一、动脉粥样硬化研究中的功能基因组学和DNA阵列技术（论文文献综述）
朱丽娟[1]（2021）在《生物网络比对及其在疾病研究中的应用》文中指出蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络蕴含着重要的生物信息,对分子生物学的影响也越来越大。例如,通过提取PPI网络中的信息可以预测蛋白质的功能以及PPI网络的进化,了解相互作用的细节能够为研究疾病和药物靶标提供参考。目前,基于PPI网络的研究主要包括PPI网络比对以及基于PPI网络的相关研究。网络比对被广泛用于预测蛋白质功能,识别保守的功能模块以及研究物种的进化关系。但是,网络比对是一个NP-complete问题,大部分算法通常在比对大型网络时速度较慢或准确性较差。因此,需要开发高效的网络比对算法。另一方面,人类疾病被视为高度联系的细胞网络的扰动,即疾病不是彼此独立,而是高度相关,我们将相互关联的疾病称为合并症。识别合并症可以为了解疾病进展、探索治疗方案提供参考。PPI网络已被广泛用于评估疾病间的关联。本文就PPI网络比对算法以及基于PPI网络的疾病相关性研究算法进行了探讨。论文的主要内容安排如下:第一章主要介绍了本文的研究背景、研究现状和研究意义。第二章提出了一种快速而准确的算法—NAIGO.该算法首先利用已知的先验知识（例如,基因本体论）将网络划分为子网;对于每个子网对,通过考虑蛋白质同源信息及其局部结构信息,将网络比对问题转化为目标优化问题来对齐它们;然后,基于贪婪算法进行子网比对的局部扩展和全局扩展,进而得到更具生物意义的局部比对和全局比对。我们将NAIGO算法应用于人类和酿酒酵母S288c的PPI网络比对,并将比对结果与其他公认的方法（例如,IsoRank,GRAAL,SANA和NABEECO）进行比较。结果表明,NAIGO方法优于其他方法。第三章提出并比较了 10种基于PPI网络的疾病相关性方法,以研究糖尿病与其他疾病、肥胖与癌症间的关联,其中,DIconnectivity-eDMN方法具有最佳性能。首先,DIconnectivity-eDMN将BP术语映射到PPI网络上以构建BP功能子网,然后,通过重启的随机游走（RWR）对其进行扩展（在整个PPI网络中）以生成扩展的模块化网络（eMN）.此外,我们还基于RWR生成扩展的疾病相关基因,并将扩展的疾病相关基因映射到eMN上,疾病间的关联是通过映射基因集在eMN上的加权互作数来衡量的。DIconnectivity-eDMN方法不仅可以预测疾病间的相关性,而且还可以揭示关联疾病的重要生物学过程。本文提出的网络比对算法以及疾病相关性研究算法在PPI网络上得到了成功运用,但这两种算法的应用不限于PPI网络,还可将其推广到其他类型的生物网络中。
陈卓[2]（2021）在《从“同病异证”角度探究缺血性中风的证候分布特点、临床风险指标及其与POLK基因多态性的关联》文中研究表明目的:本研究旨在从中医学“同病异证”角度探讨缺血性中风（Ischemic stroke,IS）的证候分布特点,运用现代分子生物学技术对IS的证候实质及“同病异证”的科学内涵加以探索,以DNA聚合酶kappa（POLK）基因rs5744724多态性为核心位点探讨其与IS中医证候分布及临床重点数量性状的关联性。方法:收集符合入组标准的缺血性中风患者774例,正常对照793例。对病例组进行辨证诊断分型,收集临床信息资料,包括基本信息、病史、既往史、体格检查、诊断、血清学指标（包括血脂生化、凝血功能、同型半胱氨酸、C反应蛋白等重点血清学指标）、标准证候积分,以Excel软件及Epidata软件建立疾病数据库。提取研究对象全基因组DNA,使用Agena平台的Mass ARRAY SNP基因分型实验技术对目标基因进行多态性位点分型检测,使用规定版本的SPSS软件及PLINK、Editplus计算软件进行本研究的统计学分析。结果:1、缺血性中风患者“同病异证“证候分布情况及特点缺血性中风病例组平均年龄（64.12±10.34）,对照组平均年龄（63.81±10.36）,病例组与对照组在性别构成上的差异无统计学意义（χ2=2.815,P=0.093）,平均年龄在病例组与对照组之间的分布差异亦无统计学意义（t=-0.582,P=0.561）;各证候积分情况如下:风证赋分9.53±2.75;痰证赋分9.99±2.512;血瘀证赋分8.63±1.727;气虚证赋分7.94±1.612;火热证赋分8.8±1.907;阴虚阳亢证赋分11.17±3.666;本研究得出痰证338例、风证307例、血瘀证171例、火热证86例、气虚证88例、阴虚阳亢证17例。