Even in the current age of advanced medicine, the prognosis of malignant peritoneal mesothelioma (MPM) remains abysmal. Molecular mechanisms responsible for the initiation and progression of MPM are still largely not understood. Adopting an integrated bioinformatics approach, this study aims to identify the key genes and pathways responsible for MPM. Genes that are differentially expressed in MPM in comparison with the peritoneum of healthy controls have been identified by analyzing a microarray gene expression dataset. Gene Ontology and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes pathway analyses of these differentially expressed genes (DEG) were conducted to gain a better insight. A protein-protein interaction (PPI) network of the proteins encoded by the DEGs was constructed using STRING and hub genes were detected analyzing this network. Next, the transcription factors and miRNAs that have possible regulatory roles on the hub genes were detected. Finally, survival analyses based on the hub genes were conducted using the GEPIA2 web server. Six hundred six genes were found to be differentially expressed in MPM; 133 are upregulated and 473 are downregulated. Analyzing the STRING generated PPI network, six dense modules and 12 hub genes were identified. Fifteen transcription factors and 10 miRNAs were identified to have the most extensive regulatory functions on the DEGs. Through bioinformatics analyses, this work provides an insight into the potential genes and pathways involved in MPM.
Nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) is a common type of chronic liver disease, with severity levels ranging from nonalcoholic fatty liver to nonalcoholic steatohepatitis (NASH). The extent of liver fibrosis indicates the severity of NASH and the risk of liver cancer. However, the mechanism underlying NASH development, which is important for early screening and intervention, remains unclear. Weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) is a useful method for identifying hub genes and screening specific targets for diseases. In this study, we utilized an mRNA dataset of the liver tissues of patients with NASH and conducted WGCNA for various stages of liver fibrosis. Subsequently, we employed two additional mRNA datasets for validation purposes. Gene set enrichment analysis (GSEA) was conducted to analyze gene function enrichment. Through WGCNA and subsequent analyses, complemented by validation using two additional datasets, we identified five genes (BICC1, C7, EFEMP1, LUM, and STMN2) as hub genes. GSEA analysis indicated that gene sets associated with liver metabolism and cholesterol homeostasis were uniformly downregulated. BICC1, C7, EFEMP1, LUM, and STMN2 were identified as hub genes of NASH, and were all related to liver metabolism, NAFLD, NASH, and related diseases. These hub genes might serve as potential targets for the early screening and treatment of NASH.
Alzheimer's disease (AD) is a chronic, progressive brain disorder that slowly destroys affected individuals' memory and reasoning faculties, and consequently, their ability to perform the simplest tasks. This study investigated the hub genes of AD. Proteins interact with other proteins and non-protein molecules, and these interactions play an important role in understanding protein function. Computational methods are useful for understanding biological problems, in particular, network analyses of protein-protein interactions. Through a protein network analysis, we identified the following top 10 hub genes associated with AD: PTGER3, C3AR1, NPY, ADCY2, CXCL12, CCR5, MTNR1A, CNR2, GRM2, and CXCL8. Through gene enrichment, it was identified that most gene functions could be classified as integral to the plasma membrane, G-protein coupled receptor activity, and cell communication under gene ontology, as well as involvement in signal transduction pathways. Based on the convergent functional genomics ranking, the prioritized genes were NPY, CXCL12, CCR5, and CNR2.
Objective: The purpose of this study was to identify genes related to bladder cancer with samples from normal and disease cases by microarray chip. Methods: After downloading the gene expression profile GSE3167 from Gene Expression Omnibus database which includes 50 bladder samples, comprising 9 normal and 41 disease samples, differentially expressed genes were identified with packages in R language. The selected differentially expressed genes were further analyzed using bioinformatics methods. Firstly, molecular functions, biological processes and cell component analysis were researched by software Gestalt. Then, software String was used to search interaction relationships among differentially expressed genes, and hub genes of the network were selected. Finally, by using plugins of software Cytoscape, Mcode and Bingo, module analysis of hub-genes was performed. Results: A total of 221 genes were identified as differentially expressed by comparing normal and disease bladder samples, and a network as well as the hub gene C1QBP was obtained from the network. The C1QBP module had the closest relationship to production of molecular mediators involved in inflammatory responses. Conclusion: We obtained differentially expressed genes of bladder cancer by microarray, and both PRDX2 and YWHAZ in the module with hub gene C1QBP were most significantly related to production of molecular mediators involved in inflammatory responses. From knowledge of inflammatory responses and cancer, our results showed that, the hub gene and its module could induce inflammation in bladder cancer. These related genes are candidate bio-markers for bladder cancer diagnosis and might be helpful in designing novel therapies.
