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干擾素特征在幼年型皮肌炎（JDM）中的關鍵作用

2021-02-24 09:58

今天給大家分享的是一篇2＋分的學習筆記。這篇學習筆記通過差異表達基因（DEGs）篩選、加權共表達網(wǎng)絡分析（WGCNA）、GO和KEGG富集分析、PPI網(wǎng)絡分析確定樞紐基因、驗證樞紐基因，最后篩選出相關小分子藥物。通過一系列的分析，最終找到了20個樞紐基因，并發(fā)現(xiàn)了在幼年型皮肌炎（JDM）中起關鍵作用的基因功能。

題目：使用共表達網(wǎng)絡分析（WGCNA）揭示線粒體功能障礙和干擾素特征在幼年型皮肌炎（JDM）中的關鍵作用

一、研究背景

幼年型皮肌炎（JDM）是一種罕見的慢性兒童發(fā)病的自身免疫性疾病，其特點是皮膚和肌肉內(nèi)的小血管和組織發(fā)生炎癥浸潤。JDM的病因尚未明確，有研究表明遺傳和環(huán)境因素在其發(fā)病過程中發(fā)揮著重要的作用。加權基因共表達網(wǎng)絡分析（WGCNA）算法是一種強大的生物信息學方法，利用WGCNA對JDM肌肉樣本的病理狀態(tài)和基因表達數(shù)據(jù)進行分析，探索和驗證與JDM相關的樞紐基因，并預測治療JDM的小分子藥物，前景廣闊。

二、分析流程

三、結果解讀

1．篩選差異表達基因（DEGs）

使用R軟件包Limma從訓練數(shù)據(jù)集GSE3307（39個肌肉活檢樣本，包括21個JDM患者和18個健康對照）中挑選出2834個差異表達基因，包括1888個下調(diào)基因和946個上調(diào)基因。篩選標準為假陽性率（FDR）＜0．05和｜log2fold change｜＞1。

2．構建共表達網(wǎng)絡（WGCNA）

直接使用GSE3307中方差排前25％的5103個基因進行WGCNA構建。為確保無標度網(wǎng)絡的無標度R2等于0．90（代表該模型的預測準確度高），選擇的軟閾值等于10。最終得到了13個模塊（圖1和圖2）。