2、哈温平衡（Hardy-Weinberg Equilibrium,HWE）及基因型频率分布POLK基因rs5744724多态性位点的基因型在对照组中的分布符合哈温平衡遗传定律(PHWE=0.053);缺血性中风各证候组与对照组之间的rs5744724位点基因型频率分布差异无统计学意义（P>0.05）;合并气虚证、血瘀证分析,结果在IS气虚证+IS血瘀证组与对照组之间,卡方检验结果显示POLK基因rs5744724位点的基因型频率分布差异具有统计学意义（χ2=6.99,P=0.03）;3、缺血性中风发生风险与POLK基因rs5744724多态性的关联分析在加性模型（CC vs.CG vs.GG）、显性模型（CC+CG vs.GG）、隐性模型（CC vs.CG+GG）、等位基因（C vs.G）模型四个遗传模型中,POLK基因rs5744724多态性与缺血性中风病的发生风险的关联分析均无统计学意义（均P>0.05）;4、缺血性中风各证候发生风险与POLK基因rs5744724多态性的关联分析（1）在各个遗传模型中,缺血性中风血瘀证[加性模型:P=0.03;显性模型:P=0.04;等位模型:P=0.03]、气虚证[显性模型:P=0.04]的发生风险与POLK基因rs5744724多态性的关联性均具有统计学意义,合并气虚证与血瘀证分析发现POLK基因rs5744724多态性与缺血性中风气虚证+血瘀证的发生风险显着关联[加性模型:P=0.02;显性模型:P=0.01;等位模型:P=0.01],而无论在任何一个遗传模型中,均未体现出风证、火热证、痰证与POLK基因多态性的关联性;（2）校正年龄、性别分层后,缺血性中风血瘀证[加性模型:Padj=0.02;显性模型:Padj=0.03]、气虚证[显性模型:Padj=0.04]、气虚证+血瘀证[加性模型:Padj=0.02;显性模型:Padj=0.01]发生风险与POLK基因rs5744724多态性均显着关联,但在校正性别年龄后,在各遗传模型中,仍然未见其余三证（风证、火热证、痰证）与POLK基因多态性存在统计学关联。5、IS血瘀证、气虚证评分与POLK基因rs5744724多态性的关联分析血瘀证、气虚证的评分与POLK基因rs5744724多态性的统计学相关分析未见存在显着差异性[血瘀证加性P=0.77、显性P=0.82、隐性P=0.76;气虚证加性P=0.98、显性P=0.92、隐性P=0.75];在校正性别、年龄指标后,依然未见两个证候（血瘀证、气虚证）的评分与POLK多态性的存在显着统计学差异性[血瘀证加性Padj=0.79、显性Padj=0.86、隐性Padj=0.76;气虚证加性Padj=0.90、显性Padj=0.99、隐性Padj=0.74]6、POLK基因多态性与缺血性中风患者血压（收缩压、舒张压）水平的关联性分析rs5744724多态性与缺血性中风患者收缩压水平的相关性具有统计学意义[加性模型:Padj=0.04];并未发现舒张压水平与POLK基因rs5744724多态性存在统计学关联[加性模型:Padj=0.23;显性模型:Padj=0.45;隐性模型:Padj=0.16]。7、POLK基因多态性与缺血性中风患者空腹血糖水平、餐后两小时血糖水平的关联性分析POLK基因rs5744724多态性与研究对象的空腹血糖水平及餐后2小时血糖水平均未存在统计学关联[空腹血糖加性模型:P=0.69,显性模型:P=0.35;隐性模型:P=0.30;加性模型:Padj=0.74,显性模型:Padj=0.40;隐性模型:Padj=0.31;餐后2小时血糖校正前加性模型:P=0.61,显性模型:P=0.34;隐性模型:P=0.31;加性模型:Padj=0.68,显性模型:Padj=0.37;隐性模型:Padj=0.24;]。8、POLK基因多态性与缺血性中风患者的凝血标志物水平的关联性分析POLK基因rs5744724多态性与缺血性中风患者凝血标志物APTT、D-D、FIB、INR、PLT、PT、PTA、TT的相关性均无统计学意义;根据性别、年龄校正后进一步分析两者关联性,结果也未发现多态性位点与凝血标志物有统计学关联。9、POLK基因多态性与缺血性中风患者的血脂的关联性分析同样,在校正性别年龄前,POLK基因rs5744724多态性与缺血性中风患者的血脂指标如APO-A、APO-B、HDL、LDL、VLDL、TC、TG的关联性未见统计学意义;继续校正性别、年龄因素分析,也未发现rs5744724多态性与缺血性中风患者的各类血脂存在统计学关联。10、POLK基因多态性与缺血性中风患者的Hcy、CRP的关联性分析在校正性别年龄前,未发现缺血性中风患者的C反应蛋白、同型半胱氨酸水平与POLK基因rs5744724多态性存在统计学关联;校正性别年龄后,CRP、Hcy水平与POLK基因rs5744724多态性的统计学关联亦未见体现。