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差异表达基因权威发布_差异表达基因go分析(2024年11月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

差异表达基因

多组学联合分析揭示唐氏综合症新机制最近，意大利技术研究院（Istituto Italiano di Tecnologia, IIT）领导的一个国际科研团队，通过多组学联合分析，发现了唐氏综合症（Down Syndrome, DS）患者大脑中存在的保守细胞投射缺陷。这项研究结合了RNA测序和蛋白质组学分析，为唐氏综合症的脑生理病理学研究提供了宝贵的资源。研究背景 𐟧 唐氏综合症是最常见的遗传性认知障碍之一，其病因是人类21号染色体（HSA21）三倍体。然而，具体的分子机制如何导致DS大脑的各种病理现象，仍然是一个未解之谜。研究人员希望通过多组学分析揭示这些机制，以便为未来的临床干预设计提供新的潜在靶点。研究方法 𐟔슧 ”究团队对来自唐氏综合症患者和健康对照组的脑样本进行了全面的RNA测序和蛋白质组学分析，样本包括海马和皮层两个不同的脑区。研究人员在这两种脑区分别分析了基因、转录本、蛋白质和微小RNA（miRNAs）的表达特征，并使用加权基因共表达网络分析（WGCNA）识别了与DS相关的表达网络。研究发现 𐟌Ÿ 该研究的主要发现包括：基因和转录本表达变化：研究发现，DS脑中大量基因和转录本的表达发生了显著变化。具体而言，研究团队在海马和皮层中分别鉴定出4827个和5548个差异表达基因（DEGs），以及5090个和4718个差异表达转录本（DETs）。蛋白质表达变化：在蛋白质水平上，研究人员在海马和皮层中分别发现了1158个和1029个差异表达蛋白（DEPs）。约40%的DEPs在基因水平上也表现出差异表达，表明转录水平和蛋白质水平之间存在一定的相关性。细胞类型富集分析：通过细胞类型富集分析，研究人员发现上调基因和转录本主要富集在胶质细胞（包括星形胶质细胞、微胶质细胞和少突胶质细胞）。这项研究不仅揭示了唐氏综合症患者大脑中的一些新机制，还为未来的临床干预提供了新的潜在靶点。希望这些发现能帮助我们更好地理解和治疗这种疾病。

生信并不难，只需几步搞定！你是否觉得生信分析高不可攀，需要深厚的编程和统计背景？其实不然！𐟚늊虽然掌握代码、复杂的R语言和大量的数学、统计知识无疑会让你在生信分析中如鱼得水，但对于临床医生或医学生来说，这几乎是不可能的。幸运的是，计算机专家们已经为我们提供了许多便捷的工具。今天，我们就来探索如何使用在线工具——GEO2R，轻松绘制差异基因表达火山图，并理解其背后的科学意义。首先，让我们了解一下GEO数据库。GEO全称为Gene Expression Omnibus，是一个存储大量肿瘤和非肿瘤数据的公共数据库。通过PubMed，我们可以轻松检索到GEO数据集。以「lung cancer」为例，进入PubMed后，选择GEO DataSets进行检索。点击打开数据集后，你会看到关于该数据集的简要介绍，包括作者使用的芯片类型、病人数量以及分组信息等。接下来，点击「Analyze with GEO2R」，根据作者定义的「Source name」，我们可以定义待分析的组别。通过勾选相应的组别，如图三所示，然后点击「Analyze」开始分析。短暂的等待后，你会得到一张漂亮的差异基因表达火山图（如图四），可以直接保存图片，并下载数据。这些漂亮的图是通过R语言进行可视化的，你可能都没注意到自己已经在使用R语言了！𐟘‰ 生信分析并不难，只要你有信心和耐心，加上合适的工具，你也能轻松上手。快来试试吧！𐟎‰

ggplot2火山图，解析差异！在之前的分享中，我们已经介绍了如何使用ggplot2绘制火山图，尤其是对于芯片数据、转录组测序数据和单细胞测序数据。火山图是展示表达差异的常见方法之一。今天，我们将介绍如何绘制双曲线火山图，并添加所需的基因标注。整个流程包括差异分析、添加上下调信息、辅助线绘制以及使用ggplot2进行美化。 𐟓Š 图1展示了最终结果，而图2-3提供了详细的代码步骤。图4展示了输入的绘图文件。 𐟔 探索更多：生信分析差异分析转录组转录组测序分析转录组分析火山图火山图热图绘制差异表达火山图单细胞测序分析富集分析及其作图富集分析

