构建共表达网络筛选影响脓毒症预后的枢纽基因

发布时间：2024-02-21 13:22

　　目的:运用生物信息学方法构建加权基因共表达网络筛选可能影响脓毒症预后的枢纽基因。方法:获取美国生物技术信息中心(NCBI)的基因表达数据库(GEO)中的脓毒症患者和健康人群外周血基因芯片数据GSE54514,利用R语言WGCNA包构建脓毒症患者与健康人群差异基因的共表达网络,筛选与脓毒症预后相关的模块与枢纽基因,并对与脓毒症预后最相关模块进行基因功能富集分析。结果:通过脓毒症患者和健康人群的622个差异表达基因构建共表达网络,筛选得到与脓毒症预后相关性最大的模块。GO富集分析显示该模块中的基因与髓系细胞的激活、中性粒细胞的激活相关;而KEGG通路富集分析显示这些基因在病毒感染过程中具有重要作用。最后通过构建蛋白质互相作用网络在与脓毒症预后相关性最大的模块中筛选得到15个枢纽基因。结论:通过生物信息学方法挖掘了与脓毒症预后相关的枢纽基因,它们可能参与机体对病毒感染的免疫应答来影响脓毒症预后。

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.1构建共表达网络筛选与脓毒症预后相关的枢纽基因流程图

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图3.1A差异表达基因表达基因火山图（红色表示表达上调，绿色表示表达下调9绿色表示表达下调）

浙江大学硕士学位论文3实验结果3.1差异表达基因的筛选本研究以FDR<0.05及脓毒症和健康人群血液样本间的差异表达基因其中262个基因表达水平上调图分别如图3.1A及图3.1B阵进行质量检验，共发现去除离群样本后，剩余的125用于构建共表达网络（图图3.1A差异表达基因|log....

图3.1B基因表达热图基因表达热图（红色表示表达上调，绿色表示表达下调绿色表示表达下调）

浙江大学硕士学位论文10图3.1B基因表达热图基因表达热图（红色表示表达上调，绿色表示表达下调实验结果绿色表示表达下调）。

图3.1C聚类树算法剔除离群样本

浙江大学硕士学位论文实验结果11图3.1C聚类树算法剔除离群样本。图3.1D样本与临床信息聚类图。

本文编号：3905481