有氧运动对人骨骼肌基因表达的影响
发布时间:2023-10-04 02:40
目的通过生物信息学方法分析有氧运动对人骨骼肌全基因组表达的影响及其促进健康的分子机制。方法从美国国立生物技术信息中心(NCBI)公共基因芯片数据平台(GEO)下载GSE9103 mRNA基因芯片数据集,对股外侧肌活检样本进行骨骼肌转录谱分析,样本来源包括10例年轻久坐者、10例老年久坐者、10例年轻训练者和10例老年训练者。采用R语言"limma"函数包筛选差异表达基因(DEGs),设定阈值为logFC≥1且P <0.05。然后用DAVID数据库对靶基因进行GO和KEGG信号通路富集分析,进一步应用STRING数据库构建蛋白质相互作用网络,应用cytoscape对模块中的基因的共表达关系进行可视化以及筛选关键基因。结果年轻组和老年组共筛选出41个DEGs,GO分析显示DEGs生物学功能主要涉及细胞对饥饿的反应、乳酸代谢过程、细胞生长调节,KEGG分析显示DEGs主要和胰高血糖素信号通路、细胞紧密连接和单磷酸腺苷活化蛋白激酶(AMPK)信号通路有关。蛋白质相互作用网络筛选出THRSP、MYH8、MYH1、PDK4、IGFN1、CALML6、PRKAG3、G0S2、ACTN3和FOX...
【文章页数】:5 页
【文章目录】:
1 材料与方法
1.1 数据来源
1.2 差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)筛选
1.3 DEGs的基因本体论(gene ontology,GO)及京都基因和基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)分析
1.4 DEGs的蛋白质相互作用(protein-protein interacti-on,PPI)网络构建和关键基因筛选
2 结果
2.1 DEGs筛选结果
2.2 DEGs的GO和KEGG分析结果
2.3 DEGs的PPI网络分析结果
3 讨论
本文编号:3851149
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1 材料与方法
1.1 数据来源
1.2 差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)筛选
1.3 DEGs的基因本体论(gene ontology,GO)及京都基因和基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)分析
1.4 DEGs的蛋白质相互作用(protein-protein interacti-on,PPI)网络构建和关键基因筛选
2 结果
2.1 DEGs筛选结果
2.2 DEGs的GO和KEGG分析结果
2.3 DEGs的PPI网络分析结果
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