结论:（1）《标准》分型按照频数大小顺序从大到小排列依次为338例、307例、证171例、证86例、证88例、证17例,分别为痰、风、血瘀、气虚、火热、阴虚阳亢证的数量,以前三者最为多见。（2）POLK基因rs5744724位点多态性可能影响IS气虚证及血瘀证的发生,可能是这两个证候的独立风险位点,但不作为IS其他证候的风险遗传因子。（3）POLK基因rs5744724多态性与IS患者收缩压水平存的统计学分析显着差异性,该SNP亦可能影响IS患者收缩压水平。而在血脂水平、凝血标志物水平、血糖水平、CRP、Hcy等风险指标的关联性分析中,本研究并未发现POLK基因rs5744724多态性与IS患者上述指标存在显着统计学关联性。
刘红宏[3]（2021）在《肠道菌群及循环代谢产物与冠心病严重程度及其不良预后的相关机制研究》文中研究表明目的:冠状动脉粥样硬化性心脏病（冠心病）与肠道菌群变化密切相关。近年来的研究表明,肠道微生物参与合成的代谢产物氧化三甲胺（Trimethylamine N-oxide,TMAO）已被证实促进动脉粥样硬化斑块的形成并且是不良心血管事件的预后标记物。然而,肠道微生物组在不同严重程度的冠心病患者中的具体特征以及与心血管疾病不良预后的相关性仍有待系统研究。方法:在第一部分的基线期,针对201名受试者进行多组学分析（肠道菌群16S rRNA基因的V3-V4区测序和血清非靶向代谢组学）,发现肠道菌群物种组成和血清代谢谱均随着冠心病的严重程度增加而发生了显着变化。在第二部分,将来自健康对照和冠心病患者的粪便混合物定殖到无菌C57BL/6 J小鼠中,饲以高脂饮食喂养12周。系统评估了冠心病相关菌群对胆汁酸代谢和胆固醇水平的影响,并通过转录组测序和流式细胞术探索了系统性和肠道免疫应答的变化。第三部分的研究中继续入组冠心病患者、扩充队列,针对319名受试者粪便样本进行了宏基因组测序,并展开了纵向随访。通过建立随机生存森林模型寻找与心血管不良结局相关的微生物预后标记物。针对ApoE-/-小鼠进行粪菌移植实验,探究紊乱失衡的冠心病相关菌群对动脉粥样硬化以及炎症表型的促进作用。最后,将与预后相关的菌株定植到无菌ApoE-/-小鼠中,观察其对血小板功能和血栓表型的影响。结果:在第一部分针对201名受试者的分析中,我们确定了与冠心病严重表型呈现正相关或负相关的29种代谢物模块,以及在冠心病不同亚组中特征性富集的细菌共丰度簇（Co-abundance group,CAG）。具有显着丰度变化的肠菌如Roseburia,Ruminococcaceae和Clostridium Ⅳ通过调节胆汁酸,芳香类化合物的代谢活性进而影响动脉粥样硬化的发生发展。基于这些特征性变化的细菌和代谢产物所构建的疾病分类器具有能够在另一独立小型验证队列中准确区分诊断冠心病不同亚组的鉴别能力。第二部分的动物实验研究发现,相较于健康对照,接受冠心病菌群定植的受体小鼠显示出增强的血管僵硬度。冠心病组受体小鼠表现为Clostridium symbiosum和Eggerthella丰度增加,使得小鼠血清和粪便中以石胆酸和酮衍生物为主的次级胆汁酸比例上调,并引起了循环胆固醇水平升高。并且,冠心病微生物定植促进小鼠小肠固有层以Th17/Treg失衡为主的异常免疫应答和肠屏障通透性恶化。第三部分的研究通过进行肠道菌群宏基因组数据分析,在菌株水平证明了肠道微生物的多样性和组成与冠心病的严重程度密切相关。明确了冠心病患者微生物的长期定植加剧ApoE-/-小鼠主动脉粥样硬化斑块的形成和斑块不稳定。紊乱的冠心病相关微生物产生更高水平的内毒素,作用于主动脉TLR4-CD14信号途径,引起血管和系统性免疫炎症反应的激活。表现为主动脉中性粒细胞比例增加和CD4+T淋巴细胞活化,脾脏中以Th1/Th2比率增加为主要特征的免疫失衡。该部分的研究重点评估了预测主要不良心血管事件的微生物特征,并且验证了不良预后相关肠菌标志物Bacteroides thetaiotaomicron具有促进血栓形成和刺激血小板活化的潜能。结论:肠道菌群及其代谢物与冠心病严重程度密切相关,冠心病患者肠道微生物组在动脉粥样硬化发生发展中有贡献,肠道菌群中的关键成员及其代谢物可能成为预测冠心病预后的生物标志物。本论文为了解宿主-肠道菌群在动脉粥样硬化发病机理中的相互作用以及日后开展个体化的精准二级预防诊疗提供了思路。
