COVID-19における次世代シークエンシングデータの包括的解析およびその二次合併症【JST・京大機械翻訳】

Giriyappagoudar, M.; Vastrad, B. M.; Horakeri, R.; Vastrad, C. M.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220251827812 整理番号：22P0314263

COVID-19における次世代シークエンシングデータの包括的解析およびその二次合併症【JST・京大機械翻訳】

Comprehensive analysis of next-generation sequencing data in COVID-19 and its secondary complications

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発行年： 2023年07月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年07月25日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

コロナウイルス病2019(COVID-19)の進行中の流行は,世界的に重大な公衆衛生脅威となっている。COVID-19とその二次合併症における重要な分子変化を発見するために,著者らはCOVID-19の次世代シークエンシング(NGS)データを分析した。NGSデータ(GSE163151)をスクリーニングし,遺伝子発現Omnibusデータベース(GEO)からダウンロードした。本研究では,RプログラミングソフトウェアにおけるDESeq2パッケージを用いて,差次的発現遺伝子(DEG)を同定した。遺伝子オントロジー(GO)および経路濃縮分析を行い,蛋白質-蛋白質相互作用(PPI)ネットワーク,モジュール分析,miRNA-hub遺伝子調節ネットワークおよびTF-hub遺伝子調節ネットワークを確立した。続いて,受信者動作特性曲線(ROC)分析を用い,ハブ遺伝子のジアゴノスティック値を検証した。最初に,954のDEG(477の上方制御と477の下方制御された)を,4つのNGSデータセットから同定した。GO濃縮分析は,免疫系過程および多細胞生物過程に関連した遺伝子におけるDEGの濃縮を明らかにし,REACTOME経路濃縮分析は,免疫系におけるDEGの濃縮および角化エンベロープの形成を示した。Hub遺伝子をPPIネットワーク,モジュール分析,miRNA-hub遺伝子調節ネットワークおよびTF-hub遺伝子調節ネットワークから同定した。さらに,ROC分析は,COVID-19と次のハブ遺伝子,すなわち,RPL10,FYN,FLNA,EEF1A1,UBA52,BMI1,ACTN2,CRMP1,TRIM42およびPTCH1が良好な診断値を有することを示した。本研究は,COVID-19とその二次合併症に関連するいくつかの遺伝子を同定し,疾患機構の知識を改善する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

分子・遺伝情報処理 , 遺伝子発現

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