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Abstrakt
Konstruktion von miRNAs und Genexpressionsprofilen im Zusammenhang mit ischämischer Kardiomyopathie: Bioinformatische Analyse
Phong Son Dinh, Jun-Hua Peng, ChauMy Thanh Tran, Thanh Loan Tran, Shang-Ling Pan
Ziel: Die ischämische Kardiomyopathie (ICM) ist in den letzten Jahrzehnten die häufigste Ursache für Morbidität und Mortalität bei älteren Menschen geworden. Einer der wichtigsten Gründe dafür ist, dass der genaue zugrunde liegende Mechanismus noch immer nicht gut verstanden ist.
Methode: Fünf Datensätze wurden aus der GEO-Datenbank heruntergeladen. Die differentielle Genexpression (DGE) wurde mit dem Paket R RobustRankAggreg identifiziert. Die differentielle miRNA-Expression wurde mit dem Paket Limma ausgewertet. Die potenziellen Genfunktionen wurden dann mit der clusterProfiler-Datenbank bestimmt. Das miRNA-DGE-Regulationsnetzwerk wurde mit cyTargetLinker vorhergesagt. Anschließend wurde mit dem STRING-Tool, MCODE und dem BiNGO-Tool ein Protein-Protein-Interaktionsnetzwerk erstellt.
Ergebnisse: Es wurden 91 miRNAs und 274 potenzielle Gene identifiziert. COL1A1, IGF1 und CCND1 erwiesen sich als an vielen Signalwegen beteiligt, und miR-9-5p spielte eine entscheidende Rolle bei ICM.
Schlussfolgerung: Unsere Studie hat die potenziellen Schlüsselgene und miRNAs sowie die mögliche zugrunde liegende molekulare Pathogenese von ICM entschlüsselt. Dies ist ein entscheidender Schritt, der zu einem neuen Weg für ein frühzeitiges Eingreifen bei dieser Erkrankung führt.
Ziel: Die ischämische Kardiomyopathie (ICM) ist in den letzten Jahrzehnten die häufigste Ursache für Morbidität und Mortalität bei älteren Menschen geworden. Einer der wichtigsten Gründe dafür ist, dass der genaue zugrunde liegende Mechanismus noch immer nicht gut verstanden ist.
Methode: Fünf Datensätze wurden aus der GEO-Datenbank heruntergeladen. Die differentielle Genexpression (DGE) wurde mit dem Paket R RobustRankAggreg identifiziert. Die differentielle miRNA-Expression wurde mit dem Paket Limma ausgewertet. Die potenziellen Genfunktionen wurden dann mit der clusterProfiler-Datenbank bestimmt. Das miRNA-DGE-Regulationsnetzwerk wurde mit cyTargetLinker vorhergesagt. Anschließend wurde mit dem STRING-Tool, MCODE und dem BiNGO-Tool ein Protein-Protein-Interaktionsnetzwerk erstellt.
Ergebnisse: Es wurden 91 miRNAs und 274 potenzielle Gene identifiziert. COL1A1, IGF1 und CCND1 erwiesen sich als an vielen Signalwegen beteiligt, und miR-9-5p spielte eine entscheidende Rolle bei ICM.
Schlussfolgerung: Unsere Studie hat die potenziellen Schlüsselgene und miRNAs sowie die mögliche zugrunde liegende molekulare Pathogenese von ICM entschlüsselt. Dies ist ein entscheidender Schritt, der zu einem neuen Weg für ein frühzeitiges Eingreifen bei dieser Erkrankung führt.