使用生物信息学和药物基因组学方法确定与免疫相关的基因诊断模型和在败血症中潜在的药物

科学领域:

• 免疫学 免疫学 免疫学
• 基因组学就是基因组学.
• 生物信息学是一种生物信息学.

背景情况:

• 败血症是一种危及生命的器官功能障碍,死亡率高.
• 早期诊断和有效治疗对于患者的生存至关重要.
• 鉴定出新的败血症诊断和治疗标记是必不可少的.

研究的目的:

• 为了识别潜在的诊断标记物和毒症的免疫相关基因.
• 为了发现新的治疗毒症治疗的新治疗点.
• 开发用于败血症的诊断和免疫治疗指导模型.

主要方法:

• 集成的多个基因表达数据集 (GSE69063,GSE154918,GSE28750).
• 雇佣权重基因共同表达网络分析 (WGCNA) 以确定与免疫相关的关键基因和枢纽模块.
• 利用蛋白与蛋白相互作用 (PPI) 分析来选枢纽基因并构建诊断模型.
• 进行功能丰富分析和药物预测.

主要成果:

• 从差异表达基因 (DEG) 和WGCNA枢纽模块中确定了93个与免疫相关的关键基因.
• 选了五个与免疫相关的枢纽基因:IL7R,IL10,CD40LG,CD28和LCN2.
• 这些基因与特定的免疫细胞 (例如,LCN2 / IL7R / CD28与激活的树突细胞) 之间的关系已经确立.
• 确定了IL10和CD28的候选药物,以及丰富的信号通路 (例如T细胞受体,NF-kappa B,JAK-STAT).

结论:

• 开发了一个由IL7R,IL10,CD40LG,CD28和LCN2组成的五基因诊断模型.
• 这个模型显示了诊断败血症的潜力.
• 已识别的基因和途径可以指导临床免疫治疗败血症.