10.11748/bjmy.issn.1006-1703.2022.10.020
探讨哮喘和SARS-CoV-2的相互作用关系的生物信息学分析
目的 采用生物信息学方法探讨哮喘和SARS-CoV-2感染的相互作用关系及发生的潜在机制,为哮喘和新冠肺炎(COVID-19)进一步治疗提供新线索.方法 本文使用的研究数据来源于GEO数据库.利用R语言和Perl语言对数据进行预处理,筛选差异表达基因(DEGs),并获得GO功能富集分析、KEGG、Reactome、WikiPathways和BioCarta通路富集分析.通过Cytoscape软件获得蛋白质相互作用(PPI)网络分析可视化结果.使用RegNetwork数据库筛选与DEGs相互作用的转录因子(TF),再利用NetworkAnalyst构建miRNA-TF-mRNA共调控网络.最后,从DSigDB数据库筛选治疗药物.结果 获得哮喘和SARS-CoV-2感染的数据集并且筛选得到25个受两者影响的重叠DEGs.GO功能富集分析和通路富集分析显示,DEGs参与病毒蛋白与细胞因子和细胞因子受体、补体和凝血级联反应通路.miRNA-TF-mRNA共调控网络表明关键基因与相关miRNA和TF之间复杂的调控关系.筛选到作用于DEGs的可能药物分子,包括雷洛昔芬、他莫昔芬和孕酮等.结论 在数据分析的基础上,找出哮喘与SARS-CoV-2感染的共同切入点,为分析SARS-CoV-2在肺部疾病中的作用提供了新思路.
SARS-CoV-2、哮喘、差异表达基因、蛋白-蛋白互作、药物分子
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R256.12(中医内科)
国家自然科学基金81772829
2023-02-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
1729-1736