王春玥[4]（2021）在《基于代谢组学和转录组学探讨冠心病发生发展机制》文中认为目的:通过代谢组学分析不同进展阶段的冠心病患者代谢差异。方法:应用超高效液相色谱-飞行时间质谱联用的代谢组学检测技术分析冠状动脉不同狭窄程度的冠心病患者外周血小分子代谢物,包括20例冠状动脉无狭窄（正常组）、19例冠状动脉临界病变（临界组）和18例急性心肌梗死（心肌梗死组）,寻找与冠心病发生发展有潜在相关性的差异代谢物及代谢通路。结果:冠心病不同进展阶段血浆代谢组学分析总共检测出554种代谢物,临界组比正常组、心肌梗死组比正常组和心肌梗死组比临界组的组间差异代谢物分别为172种、26种和188种。（1）临界组比正常组和心肌梗死组比正常组的组间差异代谢物交集共4种物质:丙氨酸、2-氧代己酸、N-羧乙基-γ-氨基丁酸和异紫花前胡内酯,与正常组相比,其在临界组与心肌梗死组均下调。（2）临界组比正常组同心肌梗死组比临界组的组间差异代谢物交集共131种,其中L-谷氨酰胺、脯氨酸在冠心病发生发展的不同阶段呈非线性改变,临界组同正常组相比显着减低,而急性心肌梗死组较临界组升高,差异有统计学意义。在冠心病发生发展过程中存在丙氨酸、天冬氨酸、谷氨酸代谢;氨酰tRNA生物合成;D-谷氨酰胺与D-谷氨酸代谢和脂肪酸生物合成通路显着变化。结论:冠心病患者在疾病的发生和发展的不同阶段具有不同的血浆代谢指纹,并存在不同的代谢通路紊乱,L-丙氨酸和2-氧代己酸可能与冠心病的发生有潜在相关性,同时L-谷氨酰胺、脯氨酸是与冠心病进展有强关联性的生物标志物,在冠心病发生发展过程中存在丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代谢;氨酰tRNA生物合成;D-谷氨酰胺与D-谷氨酸代谢、脂肪酸生物合成通路显着变化。目的:基于转录组学分析不同进展阶段冠心病患者差异表达基因图谱,探索与冠心病发生发展相关的特异性基因及通路。方法:经冠脉造影与血样质控,选择8例冠脉临界病变患者（临界组）,并根据性别、年龄匹配冠脉造影正常者8例（正常组）,急性心肌梗死患者8例（心肌梗死组）,通过Illumina平台的HiSeq高通量测序技术对不同组别患者外周血单核细胞基因组测序,筛选组间差异表达基因（differentially expressed genes,DEGs）,应用多种生物学分析技术包括GO和KEGG富集分析及蛋白质-蛋白质相互作用网络分析等进行DEGs功能分析。结果:与正常组相比,临界组有169个DEGs（基因集1）,富集于59个GO条目和17个KEGG通路;心梗组较对照组有2028个DEGs（基因集2）,富集于311个GO条目和20个KEGG通路;心梗组与临界组相比,有376个DEGs（基因集3）,富集于66个GO条目和20个KEGG通路。1)在冠心病进展过程中,基因集1、3交集基因包括DKK3、NR4A1、HIP1和PAX8-AS1。2)在冠心病发生过程中,基因集1、2交集基因共98个DEGs,其中65个上调基因和33个下调基因,于46个GO条目和10个KEGG通路中显着富集。在冠心病发生发展过程中CSF3、IL-1A、CCR7和IL-18表达显着上调,MAPK14的表达显着下调,相关的DEGs显着富集于炎症反应等GO条目及IL-17信号通路和细胞因子-细胞因子受体相互作用通路。结论:本研究初步获取了不同进程冠心病患者差异表达基因图谱,发现DKK3、NR4A1、HIP1和PAX8-AS1基因表达改变与冠心病进展潜在相关,CSF3、IL-1A、CCR7、IL-18和MAPK14基因表达改变与冠心病发生有潜在相关性。炎症反应相关的IL-17信号通路和细胞因子及细胞因子受体相互作用信号通路可能是冠心病治疗的潜在生物标志物和靶点。心血管疾病是世界范围内发病率和死亡率最高的疾病,而冠心病是导致心血管疾病死亡的主要原因。目前已有研究通过组学检测生物标记物探索冠心病发病、进展及预后风险。组学生物标志物（如基因组学、表观遗传学、转录组学、代谢组学和蛋白质组学）可作为有效的生物标志物预测特定疾病具有潜在的作用,对预测冠心病风险有一定疗效,但在预测心血管疾病方面,还需要进一步的证据。这篇综述总结目前与冠心病相关的组学生物标志物这一新生物领域的信息、技术和临床资料。未来,多组学技术联合应用有望发现更多新的冠心病标记物,更好地控制普通人群的心血管疾病风险。
王靖怡,李军,陈恒文,刘咏梅,潘菊华,王阶[5]（2020）在《冠心病血瘀证免疫炎症机制研究撷要》文中提出冠心病（Coronary heart disease,CHD）是动脉粥样硬化导致器官病变的最常见类型,免疫炎症机制在动脉粥样硬化的发生发展过程中发挥着重要的作用。中医认为冠心病属"胸痹心痛"范畴,以血瘀证为主要证候要素,而冠心病血瘀证患者的免疫功能往往易于呈现紊乱状态,以免疫炎症机制为切入点,开展冠心病血瘀证相关研究,是对血瘀证证候内涵的挖掘和拓展,也对充分理解活血化瘀药物的作用具有重要意义。本文概述多组学技术在冠心病血瘀证免疫炎症方面的应用研究成果,梳理冠心病血瘀证中涉及到的免疫炎症相关环节（如免疫细胞、明星标志物、信号通路等）,以及活血化瘀中药在调节免疫反应中的具体作用机制等,以概览冠心病血瘀证在免疫炎症方面的实质内涵。
