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J-GLOBAL ID:202202273102875793   整理番号:22A0807851

アルツハイマー病における3遺伝子ベース診断署名【JST・京大機械翻訳】

A 3-Gene-Based Diagnostic Signature in Alzheimer’s Disease
著者 (8件):
資料名:
巻: 85  号:ページ: 6-13  発行年: 2022年 
JST資料番号: A1453A  ISSN: 0014-3022  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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背景:アルツハイマー病(AD)は慢性神経変性疾患である。本研究では,ADに対する潜在的診断バイオマーカーを同定した。【方法】すべてのADサンプルと健康サンプルをGEOデータベースの2つのデータセットから収集し,その中で,R言語のlimmaパッケージを用いて,差次的発現遺伝子(DEG)を分析した。GOとKEGG経路濃縮を,RのクラスタProfilerパッケージを介してDEGに基づいて実施した。また,PPIネットワーク構築と遺伝子予測を,STRINGデータベースとサイトスコープを用いて行った。次に,ロジスティック回帰モデルを,サンプルタイプを予測するために構築した。結果:GEOデータセットのバイオインフォマティクス分析は,GSE5281およびGSE4226データセットにおいて,それぞれ2,063および108DEGを明らかにし,15の重複DEGを見出した。GOおよびKEGG濃縮分析は,神経発達と関係した用語を明らかにした。次に,PPIネットワークからのハブ遺伝子に基づくロジスティック回帰モデルを構築し,3つの遺伝子(ALDOA,ENC1,およびNFKBIA)にモデルを最適化した。訓練セットGSE5281と試験セットGSE4226の曲線下面積の値は,それぞれ0.9647と0.7857であり,このモデルの有効性を意味した。結論:AD患者における遺伝子発現の包括的なバイオインフォマティクス分析,および本研究で構築した有効なロジスティック回帰モデルは,ADの診断方法のための有望な研究価値を提供する可能性がある。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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遺伝子発現  ,  分子・遺伝情報処理 
タイトルに関連する用語 (4件):
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