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目的 使用加权基因共表达网络分析(WGCNA)探究雄激素性脱发(AGA)基因的协同共表达,寻找与雄激素性脱发有关的关键基因.方法 借助R语言分析基因表达数据库(GEO)中关于AGA的GSE90594数据集,得到与临床表现正负相关性最高的模块各一个,并提取模块中的基因,使用clusterprofiler包进行下游GO与KEGG富集分析,同时对模块内GS和MM的相关性进行分析,并使用Cytosacpe绘制共表达网络图,筛选枢纽基因.结果 根据基因表达的相关性,发现20个共表达模块,其中brown模块和turquoise模块与AGA显著相关,共表达网络发现13个基因(PDGFRA、PMP22、ZCCHC24、COL6AI、ISLR、PRRX1、PKP1、CALN1、PNMAL2、PPP5D1、GJB6、DSC2、GJA3)在网络中处于核心的地位.并用上述基因做了疾病模型,对疾病预测准确性很高.结论 PDGFRA、PMP22、ZCCHC24、COL6A1、ISLR、PRRX1 的表达与 AGA 呈正相关,PKP1、CALN1、PNMAL2、PPP5D1、GJB6、DSC2、GJA3的表达与 AGA 呈负相关.

作者:候圣祥;张敬芳;胡俊;刘璐;陈天禹;庞燊

来源:实用皮肤病学杂志 2022 年 15卷 1期

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作者:
候圣祥;张敬芳;胡俊;刘璐;陈天禹;庞燊
来源:
实用皮肤病学杂志 2022 年 15卷 1期
标签:
脱发,雄激素性 权重基因共表达网络分析 生物信息学
目的 使用加权基因共表达网络分析(WGCNA)探究雄激素性脱发(AGA)基因的协同共表达,寻找与雄激素性脱发有关的关键基因.方法 借助R语言分析基因表达数据库(GEO)中关于AGA的GSE90594数据集,得到与临床表现正负相关性最高的模块各一个,并提取模块中的基因,使用clusterprofiler包进行下游GO与KEGG富集分析,同时对模块内GS和MM的相关性进行分析,并使用Cytosacpe绘制共表达网络图,筛选枢纽基因.结果 根据基因表达的相关性,发现20个共表达模块,其中brown模块和turquoise模块与AGA显著相关,共表达网络发现13个基因(PDGFRA、PMP22、ZCCHC24、COL6AI、ISLR、PRRX1、PKP1、CALN1、PNMAL2、PPP5D1、GJB6、DSC2、GJA3)在网络中处于核心的地位.并用上述基因做了疾病模型,对疾病预测准确性很高.结论 PDGFRA、PMP22、ZCCHC24、COL6A1、ISLR、PRRX1 的表达与 AGA 呈正相关,PKP1、CALN1、PNMAL2、PPP5D1、GJB6、DSC2、GJA3的表达与 AGA 呈负相关.

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