基于GEO数据库的生物信息学分析筛选抑郁症诊断标志物.pdf
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1、论著基于数据库的生物信息学分析筛选抑郁症诊断标志物张敏,和申,丁蕾,金锋,黄佳,蔡亦蕴,彭代辉 摘要:目的:通过生物信息学分析方法筛选潜在的抑郁症诊断标志物,探讨这些基因在抑郁症疾病过程中的生物作用。方法:数据集包含位抑郁症患者,位健康对照的外周血表达谱芯片数据,采用语言包,以 ,为标准,分析数据集中的差异表达基因,并使用在线网站分析基因功能,对这些差异表达基因进行批量分析,筛选出最大的前个差异表达基因,通过回归和多元逻辑回归构建抑郁症诊断模型,并采用方法进行内部验证。结果:构建出包含,这个差异基因在内的抑郁症诊断模型,其 (),模型内部验证证实其具有较好的区分度及校准度。结论:本研究通过基因
2、表达谱数据分析,获得包含个基因在内的抑郁症诊断模型,并发现该模型具有较高的诊断价值。关键词:生物信息学;抑郁症;差异表达基因;诊断模型中图分类号:文献标识码:文章编号:(),:(),(),:,(),:;抑郁症是一种严重的精神障碍,有预测表明,到年抑郁症将成为全球疾病负担的主要原因之一。迄今抑郁症的诊断仍主要依赖症状学,缺乏客观的生物学诊断指标,导致目前抑郁症的漏诊率、误诊率高,延误治疗时机。尽管目前已经试图从内分泌、炎症、代谢、基因组学、神经影像等方面探索客观诊断指标,但仍然缺乏可靠、稳定的诊断标志物。基金项目:上海市科学技术委员会基金();上海市自然科学基金项目();上海市精神卫生中心院级课
3、题()作者单位:上海交通大学医学院附属精神卫生中心通信作者:彭代辉,:生物信息学是一门新兴的交叉学科,越来越多的研究开始通过生物信息学分析进行疾病机制的探索,以及诊断模型的构建,这为抑郁症诊断标志物的研究提供了新的思路。数据库()是由美国国立生物技术信息中心创建并维护的免费基因表达数据库,收录了世界各国研究机构提交的高通量基因表达数据。按照本研究组已发表的相关论文的统计分析方法,本研究通过下载数据库抑郁症患者外周血基因表达谱芯片,利用软件,筛选出前个具有较高抑郁症诊断效能的差异基因,进一步通过回归及多元逻辑回归进行模型构建,发现个包含基因在内的抑郁症诊断模型,该模型具有较高的诊断价值,这为抑郁
4、症研究提供了新的潜在诊断标志物基因及模型。对象和方法 对象本研究分析的基因数据集来自数据库(:)。是当今最大、最全面的公共基因表达数据资源。数据集包含例抑郁症患者和名健康对照的外周血基因表达谱芯片数据,是目前数据库中样本量最大的抑郁症数据集。平台为。方法 差异表达基因的筛选在软件中采用程序包标准化矩阵数据,并鉴定抑郁症患者和健康对照的差异表达基因(,)。以 且值 表示基因差异具有统计学意义。差异表达基因功能富集分析(:)是一个集基因注释、功能富集分析、蛋白质互作分析于一体的基因分析网站。它整合了、和等多个权威的数据资源。本研究通过该网站对差异表达基因进行功能富集分析。筛选较高诊断效能的差异表达
5、基因进一步通过程序包中的函数对差异表达基因进行批量受试者工作特征(,)曲线分析,评估差异表达基因的诊断价值,并选取曲线下面积最大的前位基因,纳入诊断模型构建分析。诊断模型构建为解决基因间表达水平的共线性问题,限制模型中纳入的基因个数,从而尽可能提高模型的临床适用性,本研究采用回归分析进一步筛选诊断价值高的基因,同时通过多元逻辑回归分析识别具有独立诊断效能的基因,构建诊断模型。诊断模型内部验证分析采用重抽样方法(次)对模型进行内部验证,得到该模型内部验证的统计量来确认模型区分度,通过校准度曲线来评价模型的校准度。结果 差异表达基因的鉴定在数据集中,本研究共鉴定出 个差异表达基因(),包括 个高表
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