Objective : The present study aimed to identify the function of ischemic stroke (IS) patients' peripheral blood and its role in IS, explore the pathogenesis, and provide direction for clinical research progress by comprehensive bioinformatics analysis. Methods : Two datasets, including GSE58294 and GSE22255, were downloaded from Gene Expression Omnibus database. GEO2R was utilized to obtain differentially expressed genes (DEGs). Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway enrichment analysis of DEGs were performed using the database annotation, visualization and integrated discovery database. The protein-protein interaction (PPI) network of DEGs was constructed by search tool of searching interactive gene and visualized by Cytoscape software, and then the Hub gene was identified by degree analysis. The microRNA (miRNA) and miRNA target genes closely related to the onset of stroke were obtained through the miRNA gene regulatory network. Results : In total, 36 DEGs, containing 27 up-regulated and nine down-regulated DEGs, were identified. GO functional analysis showed that these DEGs were involved in regulation of apoptotic process, cytoplasm, protein binding and other biological processes. KEGG enrichment analysis showed that these DEGs mediated signaling pathways, including human T-cell lymphotropic virus (HTLV)-I infection and microRNAs in cancer. The results of PPI network and cytohubba showed that there was a relationship between DEGs, and five hub genes related to stroke were obtained : SOCS3, KRAS, PTGS2, EGR1, and DUSP1. Combined with the visualization of DEG-miRNAs, hsa-mir-16-5p, hsa-mir-181a-5p and hsa-mir-124-3p were predicted to be the key miRNAs in stroke, and three miRNAs were related to hub gene. Conclusion : Thirty-six DEGs, five Hub genes, and three miRNA were obtained from bioinformatics analysis of IS microarray data, which might provide potential targets for diagnosis and treatment of IS.
Bayat, Zeynab;Ahmadi-Motamayel, Fatemeh;Salimi Parsa, Mohadeseh;Taherkhani, Amir
Genomics & Informatics
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v.19
no.4
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pp.42.1-42.17
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2021
Salivary gland carcinoma (SGC) is rare cancer, constituting 6% of neoplasms in the head and neck area. The most responsible genes and pathways involved in the pathology of this disorder have not been fully understood. We aimed to identify differentially expressed genes (DEGs), the most critical hub genes, transcription factors, signaling pathways, and biological processes (BPs) associated with the pathogenesis of primary SGC. The mRNA dataset GSE153283 in the Gene Expression Omnibus database was re-analyzed for determining DEGs in cancer tissue of patients with primary SGC compared to the adjacent normal tissue (adjusted p-value < 0.001; |Log2 fold change| > 1). A protein interaction map (PIM) was built, and the main modules within the network were identified and focused on the different pathways and BP analyses. The hub genes of PIM were discovered, and their associated gene regulatory network was built to determine the master regulators involved in the pathogenesis of primary SGC. A total of 137 genes were found to be differentially expressed in primary SGC. The most significant pathways and BPs that were deregulated in the primary disease condition were associated with the cell cycle and fibroblast proliferation procedures. TP53, EGF, FN1, NOTCH1, EZH2, COL1A1, SPP1, CDKN2A, WNT5A, PDGFRB, CCNB1, and H2AFX were demonstrated to be the most critical genes linked with the primary SGC. SPIB, FOXM1, and POLR2A significantly regulate all the hub genes. This study illustrated several hub genes and their master regulators that might be appropriate targets for the therapeutic aims of primary SGC.
Kim, Bong Jun;Youn, Dong Hyuk;Chang, In Bok;Kang, Keunsoo;Jeon, Jin Pyeong
Journal of Korean Neurosurgical Society
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v.65
no.1
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pp.4-12
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2022
Objective : We reported the differentially methylated genes in patients with subarachnoid hemorrhage (SAH) using bioinformatics analyses to explore the biological characteristics of the development of delayed cerebral ischemia (DCI). Methods : DNA methylation profiles obtained from 40 SAH patients from an epigenome-wide association study were analyzed. Functional enrichment analysis, protein-protein interaction (PPI) network, and module analyses were carried out. Results : A total of 13 patients (32.5%) experienced DCI during the follow-up. In total, we categorized the genes into the two groups of hypermethylation (n=910) and hypomethylation (n=870). The hypermethylated genes referred to biological processes of organic cyclic compound biosynthesis, nucleobase-containing compound biosynthesis, heterocycle biosynthesis, aromatic compound biosynthesis and cellular nitrogen compound biosynthesis. The hypomethylated genes referred to biological processes of carbohydrate metabolism, the regulation of cell size, and the detection of a stimulus, and molecular functions of amylase activity, and hydrolase activity. Based on PPI network and module analysis, three hypermethylation modules were mainly associated with antigen-processing, Golgi-to-ER retrograde transport, and G alpha (i) signaling events, and two hypomethylation modules were associated with post-translational protein phosphorylation and the regulation of natural killer cell chemotaxis. VHL, KIF3A, KIFAP3, RACGAP1, and OPRM1 were identified as hub genes for hypermethylation, and ALB and IL5 as hub genes for hypomethylation. Conclusion : This study provided novel insights into DCI pathogenesis following SAH. Differently methylated hub genes can be useful biomarkers for the accurate DCI diagnosis.
