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干扰素特征在幼年型皮肌炎(JDM)中的关键作用

2021-02-24 09:58
科研菌
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今天给大家分享的是一篇2+分的学习笔记。这篇学习笔记通过差异表达基因(DEGs)筛选、加权共表达网络分析(WGCNA)、GO和KEGG富集分析、PPI网络分析确定枢纽基因、验证枢纽基因,最后筛选出相关小分子药物。通过一系列的分析,最终找到了20个枢纽基因,并发现了在幼年型皮肌炎(JDM)中起关键作用的基因功能。

题目:使用共表达网络分析(WGCNA)揭示线粒体功能障碍和干扰素特征在幼年型皮肌炎(JDM)中的关键作用

一、研究背景

      幼年型皮肌炎(JDM)是一种罕见的慢性儿童发病的自身免疫性疾病,其特点是皮肤和肌肉内的小血管和组织发生炎症浸润。JDM的病因尚未明确,有研究表明遗传和环境因素在其发病过程中发挥着重要的作用。加权基因共表达网络分析(WGCNA)算法是一种强大的生物信息学方法,利用WGCNA对JDM肌肉样本的病理状态和基因表达数据进行分析,探索和验证与JDM相关的枢纽基因,并预测治疗JDM的小分子药物,前景广阔。

二、分析流程

三、结果解读

1. 筛选差异表达基因(DEGs)

 使用R软件包Limma从训练数据集GSE3307(39个肌肉活检样本,包括21个JDM患者和18个健康对照)中挑选出2834个差异表达基因,包括1888个下调基因和946个上调基因。筛选标准为假阳性率(FDR)<0.05和|log2fold change|>1。

2. 构建共表达网络(WGCNA)

      直接使用GSE3307中方差排前25%的5103个基因进行WGCNA构建。为确保无标度网络的无标度R2等于0.90(代表该模型的预测准确度高),选择的软阈值等于10。最终得到了13个模块(图1和图2)。

图1. 基因谱系图(红线以下为有效的模型)

图2. 基因的聚类树图(每一种颜色代表一个模块)

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