刘庆荣[6]（2020）在《SERPINA1基因SNP rs6647变异与大动脉粥样硬化性脑卒中遗传风险的关联研究》文中研究表明目的:脑卒中是老年神经系统疾病致残率最高的疾病之一。研究发现,大动脉粥样硬化性脑卒中（large artery atherosclerotic stroke,LAS）的发生与SERPINA1基因的SNP rs6647 G等位基因的变异有显着的关联。截止目前,新的卒中风险基因SERPINA1 SNP rs6647 G等位基因变异增加LAS患病风险的机制尚不清楚方法:本研究的开展基于全基因组关联研究。首先,使用Haplo Reg v4.1软件对SNP rs6647变异进行功能注释;其次,在结合多个数据库的基础上使用表达数量性状座位分析（expression quantitative trait loci analysis,eQTLs）,找出人体56个组织中SNP rs6647和SERPINA1基因表达的潜在关联,统计结果满足Bonferroni方法进行多重检验校正的阈值P<0.05/56=8.93E-04;其次,采用GEO数据库的两个独立的缺血性脑卒中基因数据集来进行基因表达分析的病例对照研究,以验证人全血中SERPINA1基因表达的差异性;然后,采集了8个LAS患者和14个健康者的外周血,采用RT-qPCR的方法验证两组受试者的外周血SERPINA1基因表达水平的差异;最后,采用SERPINA1基因共表达基因网络分析,研究SERPINA1基因的共表达基因,生物学通路和基因-疾病的关系。结果:第一阶段,功能注释结果显示SNP rs6647参与调节人体内多个组织器官,尤其是脑组织和外周全血的基因表达;SNP rs6647变异型多定位在外周血液和胚胎脑组织中的原发性中性粒细胞组蛋白的增强子区域。第二阶段,eQTLs分析发现SNP rs6647 G等位基因的变异与外周血SERPINA1基因表达增加存在关联;通过各个脑组织的eQTL分析,发现rs6647 G等位基因变异与SERPINA1位点及其周围基因的表达没有关联,即在人类脑组织中,没有发现这种变异和SERPINA1以及SERPINA1位点及其周围基因的显着eQTL;研究发现,除SERPINA1基因本身,该变异可能影响SERPINA1位点及其周围其他基因的表达,rs6647 G等位基因与纤维母细胞转化（P=2.49E-04）和心脏左心室（P=8.92E-04）SERPINA1基因及其周围包括IFI27L1基因的表达显着相关,而DDX24基因与主动脉（P=6.77E-04）相关;SERPINA1基因水平在男性、女性体内无性别差异。第三阶段,基因表达分析的病例对照研究进一步证实缺血性卒中事件发生时,LAS患者全血SERPINA1基因表达水平明显高于健康人。第四阶段,在病例对照研究中,进一步验证,LAS患者外周血SERPINA1基因表达水平比健康人外周血SERPINA1基因表达水平高1.85倍。第五阶段,SERPINA1基因共表达基因网络研究,发现SERPINA1基因及其共表达网络基因参与体内的炎症、免疫等多个通路;SERPINA1基因导致动脉粥样硬化的关联基因有HPX,ALDOB,CYP2C9,HRG,CYP2E1,ORM1,CYP2C8,AMBP,KNG1,APOC3等;本研究首次将SERPINA1基因与LAS等多个疾病进行全基因组关联研究,发现SERPINA1基因及其共表达网络基因与机体多种疾病相关,例如,动脉粥样硬化、冠心病、炎症、胰岛素抵抗、代谢综合征和高血压等。结论:1、通过该研究证实了人外周血中SERPINA1基因的SNP rs6647的G等位基因变异会增加LAS的风险,本研究的发现将为SNP rs6647增加LAS风险的机制提供新的研究思路。2、LAS患者外周血SERPINA1基因表达水平比健康人外周血SERPINA1基因表达水平高。3、SERPINA1基因与动脉粥样硬化、炎症等多个疾病存在关联,其与相关的共表达网络基因参与体内的炎症、免疫和脂质代谢等多个生物学通路。