Clonorchis sinensis is a food-borne trematode that infects more than 15 million people. The liver fluke causes clonorchiasis and chronical cholangitis, and promotes cholangiocarcinoma. The underlying molecular pathogenesis occurring in the bile duct by the infection is little known. In this study, transcriptome profile in the bile ducts infected with C. sinensis were analyzed using microarray methods. Differentially expressed genes (DEGs) were 1,563 and 1,457 at 2 and 4 weeks after infection. Majority of the DEGs were temporally dysregulated at 2 weeks, but 519 DEGs showed monotonically changing expression patterns that formed seven distinct expression profiles. Protein-protein interaction (PPI) analysis of the DEG products revealed 5 sub-networks and 10 key hub proteins while weighted co-expression network analysis (WGCNA)-derived gene-gene interaction exhibited 16 co-expression modules and 13 key hub genes. The DEGs were significantly enriched in 16 Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes pathways, which were related to original systems, cellular process, environmental information processing, and human diseases. This study uncovered a global picture of gene expression profiles in the bile ducts infected with C. sinensis, and provided a set of potent predictive biomarkers for early diagnosis of clonorchiasis.
Kim, Jeongwoo;Kim, Hyunjin;Yeo, Yunku;Shin, Mincheol;Park, Sanghyun
KIISE Transactions on Computing Practices
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v.23
no.1
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pp.28-36
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2017
After the genome projects of the 90s, a vast number of gene studies have been stored in online databases. By using these databases, several biological relationships can be inferred. In this study, we proposed a method to infer disease-gene relationships using title and body in biomedical text. The title was used to extract hub genes from data in the literature; whereas, the body of the literature was used to extract sub genes that are related to hub genes. Through these steps, we were able to construct a local gene-network for each report in the literature. By integrating the local gene-networks, we then constructed a global gene-network. Subsequent analyses of the global gene-network allowed inference of disease-related genes with high rank. We validated the proposed method by comparing with previous methods. The results indicated that the proposed method is a meaningful approach to infer disease-related genes.
Hankun You;Siyuan Song;Deren Liu;Tongsen Ren;Song Jiang Yin;Peng Wu;Jun Mao
The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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v.28
no.1
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pp.59-72
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2024
To investigate the mechanism of Wenshen Xuanbi Decoction (WSXB) in treating osteoarthritis (OA) via network pharmacology, bioinformatics analysis, and experimental verification. The active components and prediction targets of WSXB were obtained from the TCMSP database and Swiss Target Prediction website, respectively. OA-related genes were retrieved from GeneCards and OMIM databases. Protein-protein interaction and functional enrichment analyses were performed, resulting in the construction of the Herb-Component-Target network. In addition, differential genes of OA were obtained from the GEO database to verify the potential mechanism of WSXB in OA treatment. Subsequently, potential active components were subjected to molecular verification with the hub targets. Finally, we selected the most crucial hub targets and pathways for experimental verification in vitro. The active components in the study included quercetin, linolenic acid, methyl linoleate, isobergapten, and beta-sitosterol. AKT1, tumor necrosis factor (TNF), interleukin (IL)-6, GAPDH, and CTNNB1 were identified as the most crucial hub targets. Molecular docking revealed that the active components and hub targets exhibited strong binding energy. Experimental verification demonstrated that the mRNA and protein expression levels of IL-6, IL-17, and TNF in the WSXB group were lower than those in the KOA group (p < 0.05). WSXB exhibits a chondroprotective effect on OA and delays disease progression. The mechanism is potentially related to the suppression of IL-17 and TNF signaling pathways and the down-regulation of IL-6.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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