【摘 要】
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目的基于微阵列数据鉴定膜性肾病(MN)中显著差异表达的基因,并为膜性肾病的诊断与治疗寻找新的潜在基因靶点。方法通过基因表达数据库(GEO)下载GSE108109、GSE115857两个数据集。应用GEO2R工具筛选出正常肾组织与MN患者肾组织的差异表达基因(DEGs)。应用DAVID数据库,对DEGs进行基因本体论(GO)富集和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集。然后,应用STRING工具和Cytoscape软件构建并可视化DEGs的蛋白质—蛋白质相互作用(PPI)网络,通过Degree分析识别
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目的基于微阵列数据鉴定膜性肾病(MN)中显著差异表达的基因,并为膜性肾病的诊断与治疗寻找新的潜在基因靶点。方法通过基因表达数据库(GEO)下载GSE108109、GSE115857两个数据集。应用GEO2R工具筛选出正常肾组织与MN患者肾组织的差异表达基因(DEGs)。应用DAVID数据库,对DEGs进行基因本体论(GO)富集和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集。然后,应用STRING工具和Cytoscape软件构建并可视化DEGs的蛋白质—蛋白质相互作用(PPI)网络,通过Degree分析识别
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