中山大学分享生信分析代码，免费获取！中山大学终于整理出了进行生信分析所需的绘图代码，并免费分享给大家！𐟎‰ 𐟓‹ 代码清单： WGCNA筛选表型相关基因.zip GEO多疾病差异分析.zip GEO数据库PCA散点图.zip ROC诊断曲线.zip GEO与TCGA共同差异基因.zip 多GEO数据库合并分析.zip GEO数据库处理分析.zip 预后模型多指标ROC.zip 独立预后分析.zip oncoPredict包基因表达与药物敏感性.zip 基因与药敏相关性.zip PFS.zip 多因素Cox模型.zip lasso回归模型.zip 线性回归以及非线性回归.zip 实验5空间分析.zip TCGA clinical.zip ComBat不同数据.zip ComBat.zip wilcox差异分析.zip 模型循环.zip 构建lasso回归预后模型.zip 临床相关性筛选.zip 共表达分析.zip 临床相关性分析.zip 多GEO数据去批次.zip 三种方法提取TCGA临床数据.zip WGCNA筛选hub基因.zip 预后相关基因筛选.zip 机器学习XGBoost.zip 机器学习GBM.zip 机器学习决策树.zip ROC分析.zip 机器学习模型ROC分析.zip 机器学习建模.zip 随机森林筛选基因.zip 生存分析.zip SVM筛选基因.zip 机器学习-asso筛选基因.zip 铜死亡相关基因筛选.zip 免疫治疗分析.zip 肿瘤突变负荷分析.zip 免疫浸润生存.zip 差异分析.zip 多组差异分析.zip 免疫检查点相关性.zip 三包差异交集.zip 免疫细胞相关性分析.zip DESeq差异分析.zip edgeR.zip 基因表达与免疫浸润关系.zip 免疫差异.zip 新TCGA.zip 肿瘤突变负荷分析2.zip 𐟓Š𐟔슥…疫浸润生存2.zip 𐟧찟”슥𗮥𜂥ˆ†析2.zip 𐟓ˆ𐟔슥䚧𛄥𗮥𜂥ˆ†析2.zip 𐟓Š𐟔슥…疫检查点相关性2.zip 𐟧찟”스𘉥Œ…差异交集2.zip 𐟓ˆ𐟔슥…疫细胞相关性分析2.zip 𐟓Š𐟔슄ESeq差异分析2.zip 𐟧찟”슥dgeR2.zip 𐟓ˆ𐟔슥Ÿ𚥛 表达与免疫浸润关系2.zip 𐟓Š𐟔슥…疫差异2.zip 𐟧찟”쀀

「每日一篇学术文章」【Adrenal pheochromocytoma impacts three main pathways: cysteine-methionine, pyrimidine, and tyrosine metabolism】（肾上腺嗜铬细胞瘤影响三条主要代谢通路：半胱氨酸-蛋氨酸代谢、嘧啶代谢和酪氨酸代谢通路）网页链接嗜铬细胞瘤和副神经节瘤（PPGL）的临床症状主要是儿茶酚胺和肽类激素循环水平的改变。目前，PPGL的临床诊断主要依赖于放射影像和儿茶酚胺水平的检测。本研究使用超高效液相色谱-四级杆-飞行时间质谱分析法鉴定和测量肾上腺嗜铬细胞瘤患者手术前后血浆中的差异代谢物；通过对比嗜铬细胞瘤与正常肾上腺髓质组织的转录组数据，获得差异表达的基因列表。通过对发现数据集和验证数据集两部分代谢组学分析，发现健康组和患者组之间存在111个差异代谢物，其中53个代谢物在验证数据集中得到验证。基于差异代谢物和差异表达基因数据，研究发现半胱氨酸-蛋氨酸代谢、嘧啶代谢和酪氨酸代谢通路是嗜铬细胞瘤的三个主要改变的代谢途径。转录水平通路打分分析显示，嗜铬细胞瘤中酪氨酸代谢和半胱氨酸-蛋氨酸代谢通路均出现下调，而嘧啶代谢途径则无明显差异。最后，本研究构建了以L-二氢乳清酸和香草乙二醇为输入的最优诊断模型，并希望将L-二氢乳清酸和香草乙二醇作为潜在的临床生物标志物，用于辅助嗜铬细胞瘤的诊断。来源：Journal of Zhejiang University-SCIENCE B

