【摘 要】
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目的 利用脓毒症心肌病(SCM)的差异性基因,检测与SCM有关的潜在靶点,为寻找最新的诊断方法与疗法提供新途径。方法 从美国GEO数据库上下载GSE79962基因芯片,并使用NetworkAnalyst的网络大数据分析技术工具分析SCM病人和对照组患者(NF)所表达的差异基因,并将结果可视化。将不同差异基因(DEGs)经过分析,使用Metascape网络数据库系统和String网站对其经过富集分析
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目的 利用脓毒症心肌病(SCM)的差异性基因,检测与SCM有关的潜在靶点,为寻找最新的诊断方法与疗法提供新途径。方法 从美国GEO数据库上下载GSE79962基因芯片,并使用NetworkAnalyst的网络大数据分析技术工具分析SCM病人和对照组患者(NF)所表达的差异基因,并将结果可视化。将不同差异基因(DEGs)经过分析,使用Metascape网络数据库系统和String网站对其经过富集分析及蛋白质互助作用构建PPI网络图,从而检测出重要基因组和功能模块。结果 一共筛选出了390个DEGs,包括上升基因288个,下降基因162个。而基因组本体分析则表明,DEGs在生物过程学中一般富集在对药物反应、对血栓形成的积极调控、对细菌繁殖的负性调控等;在细菌组成方面一般是富集于细胞外区段、细胞外间隙、浆膜的整体成分等;在分子物质作用功能则一般是富集于与蛋白质的融合、钙离子融合、受体结合等。通路分析提示,DEGs主要富集于PI3K-Akt信号通路、胰岛素抵抗等。利用Cytoscape的在线数据库,检测出了2种显著作用模块和10个重要基因,它们为STAT3、SERPINE1、TIMP1、TP53、ICAM1、IGF1、MYC、THBS1、HMOX1、ADIPOQ。结论 DEGs与SCM的发生进展密切相关,为更深入研究SCM的发病机制和早期鉴定提供了新思路。
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