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缺血性卒中的芯片数据挖掘及生物信息学分析

发布时间:2021-11-15 16:34
  目的:本研究通过基因表达数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)中关于缺血性卒中的基因表达谱和microRNA表达谱数据为分析材料,分别筛选出差异表达基因及差异表达microRNA。进行生物信息学功能分析,从而探讨缺血性脑卒中的发病及疾病过程相关的基因与microRNA,从分子水平上研究其机制;为缺血性脑卒中的分子诊断和个体化治疗提供参考。方法:1)利用Gene Spring GX11.5软件筛选出基因表达谱数据GSE22255的差异表达基因。随机挑选TNF及IL1B进行Western-Blot验证,并进行蛋白质互作网络、基因本体论及信号通路富集分析。2)利用Gene Spring GX11.5软件筛选出microRNA表达谱数据GSE55937的差异表达microRNA。随机挑选mi R-122及mi R-145进行Real-time PCR验证,并使用Targetscan、mi RDB及mi Records预测靶基因,最后进行基因本体论及信号通路富集分析。结果:1.差异表达基因:(1)基因表达谱数据GSE22255筛选出差异表达基因15个。(2)Wester... 

【文章来源】:南华大学湖南省

【文章页数】:59 页

【学位级别】:硕士

【图文】:

缺血性卒中的芯片数据挖掘及生物信息学分析


GSE22255数据谱数据归一化处理注:X轴为实验样本,Y轴为归一化处理后的表达强度;归一化处理后基因芯

蛋白表达,特异性,蛋白,对照组


EGR1 1.809806 0.0047JUN 1.8006055 0.0008PTGS2 1.793512 0.0201IL1B 1.605887 0.0430NR4A2 1.5297155 0.0453TNF 1.5194 0.0059TMEM107 1.5177265 0.0000SNORD3D 1.4216765 0.0012BRE-AS1 1.408874 0.0386SOD2 1.402818 0.0097RGS1 1.3467345 0.0258blot 结果0.0 软件随机挑选出 1L1B 和 TNF 进行示 IS 组 IL1B 和 TNF 蛋白表达明显高化趋势与 GSE22255 数据谱检测结果相

缺血性卒中的芯片数据挖掘及生物信息学分析


IL1B的表达水平

【参考文献】:
期刊论文
[1]《中国心血管病报告2016》概要[J]. 陈伟伟,高润霖,刘力生,朱曼璐,王文,王拥军,吴兆苏,李惠君,顾东风,杨跃进,郑哲,蒋立新,胡盛寿.  中国循环杂志. 2017(06)
[2]miRNA-221、miRNA-622、miRNA-649在缺血性脑卒中患者外周血中的表达及意义[J]. 张誓伟.  医学研究与教育. 2017(02)
[3]miR-150与缺血性脑卒中患者二级预防预后的关系[J]. 林泽明,何池忠,刘新通,卢海克,钟诗龙,李昌茂,戴颖仪.  广东医学. 2016(22)
[4]外周血miR-200c-3p、miR-99b-5p和miR-150-5p作为缺血性脑卒中生物标记物的研究[J]. 易朝晖,黄素丽,张艳炜,周世权,吕子全,李山山,谢昌辉,程锦泉.  中华神经医学杂志. 2015 (06)



本文编号:3497136

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