转录组测序关键点𐟌𑊨𝬥𝕧𛄦𕋥𚏯𜌥쨵𗦝妜‰点高大上，但其实它是你研究基因表达模式的重要工具。就像做任何实验一样，转录组测序也有一些需要注意的地方。下面我就来聊聊这些关键点，希望能帮到你。样品准备阶段 𐟌𞊩€‰择合适的样品：首先，你得确保你选的样品和你研究的目的匹配。比如说，你要研究某个特定组织的表达模式，那就得选这个组织的样品。植物的生长状态、组织的特异性以及表达水平的差异都要考虑进去。避免污染和降解：样品要尽量避免外界环境的污染和降解，保持RNA的完整性。这个很重要，因为RNA一旦降解，测序结果就会大打折扣。遵循三个原则：代表性、一致性和迅速性。样品要有代表性，能反映整体情况；一致性是指样品之间要有可比性；迅速性则是为了保持RNA的活性。 RNA提取和质量检测：使用高纯度的RNA样品，确保提取出的RNA完整、无降解、无污染。先评估样品的RNA含量和质量，采用合适的方法进行提取，比如酚/氯仿法或基于硅胶柱的提取方法。文库构建与测序阶段 𐟔슥ˆ𖥤‡cDNA文库：选择合适的文库构建方法，比如常规的RNA聚合酶链反应（RT-PCR）或纳米球技术（Next-Generation Sequencing）。注意选择适合的文库构建方法和质量控制。序列测定：选择合适的高通量测序平台进行测序，比如Illumina HiSeq或PacBio。测序深度和策略要取决于你的研究目的和预算。数据分析与结果解读 𐟓Š 基本数据质量评估和过滤：对测序数据进行基本的质量评估和过滤，确保数据的准确性和可靠性。生物信息学分析：包括基因表达量定量、差异表达分析和通路分析等。解读转录组测序结果时，需要结合已有的文献和数据库，寻找与研究目的相关的基因和通路信息。验证：验证关键基因的差异表达，可以通过实时荧光定量PCR（qRT-PCR）等方法。建议先尽量多做几个基因进行验证，比如20-40个基因，并注意选取的基因表达量不要过低。其他注意事项 𐟓‹ 生物学重复：生物学重复是生物实验所必须的，转录组测序也不例外。建议至少进行3次生物学重复。数据量与基因组大小：转录组测序所需数据量与所研究物种的基因组大小有关。基因组越大，所需数据量越大。常规物种一般建议6G数据即可；基因组较大的物种推荐8G以上数据，比如小麦建议10G数据起。运输与保存：组织样本在运输过程中应保持低温（4℃-16℃），避免直接置于液氮中以防止组织破裂。组织样本应储存在密封的容器中，并用棉花填充以防止震动造成的样本损坏。总之，遵循这些注意事项，可以确保你的转录组测序实验顺利进行和结果的准确性。希望这些建议对你有所帮助！

20个肾脏病论文选题推荐，快来看看吧！ 𐟌🱣€基于生物信息学的糖尿病肾脏病上皮间充质转化的差异基因表达及中药预测研究 𐟌🲣€Bax抑制因子I对冠状动脉造影术后患者发生造影剂肾病的预测价值 𐟌🳣€连续肾脏替代治疗后前两小时尿量对脓毒症合并急性肾损伤患者死亡的影响 𐟌🴣€糖尿病肾脏病患者的光镜下肾小管病变与临床指标关系及对预后的影响 𐟌🵣€腹膜透析相关腹膜炎患者预后的相关因素及微生物学特征分析 𐟌🶣€连续肾替代治疗慢性肾衰竭重症患者的疗效及其预后的影响因素分析 𐟌🷣€MiR-485-3p对IgA肾病的诊断价值及其与免疫学指标和T淋巴细胞亚群的相关性 𐟌🸣€糖尿病人群糖尿病肾脏病相关知识的认知状况及影响因素分析 𐟌🹣€连续性肾脏替代治疗在治疗肝性脑病中的应用 𐟌🱰、鸡卵白蛋白上游启动子转录因子Ⅱ在肾脏疾病中的作用与机制 𐟌🱱、Runx2相关微RNAs在慢性肾脏病血管钙化中的作用研究进展 𐟌🱲、慢性肾脏病患者主要心血管不良事件危险因素的临床研究与进展 𐟌🱳、慢性肾脏病患者经皮冠脉介入术后血小板反应性及其相关因素分析 𐟌🱴、影响他克莫司治疗特发性膜性肾病疗效的相关因素及其预测价值分析 𐟌🱵、特发性膜性肾病患者晨峰血压与临床指标的分析研究 𐟌🱶、以葡萄糖转运蛋白1为潜在作用靶点的传统中药治疗糖尿病肾病的机制探究 𐟌🱷、特发性膜性肾病伴非肾病范围蛋白尿的研究进展 𐟌🱸、贝利尤单抗在狼疮肾炎中的临床应用 𐟌🱹、新型冠状病毒肺炎引起急性肾损伤的发病机制研究进展 𐟌🲰、沙库巴曲缬沙坦对心力衰竭患者肾功能及肾脏安全性影响的Meta分析

