生物信息学筛选活动性肺结核的潜在生物标志物的临床研究
CSTR:
作者:
作者单位:

(1. 石河子大学医学院第二附属医院 新疆生产建设兵团医院,新疆 乌鲁木齐 830002;2. 石河子大学医学院, 新疆 石河子 832000)

作者简介:

冶学燕,女,在读医学硕士,主要研究方向是肺结核潜在生物标志物。

通讯作者:

中图分类号:

R 521

基金项目:

新疆生产建设兵团医院科研项目资助课题(2018010);兵团科技攻关项目资助课题(2018AB024)


Screening Potential Biomarkers of Active Pulmonary Tuberculosis by Bioinformatics
Author:
Affiliation:

(1.The Second Affi liated Hospital of Medical College of Shihezi University, Xinjiang Production and Construction Corps Hospital, Xinjiang Urumqi 830002; 2.Medicine School of Shihezi University, Xinjiang Shihezi 832000)

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    摘要:

    〔摘 要〕 目的:利用生物信息学技术筛选活动性肺结核(PTB)诊断和治疗监测的潜在生物标志物。方法:通过 GEO 数据库下载 GSE19444 和 GSE19435 基因芯片数据集。利用 GEO2R 工具筛选活动性 PTB 患者与健康对照间的差异表达基 因(DEG),使用 CentiScape 插件确定中枢基因(Hub 基因),并通过 GSE56153 数据集验证 Hub 基因在活动性 PTB 治疗 期间的变化。结果:两个数据集中共筛选 505 个 DEG,上调 251 个,下调 254 个。DEG 网络的 9 个子模块中模块 1 评分最 高,包含的 25 个基因主要参与病毒防御、干扰素信号通路等反应。在 25 个基因中筛选了 13 个 Hub 基因,通过验证,提示 上调的 IFIT3、IFI35、STAT1 和 GBP1 在初诊活动性 PTB、治疗 8 周、治疗 28 周和健康对照组的表达水平有显著降低趋势。 结论:筛选出的 IFIT3、IFI35、STAT1 和 GBP1 与活动性 PTB 的发生和治疗密切相关,有望成为 PTB 诊断和治疗监测的潜 在生物标志物。

    Abstract:

    〔Abstract〕 Objective To screen potential biomarkers for diagnosis and treatment monitoring of active pulmonary tuberculosis (PTB) by bioinformatics. Methods GSE19444 and GSE19435 gene chip data sets were downloaded from GEO database. GEO2R tool was used to screen differentially expressed genes between active PTB patients and healthy controls. CentiScape plug–in was used to determine the hub gene (Hub gene), and GSE56153 dataset was used to verify the changes of Hub gene during active PTB therapy. Results A total of 505 DEG, were selected from the two data sets, 251 were up–regulated and 254 were down–regulated. The score of module 1 is the highest among the 9 sub–modules of DEG network, and 25 genes are mainly involved in virus defense, interferon signal pathway and other responses. Among the 25 genes, 13 Hub genes were screened. The results showed that the expression levels of up–regulated IFIT3, IFI35, STAT1 and GBP1 decreased signifi cantly in the fi rst diagnosis of active PTB, 8 weeks of treatment, 28 weeks of treatment and the control group. Conclusion The screened IFIT3, IFI35, STAT1 and GBP1 are closely related to the occurrence and treatment of active PTB and are expected to be potential biomarkers for the diagnosis and treatment monitoring of PTB.

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  • 收稿日期:2021-04-28
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