资源类型：
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◇ 统计源期刊
◇ 北大核心
◇ CSCD-E
文章类型：
单位：
[1] 华中科技大学同济医学院附属同济医院神经内科
华中科技大学同济医学院附属同济医院
神经内科
神经科
[2] 华中科技大学同济医学院附属同济医院血液内科
华中科技大学同济医学院附属同济医院
血液内科
内科学系
出处：
ISSN：
关键词：
肌萎缩侧索硬化
差异表达
基因芯片
生物信息学
摘要：
目的从分子水平揭示肌萎缩侧索硬化（ALS）的发病机制,为临床诊疗提供新工具。方法在GEO中检索ALS患者芯片数据,使用BRB-Array Tools、GSEA、GOEAST、TOPPGENE等生物信息学工具进行统合分析。结果对GSE56808和GSE26276两个样本集进行数据挖掘,发现6个共同差异表达基因,并进行样本层次聚类,功能富集主要集中在氧化应激、钙代谢障碍、炎症反应、血管生成、线粒体代谢、其它神经系统退行性疾病、PI3K/AKT通路、P38MAPK通路、NOTCH通路等模块上。利用多种分类预测工具构建出一个包含6个特征基因的最优化分类器,基本可用于区分ALS患者和健康对照组。结论利用多种生物信息学方法从不同的角度定义了ALS患者分子发病机制的表达特征,为进一步的生物学探索提供了依据。
基金：
国家自然科学基金青年基金资助项目(81400122)
第一作者：
第一作者单位：
[1] 华中科技大学同济医学院附属同济医院神经内科
推荐引用方式(GB/T 7714)：
朱文浩,骆翔,黄晓江,等.基于高通量芯片和生物信息学探索肌萎缩侧索硬化发病相关基因[J].华中科技大学学报(医学版).2016,45(03):248-252+257.
