TY -的A2 -杨,君非盟-张,天成盟——饶,这双盟——高,Xiwen PY - 2021 DA - 2021/10/11 TI -识别基因在结核病中心通过生物信息学分析SP - 8159879六世- 2021 AB - 背景。结核病是一种严重的慢性细菌感染引起的结核分枝杆菌(MTB)。它是世界上最致命的疾病之一,世界各地的人们的一个沉重的负担。然而,中心基因在宿主反应在很大程度上仍不清楚。 方法。研究了数据集GSE11199澄清的潜在基因网络和信号转导通路在结核病。受试者分为潜在的结核病和肺结核、差异表达基因的分布使用GEO2R它们之间(度)进行了分析。我们验证了丰富度的过程和途径利用基因和基因组的京都百科全书(KEGG)和基因本体论(去)。建设(PPI)蛋白质间交互作用的网络度是通过利用搜索工具的交互检索基因(字符串),旨在识别中心的基因。然后,中心潜在基因表达水平和肺结核被箱线图。最后,通过利用基因集富集分析(GSEA),我们进一步分析了通路相关的度数据集GSE11199显示模式之间潜在的变化和肺结核。 结果。我们确定了数据集GSE11199 98度,包括91个基因调节和7个基因表达下调。去的浓缩和KEGG途径证明cytokine-mediated信号通路调节度主要是丰富的,应对移行,内质网腔,苷酶活动,麻疹,JAK-STAT信号通路,cytokine-cytokine受体相互作用,等。基于PPI网络,我们获得4中心基因拥有更高的学位,即CTLA4, GZMB GZMA, PRF1。箱线图显示,这四个中心肺结核组的基因表达水平高于潜在的集团。最后,通过基因集富集分析(GSEA),得出度在很大程度上与蛋白酶体和初级免疫缺陷有关。 结论。本研究揭示了在结核病感染致病基因的协调,为结核病的诊断提供了一个有前途的基因组。这些中心基因还提供新的方向发展的潜在的分子结核病治疗的目标。SN - 1748 - 670 - 2021/8159879 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2021/8159879——摩根富林明——计算和数学方法在医学PB - Hindawi KW - ER