SNHG9如何调控EV-D68？今天我们来聊聊一篇发表在《Frontiers in Microbiology》杂志上的文章，标题是《Long non-coding RNA SNHG9 regulates viral replication in rhabdomyosarcoma cells infected with enterovirus D68 via miR-150-5p/c-Fos axis》。这篇文章主要研究了长链非编码RNA（lncRNA）SNHG9在横纹肌肉瘤细胞感染肠病毒D68时的调控机制。背景介绍 𐟌 肠病毒D68（EV-D68）的流行让人们更加关注这种病毒，因为它可以导致严重的呼吸道和神经系统疾病。研究表明，lncRNAs通过多种机制或信号通路调节病毒的复制和感染。然而，lncRNA在EV-D68感染中的确切功能尚不清楚。研究结果 𐟔슥𛺧닅V-68细胞感染的体外模型：首先，作者们建立了一个体外模型，模拟EV-D68感染横纹肌肉瘤细胞的过程。差异表达分析：通过差异表达分析，发现了一些关键lncRNAs，其中SNHG9特别引人注目。靶基因预测和网络调控定位：作者们预测了SNHG9的靶基因，并定位了相关的网络调控。 KEGG、GO通路分析：通过KEGG和GO通路分析，进一步了解了SNHG9的靶基因功能。定量逆转录聚合酶链反应验证：为了验证测序结果的准确性，作者们进行了定量逆转录聚合酶链反应。 SNHG9/miR-150-5p/c-Fos轴验证：最后，作者们验证了SNHG9通过miR-150-5p/c-Fos轴调节EV-D68感染RD细胞过程中的病毒复制。

探索桌面森林的奥秘：叶片形状的转变 𐟌🊥œ覎⧴⦡Œ面森林的奇妙世界中，我们不禁对植物的叶片形状变化感到好奇。𐟔 叶片从扁平到立体杯状的转变，背后隐藏着怎样的科学奥秘？ 𐟌𑠦䍧‰駧‘学家们认为，叶片的形状变化源于其上部的正面和下部的背面两个区域的差异。这些区域不仅在物理特性上有所不同，而且在基因表达上也存在差异。尽管这些区域的基因组成可能相同，但它们的表达方式却各有不同。 𐟌🠧𚦧🰂𗨋𑥰𜦖露�ƒ的克里斯ⷦ€€特伍德（Chris Whitewoods）研究员指出，之前的模型主要关注叶片边缘与区域边界相交的位置，认为这里是诱导细胞分裂和控制生长的中心点。然而，细胞生长和分裂在叶子上是均匀分布的，而不仅仅是在这个边缘，这意味着某些信号必须为叶子的所有部分提供生长方向。 𐟌𜠥𖧉‡形状的变化不仅仅是外观上的差异，它还涉及到植物生长和发育的复杂机制。通过深入了解这些机制，我们可以更好地理解和保护我们的自然环境。

mRNA差异显示：揭秘细胞特异 mRNA差异显示技术（DD-PCR）是一种结合了mRNA逆转录和PCR技术的RNA指纹图谱技术。每种细胞（包括同一组织细胞经过不同处理）都有其独特的基因表达谱，即特异的RNA指纹图谱。这些差异基因表达是细胞分化的基础，决定了细胞的发育和分化、细胞周期调节、细胞衰老和凋亡等生命过程。 mRNA DDR T-PCR技术是一种快速且有效的分离组织特异性表达基因的方法。其基本原理是从基因背景相同的两个或多个被比较的细胞系或组织中提取总RNA，逆转录成cDNA，然后用不同引物对进行PCR扩增。扩增时加入同位素标记的核苷酸，利用测序胶电泳技术分离PCR产物，经放射自显影即可找到差异表达的基因。

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