张湘卓[7]（2020）在《基于DNA羟甲基化修饰调控mRNA表达探讨早发冠心病血瘀证相关易感基因》文中认为目的:根据早发冠心病（premature coronary heart disease,PCHD）血瘀证患者外周血DNA羟甲基化（DNA hydroxymethylation）状态和全基因组芯片m RNA表达,筛选两者的差异基因并取交集,探索早发冠心病血瘀证易感基因及疾病发生发展的作用机制。方法:（1）根据早发冠心病诊断标准和中医辨证标准从422例样本中筛选出早发冠心病血瘀证患者20例、早发冠心病非血瘀证患者20例、非早发冠心病血瘀证患者20例、健康人20例;从上述样本中每组选6例,每例取外周血3 m L,根据DNA羟甲基化免疫共沉淀芯片（h Me DIP-Chip）检测DNA羟甲基化状态,通过组间比较分析筛选出调控早发冠心病血瘀证的差异基因;（2）选取早发冠心病血瘀证组和健康对照组各6例,每例取外周血2 m L,根据全基因表达谱芯片检测基因组m RNA的表达,综合DNA羟甲基化和m RNA的表达水平取交集筛选出与早发冠心病血瘀证相关的差异基因,并进行GO功能和KEGG分析。结果:（1）hMe DIP-chip芯片结果显示:各组间比较差异羟甲基化基因共计4980个,主要分布在高Cp G密度启动子区,对比早发冠心病血瘀证组与健康对照组结果显示DNA羟甲基化修饰表达上调的基因224个、下调649个。（2）全基因表达谱芯片结果显示:与早发冠心病血瘀证相关的差异表达基因有405个,其中m RNA表达上调112个,下调293个。综合DNA羟甲基化和m RNA的表达水平取交集,两者存在共同差异基因11个,其中上调4个,下调7个。（3）经GO功能和KEGG分析,与这些差异基因相关的信号通路有20余条,如核苷酸剪切修复（Nucleotide excision repair）、内吞作用（Endocytosis）等。（4）早发冠心病血瘀证组富含亮氨酸重复序列免疫球蛋白样蛋白1（LRIG1）、β-2A微管蛋白基因（TUBB2A）DNA羟甲基化和m RNA表达程度均降低（P<0.05或P<0.01）。结论:（1）DNA羟甲基化差异基因表达下调的有694个、m RNA表达下调的有293个,两者存在相同的差异基因11个,其中7个低表达,说明这些共同差异基因的低表达可能是导致早发冠心病血瘀证发生发展的机制之一。（2）通过GO功能和KEGG分析,11个共同差异基因相关的相关通路有20余条,主要与血管内皮损伤、炎症、斑块及脂质代谢等有关,提示以上通路与早发冠心病血瘀证发生发展的机制相关联。（3）早发冠心病血瘀证组TUBB2A、LRIG1基因DNA羟甲基化和m RNA表达程度均降低（P<0.05或P<0.01）,且与EGFR互作用,可能是由于TUBB2A、LRIG1被抑制或突变导致低表达,从而减弱了对EGFR的负向调节使其高表达,干扰了表皮生长因子信号正常传递,影响心肌和血管平滑肌细胞重构的信号转导,导致早发冠心病血瘀证的发生发展,故LRIG1、TUBB2A基因DNA羟甲基化调控其m RNA低表达可能是早发冠心病血瘀证发生发展的危险因素之一。
李蒋凤[8]（2020）在《基于网络药理学的桃仁-红花联合叶酸抗冠状动脉粥样硬化作用机制的研究及其临床靶基因预测》文中研究表明目的动脉粥样硬化是血管病变的常见病理变化,发生部位、涉及系统都较多,可见心脑血管、颈部血管、下肢血管、肾脏血管等,而以冠状动脉粥样硬化为全民健康负担最重,患病率基数较高,病死率最高。心脏支架微创手术技术发展日趋完善,冠状动脉粥样硬化所致的急性心肌梗死治愈率较前明显提高,但仍有许多并发症待解决,从二级预防角度上延缓和防治冠状动脉粥样硬化,仍有进一步探索的意义。近年来中药与西药联用治疗冠状动脉粥样硬化的效果被证实较单一用药效果好,中药药对桃仁、红花是活血化瘀、行气止痛的要药,常用于冠状动脉粥样硬化的防治处方中,西药叶酸也是冠状动脉粥样硬化防治指南中的重要辅助用药。本课题拟从生物信息学角度通过基因表达谱分析冠状动脉粥样硬化风险预测靶点,从网络药理学的角度探索两者联用防治冠状动脉粥样硬化的作用靶点、作用通路,有助于进一步了解其具体分子机制。方法1.生物信息学靶基因预测在本研究中,我们从基因表达综合（GEO）数据库中获得了GSE90074的基因芯片数据。首先,通过病变组与正常组的比值分析并筛选差异表达基因（DEGs）,并且根据基因本体论（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）进行功能聚类分析。其次,通过STRING数据库,建立蛋白质相互作用图谱,了解差异基因彼此之间的关系。再次,通过Cytohubba和MCODE插件筛选重要模块和关键基因。最后,挖掘基因芯片临床数据,建立临床特征与关键基因表达之间的多变量logistic回归模型,预测靶基因与冠状动脉粥样硬化的风险关系。2.