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摘 要
背景:本研究旨在识别股骨骨坏死(ONFH)中与软骨氧化应激相关的Hub基因和基因通路,并预测Hub基因的转录因子。
方法:GSE74089从基因表达综合数据库(GEO)中获得,其中包括4个坏死组织和4个正常组织,用R语言的limma包鉴定差异表达基因(DEGs)。同时,我们在基因本体(Gene Ontology, GO)数据库中搜索与氧化应激相关的基因。使用DAVID、Metascape和GSEA对GO和信号通路进行分析。利用STRING数据库构建蛋白质-蛋白质相互作用(Protein-protein interaction, PPI)网络,利用Cytoscape软件的Degree算法筛选枢纽基因。最后,利用NetworkAnalyst网络工具查找枢纽基因转录因子(TFs)。
结果:在GSE74089和GO数据库中共发现了440个氧化应激相关基因,其中有88个基因表达差异显著。这些基因主要参与MAPK信号通路、PI3K-AKT-mTOR信号通路、FOXO信号通路等信号通路。前10位hub基因分别为JUN、FOXO3、CASP3、JAK2、RELA、EZH2、ABL1、PTGS2、FBXW7、MCL1。TFAP2A、GATA2、SP1和E2F1可能是枢纽基因的关键调控因子。
结论:通过一系列的生物信息学分析,我们确定了ONFH中一些与氧化应激相关的枢纽基因和信号通路。
生信分析流程
我们从文章中提取生信分析流程,看下文章中使用的数据集和生信分析方法,如下:
相关数据准备
数据集选择:GSE74089包含4个坏死软骨组织和4个正常软骨组织;
基因集选择:GO数据库中下载的氧化应激相关基因集。
生信分析方法
我们从文章的分析流程中提取所有的分析内容,整理出来就10个分析条目,构成了整个文章,纯生信文章,发了4+,点击分析条码就会跳转到对应公众号的教程,跟着教程做,您也能发4+,如下:
2. 火山图 (volcano);
4. 氧化应激相关基因取交集 (Venn);
5. 基因集富集分析 (GSEA);
7.PPI筛选关键模块基因;
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数据集GSE74089进行差异分析,共鉴定出3626个DEGs。绘制火山图和热图,如下:
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4. 氧化应激相关基因取交集 (Venn)
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5. 基因集富集分析 (GSEA);
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8. 预测hub基因的转录因子
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最后总结了一下筛选的Hub基因在文献中报道的情况,如下:
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References:
Shi W, Zhang X, Xu C, et al. Identification of Hub Genes and Pathways Associated with Oxidative Stress of Cartilage in Osteonecrosis of Femoral Head Using Bioinformatics Analysis. Cartilage. 2022;13(1):19476035221074000. doi:10.1177/19476035221074000
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