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摘要:
目的 分析老年脓毒症相关性脑病小鼠与成年脓毒症相关性脑病小鼠基因表达的差异.方法 对GEO数据库中数据集GSE3253进GEO2R基因表达分析,筛选出差异表达基因;使用DAVID在线工具分别对上调和下调的差异表达基因进行基因本体论和KEGG通路的富集分析;使用STRING在线工具对差异表达基因进行蛋白互作网络构建.结果 通过差异表达基因的筛选,共筛选到305个DEGs,其中上调DEGs为157个,下调DEGs为148个.通过GO富集分析,在BP分类中上调的DEGs富集到13个BPs,集中在细胞的分化、发育以及对应激的反应等,下调的DEGs富集到11个BPs,集中在离子转运、凋亡的调控、对脂多糖的反应等.在CC分类中,上调的DEGs富集到3个CCs,集中在细胞质、胞外区域,下调的DEGs富集到6个CCs,集中在胞核、胞膜和胞外区域.在M F分类中,上调的DEGs富集到3个M Fs,集中在代谢相关的功能,下调的DEGs富集到8个M Fs,集中离子通道活性、激素活性相关功能.通过KEGG通路富集分析,上调的DEGs富集到4个通路,包括mmu05218:Melanoma(P=0.02);mmu04015:Rap1 signaling pathway(P=0.03);mmu04014:Ras signaling pathway(P=0.04);mmu05200:Pathways in cancer(P=0.04).下调的DEGs富集到3个通路,包括mmu05032:Morphine addiction(P=0.01);mmu04060:Cytokine-cytokine receptor interaction(P=0.03);mmu04721:Synaptic vesicle cycle(P=0.04).通过PPI蛋白互作分析发现两个主要的蛋白互作网络,Gngt1、Sucnr1、Bdkrb2、Exo1、Cdk1是这两个互作网络中的关键基因.结论 炎症和血脑屏障的破坏在老年脓毒症相关性脑病的发病中起关键作用,Gngt1、Sucnr1、Bdkrb2、Exo1、Cdk1基因可能在老年脓毒症相关性脑病发病过程中具有重要作用.
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文献信息
篇名 脓毒症相关性脑病老年小鼠的脑转录组分析
来源期刊 中国实用神经疾病杂志 学科 医学
关键词 脓毒症 脓毒症相关性脑病 基因表达综合数据库 转录组 生物信息学分析
年,卷(期) 2020,(14) 所属期刊栏目 论著 科研之窗
研究方向 页码范围 1203-1208
页数 6页 分类号 R-332
字数 3501字 语种 中文
DOI 10.12083/SYSJ.2020.14.273
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙荣青 49 252 10.0 14.0
2 冯敏 23 80 6.0 8.0
3 徐娜 15 85 4.0 9.0
4 徐震亚 4 1 1.0 1.0
5 李宏宾 4 5 2.0 2.0
6 郭铁 9 35 4.0 5.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
脓毒症
脓毒症相关性脑病
基因表达综合数据库
转录组
生物信息学分析
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国实用神经疾病杂志
半月刊
1673-5110
41-1381/R
大16开
郑州市经八路2号(郑州大学第二附属医院内)
36-178
1998
chi
出版文献量(篇)
24895
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112842
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