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目的 通过生物信息学方法鉴定散发性前庭神经鞘瘤(vestibular schwannoma,VS)和正常神经组织间的差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)并初步探讨散发性VS中的免疫细胞浸润情况.方法 从Gene Expression Omnibus(GEO)数据库中下载散发性VS相关表达谱数据集,利用R软件筛选DEGs,并对DEGs进行基因本体(gene ontology,GO)功能注释和京都基因与基因组百科全书(kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)通路分析.最后通过科学的去卷积算法(CIBERSORT)对散发性VS中22种免疫细胞的浸润情况进行分析.结果 共筛选出1828个DEGs,GO分析显示DEGs主要富集在T细胞活化、白血球细胞?细胞粘附以及白细胞、淋巴细胞和单核细胞增生与调控、和细胞因子受体结合.KEGG分析显示DEGs主要富集在细胞因子?细胞因子受体的相互作用、MAPK信号通路、Ras信号通路和细胞粘附分子等通路.免疫细胞浸润分析显示与正常神经组织相比,散发性VS中的M2型巨噬细胞、活化的肥大细胞、未活化的CD4+记忆性T细胞以及嗜酸性粒细胞的比例显著增多(P<0.05);而CD8+T细胞、幼稚CD4+T细胞、调节性T细胞以及中性粒细胞的比例显著减少(P<0.05).其中M2型巨噬细胞是浸润比例最高的免疫细胞.结论 不同的免疫细胞在散发性VS中存在不同的浸润程

作者:刘宇超;黄巧;尹时华

来源:中华耳科学杂志 2021 年 19卷 5期

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作者:
刘宇超;黄巧;尹时华
来源:
中华耳科学杂志 2021 年 19卷 5期
标签:
散发性前庭神经鞘瘤;差异表达基因;免疫细胞浸润
目的 通过生物信息学方法鉴定散发性前庭神经鞘瘤(vestibular schwannoma,VS)和正常神经组织间的差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)并初步探讨散发性VS中的免疫细胞浸润情况.方法 从Gene Expression Omnibus(GEO)数据库中下载散发性VS相关表达谱数据集,利用R软件筛选DEGs,并对DEGs进行基因本体(gene ontology,GO)功能注释和京都基因与基因组百科全书(kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)通路分析.最后通过科学的去卷积算法(CIBERSORT)对散发性VS中22种免疫细胞的浸润情况进行分析.结果 共筛选出1828个DEGs,GO分析显示DEGs主要富集在T细胞活化、白血球细胞?细胞粘附以及白细胞、淋巴细胞和单核细胞增生与调控、和细胞因子受体结合.KEGG分析显示DEGs主要富集在细胞因子?细胞因子受体的相互作用、MAPK信号通路、Ras信号通路和细胞粘附分子等通路.免疫细胞浸润分析显示与正常神经组织相比,散发性VS中的M2型巨噬细胞、活化的肥大细胞、未活化的CD4+记忆性T细胞以及嗜酸性粒细胞的比例显著增多(P<0.05);而CD8+T细胞、幼稚CD4+T细胞、调节性T细胞以及中性粒细胞的比例显著减少(P<0.05).其中M2型巨噬细胞是浸润比例最高的免疫细胞.结论 不同的免疫细胞在散发性VS中存在不同的浸润程