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目的 应用生物信息学方法分析轻度认知障碍(MCI)患者血浆中差异表达microRNA.方法 从美国国立生物技术信息中心(NCBI)公共数据平台的GEO数据库检索并筛选MCI相关基因芯片数据集,使用GEO2R在线分析工具筛选差异表达的microRNA;利用TargetScan7.2在线预测工具预测差异表达microRNA的靶基因,并通过String数据库构建编码蛋白相互作用(PPI)网络及利用Cytoscape的CytoHubba插件筛选关键基因(Hube gene);利用Cytoscape3.7.2软件构建差异表达microRNA的microRNA-靶基因相互作用网络,筛选关键microRNA;运用R语言分析包对差异表达microRNA的靶基因进行基因本体论(GO)分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路分析.结果 筛选出14个显著下调的microRNAs,通过在线工具预测14个microRNA的靶基因并构建PPI和microRNA-靶基因的相互作用网络,结果显示hsa-miR-27b、hsa-miR-146a、hsa-miR-23a和has-miR-93*是核心网络中的关键microRNA.GO富集分析结果显示,关键microRNA主要参与轴突生成、化学突触传递的调控、跨突触信号的调节、信号释放及糖蛋白代谢等生物学过程.而KEGG通路富集分析结果显示,它们主要参与调控MAPK信号通路、Ras信号通路、Hippo信号通路、哺乳动物雷帕霉素靶蛋白(mTOR)信号通路、轴突导向及糖胺聚糖的生物

作者:刘艳;于明;徐宇浩

来源:中国老年学杂志 2023 年 43卷 3期

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作者:
刘艳;于明;徐宇浩
来源:
中国老年学杂志 2023 年 43卷 3期
标签:
轻度认知障碍 阿尔茨海默病 microRNA(miRNA) 生物标志物
目的 应用生物信息学方法分析轻度认知障碍(MCI)患者血浆中差异表达microRNA.方法 从美国国立生物技术信息中心(NCBI)公共数据平台的GEO数据库检索并筛选MCI相关基因芯片数据集,使用GEO2R在线分析工具筛选差异表达的microRNA;利用TargetScan7.2在线预测工具预测差异表达microRNA的靶基因,并通过String数据库构建编码蛋白相互作用(PPI)网络及利用Cytoscape的CytoHubba插件筛选关键基因(Hube gene);利用Cytoscape3.7.2软件构建差异表达microRNA的microRNA-靶基因相互作用网络,筛选关键microRNA;运用R语言分析包对差异表达microRNA的靶基因进行基因本体论(GO)分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路分析.结果 筛选出14个显著下调的microRNAs,通过在线工具预测14个microRNA的靶基因并构建PPI和microRNA-靶基因的相互作用网络,结果显示hsa-miR-27b、hsa-miR-146a、hsa-miR-23a和has-miR-93*是核心网络中的关键microRNA.GO富集分析结果显示,关键microRNA主要参与轴突生成、化学突触传递的调控、跨突触信号的调节、信号释放及糖蛋白代谢等生物学过程.而KEGG通路富集分析结果显示,它们主要参与调控MAPK信号通路、Ras信号通路、Hippo信号通路、哺乳动物雷帕霉素靶蛋白(mTOR)信号通路、轴突导向及糖胺聚糖的生物

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