网络药理学分析在桃仁、红花联合叶酸抗冠状动脉粥样硬化作用机制的网络药理学分析中,首先,通过TCMSP数据库获取桃仁、红花药对的有效成分,并通过Pubchem数据库中检索叶酸获得其结构;其次,分别在UniProt数据库、PharmMapper数据库平台获取相应的靶点基因,将桃仁、红花、叶酸所对应的靶点基因进行合并去重;再次,以“冠状动脉粥样硬化”为关键词在OMIM、GeneCards数据库中检索疾病相关的靶点,并将疾病对应的基因与药物靶点基因取交集,获得桃仁、红花联合叶酸抗冠状动脉粥样硬化作用可能对应的靶点基因,构建药物调控网络;最后,对桃仁、红花联合叶酸抗冠状动脉粥样硬化作用靶点基因进行功能富集分析,并且筛选出重要模块和关键基因。结果1.生物信息学靶基因预测结果通过对阻塞性冠状动脉粥样硬化基因芯片的综合分析,得到432个基因被认为有显着意义的差异表达基因,其中上调基因81个,下调基因96个。上下调基因功能富集分析,主要分子功能为与内源性或外源性脂质抗原结合、连接泛素蛋白连接酶、连接锌离子和雄激素受体结合密切相关,参与内皮细胞凋亡过程的正向调节、免疫球蛋白分泌的调节和免疫应答等代谢过程。绘制差异基因蛋白互作网络,并筛选出重要模块和关键基因,获得11个关键基因:BTRC、NFKBIA、PSMB1、PSMC1、COPS5、NEDD8、PSMA6、PSMD4、PSMD12、UBC、RPS4X;并结合临床特征数据,建立模型预测OCAD的风险与性别、高脂病史、NEDD8、BTRC、COPS5、PSMA6、PSMD12、RPS4X、NFKBI表达量有关。2.网络药理学分析结果获得桃仁、红花药对有效活性成分45个,与叶酸的分子结构,结合冠状动脉粥样硬化疾病,分析桃仁、红花联合叶酸抗冠状动脉粥样硬化的作用靶点,构建药物调控网络,展现叶酸、桃仁、红花药物的靶基因与靶基因间相互作用网络关系,以及叶酸、桃仁、红花药物分别与靶基因的药效团关系,了解药物间的关系;构建药物抗冠状动脉粥样硬化作用靶点间的网络互作关系,并分析其功能富集,以及重要模块与关键靶点。重要模块GO富集分析,主要参与DNA模板化的转录及转录正调控;凋亡过程负调控;促进RNA聚合酶II转录正调控;前列腺上皮细胞分化的发展;调节DNA损伤刺激反应过程;其分子功能主要为作用于转录因子活性,序列特异性DNA结合;受体信号蛋白酪氨酸激酶活性;类固醇结合。重要模块KEGG富集分析,通路主要为甲状腺激素信号通路、p53信号通路、PI3K-Akt信号通路、HIF-1信号通路、细胞凋亡、MAPK信号通路、Toll样受体信号通路、细胞周期、Wnt信号通路、非酒精性脂肪肝（NAFLD）、乙型肝炎、肺结核、百日咳、军团病、弓形体病、单纯疱疹感染、HTLV-I感染、甲型流感、病毒性心肌炎、沙门氏菌感染、阿米巴病、巴尔病毒感染、ErbB信号通路、肿瘤坏死因子信号通路、催乳素信号通路、FoxO信号通路、类节点受体信号通路、粘着斑南美锥虫病、多种癌症通路。得到8个关键靶点,分别为ALB、MAPK8、EGFR、CASP3、VEGFA、MYC、ESR1、CCND1。结论本课题应用网络药理学与生物信息学技术综合分析冠状动脉粥样硬化,从分子靶点层面了解桃仁、红花联合叶酸抗冠状动脉粥样硬化的作用靶点、作用通路,初步阐释了桃仁、红花联合叶酸抗冠状动脉粥样硬化的作用机制,可能主要通过影响DNA结合、修饰、损伤、转录、翻译成蛋白质以及蛋白质修饰的过程,干扰蛋白质或酶的功能,从而实现抗冠状动脉粥样硬化的作用。且发现桃仁-红花联合叶酸抗冠状动脉粥样硬化的通路中有许多与各种癌症通路有关。
曾丽玲[9]（2020）在《高脂血症基因表达谱及其不同中医体质人群miRNA表达差异性》文中指出目的:1.初步分析高脂血症人群的临床特征并探寻高脂血症与非高脂血症对照人群外周血单核细胞的基因表达谱特征,筛选与高脂血症形成相关的差异表达基因,并深入探讨与其相关的细胞生物功能和信号通路;2.初步分析高脂血症不同体质人群的临床特征并探寻高脂血症不同体质人群血清中差异表达的miRNAs,深入探寻高脂血症不同中医体质形成及其与动脉粥样硬化性疾病相关的信号通路。方法:第一部分研究方法:研究采用的是横断面研究设计,于2017年对广东省村落地区人群进行筛查,根据纳入和排除标准,运用简单随机抽样方法,最终纳入20例高脂血症及19例非高脂血症对照人群,对所有受试者进行临床生化检测,收集人口学资料及临床资料进行临床特征分析。对临床数据资料采用SPSS软件（version 17,SPSS Inc.,Chicago,IL,USA）分析。