因。结果 两个数据集共筛选出688个共同差异基因; GO注释与信号通路富集分析显示差异基因主要富集到细胞死亡与凋亡进程、胰岛素信号通路、细胞因子信号通路等;通过STRING分析筛选出96个相互联系紧密的基因构建出生存网络,这些基因均在生存组中表达增高,生存分析发现基因MAPK3、MBP、SPI1、STAT5A与患者的生存时间成正相关,且参与广泛的基因间调节作用。结论 生物信息学技术有助于脓毒症预后的关键基因筛选,基因MAPK3、MBP、SPI1、STAT5A与脓毒症患者的预后相关,有望成为其新的研究靶点。 |
| 关键词: 脓毒症 预后 生物信息学 蛋白-蛋白相互作用 |
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| 分类号:R459.7 |
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