【摘 要】
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目的:利用生物信息学预测与M1型巨噬细胞参与炎症反应有关的关键基因，以及调控该基因的miRNA。方法:NCBI-GEO数据库筛选人源单核巨噬细胞表达谱，使用GEO2R筛选差异表达基因，通过WebGestalt数据库对上述基因进行GO和KEGG功能富集分析，STRING 11.0数据库构建蛋白质相互作用网络，并应用Cytoscape 3.7.2软件进行可视化分析，采用Cyto Hubba插件最终圈定
【机 构】
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内蒙古科技大学包头医学院第一附属医院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（81760135）；
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目的:利用生物信息学预测与M1型巨噬细胞参与炎症反应有关的关键基因，以及调控该基因的miRNA。方法:NCBI-GEO数据库筛选人源单核巨噬细胞表达谱，使用GEO2R筛选差异表达基因，通过WebGestalt数据库对上述基因进行GO和KEGG功能富集分析，STRING 11.0数据库构建蛋白质相互作用网络，并应用Cytoscape 3.7.2软件进行可视化分析，采用Cyto Hubba插件最终圈定HUB基因，利用mirWalk数据库和miRcode数据库预测靶向调控HUB基因的miRNA。结果:（1）GEO数据库共筛选出123个高表达差异基因，7个低表达基因；（2）经Cytoscape分析得到前20个最关键的枢纽基因，并圈定与炎症相关的基因STAT1;（3）mirWalk和mirCode数据库预测miRNAs并进行交集分析，得出STAT1受miR-23a靶向调控。结论:miR-23a靶向调控STAT1抑制M1型巨噬细胞参与的炎性反应。
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