由于本研究总样本量为39,即n<40,对性别、吸烟史、饮酒史及体质类型等定性料则用Fisher精确概率法,以均值和百分比（N（%））表示;对于年龄、体重指数及临床生化指标等计量资料,满足正态分布且方差齐性检验则用独立样本t（Student’s t-test）检验分析,以均数和标准差（mean±SD）表示,若满足正态分布但方差不齐时则采用t’检验,若不符合正态分布的计量资料则用非参数检验,以中位数和四分位间距M（P25～P75）表示。假设检验统一使用双侧检验,均列出检验统计量及P值,以P值<0.05作为差异有统计学意义的标准。此外,还收集所有受试者的外周血单核细胞（PBMC）样本,采用Agilent SurePrint G3 Human Gene Expression v3 Microarray 基因芯片技术进行全基因表达检测:提取总RNA并质检,参照芯片标准流程进行反转录合成cDNA,再进一步合成用Cyanine-3-CTP（Cy3）标记的cRNA,标记好的cRNA样品片段化后和芯片杂交,洗脱后利用 Agilent Scanner G2505C（Agilent Technologies）扫描得到原始图像。再通过Feature Extraction软件处理原始图像提取原始数据,生成的原始数据文件经Genespring软件进行quantile标准化后进行后续的数据分析。通过表达谱芯片质控探针的中位变异系数值（Median CV）和样本的检出率,结合芯片数据箱线图对基因芯片实验及数据进行质控。采用样本聚类分析、样本相关性分析及主成分分析（PCA）对PBMC样本芯片数据进行分组评估,剔除极端离群样本,进一步对生物样本进行质控和筛选,纳入具有生物学重复性的样本,最终纳入19例高脂血症和8例非高脂血症对照组人群的基因芯片数据进行后续基因表达谱分析。对芯片数据的分析,采用Fold-change（表达差异倍数）以及T检验（Student’s t-test）统计学方法进行差异基因筛选,依据fold change≥2或≤0.5且P<0.05的筛选标准确定高脂血症及非高脂血症对照组人群间的差异表达基因。并用散点图,火山图和聚类分层图对差异表达基因筛选结果进行直观展示。再运用DAVID 6.8.在线平台对差异表达基因进行 GO（Gene Ontology）功能注释和 KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）通路富集分析。并参考String数据库,利用cytoscape软件（Version 3.7.2）分别绘制上调基因间和下调基因间相互作用网络图。最后结合文献,挑选表达差异倍数较大且差异具有统计学意义的基因进行验证,依据本研究高脂血症和非高脂血症对照组的纳入和排除标准,通过随机抽样方法,再次纳入研究对象,进一步扩大样本量,收集受试者的PBMC样本,提取总RNA,利用qRT-PCR（Quantitative Real-time-PCR）方法对选取的差异表达基因进行验证。第二部分研究方法:研究采用的是横断面研究设计,运用分层抽样的方法,于2017年对广东村落地区人群进行筛查,根据诊断、纳入和排除标准筛选出347例高脂血症病例,依据体质类型进行分层,其中高脂血症平和质234例、高脂血症实性体质53例及虚性体质60例。再采用简单随机抽样的方法从高脂血症平和质、高脂血症实性体质及虚性体质人群中各抽出10例受试者参与本研究,对所有受试者进行临床生化检测,收集人口学资料及临床资料并进行分析。对三组不同体质高脂血症人群的临床数据资料的比较,采用SPSS软件（version 17,SPSS Inc.,Chicago,IL,USA）分析。由于本研究中总样本量为24,n<40,对于性别、吸烟史、饮酒史、糖尿病史、高尿酸血症病史、慢性炎症性疾病史及慢性肾功能不全病史等定性资料的比较采用Fisher精确概率法,并用Bonferroni法校正P值对分布差异的变量进行两两比较,以均值和百分比（N（%））表示;连续性变量符合正态分布则采用方差分析,并用Bonferroni法进行多重比较,以均数和标准差（mean±SD）表示。假设检验统一使用双侧检验,列出检验统计量及P值,以P值<0.05作为差异有统计学意义的标准。并收集每例受试者的血清样本,提取总RNA并进行质控,运用qPCR原理,使用针对miRNA的反转录试剂盒QIAGEN miScript Ⅱ RT Kit对提取的总RNA进行反转录形成cDNA,运用miScript miRNA PCR Array芯片并结合miScript SYBR Green PCR Kit按照生产厂商规定的标准操作流程进行qPCR试验,检测miRNA表达,得到miRNA PCR Array芯片数据。用R软件的princomp函数进行主成分（PCA）分析筛选生物芯片样本,剔除极端离群样本,进一步对生物样本进行质控和筛选,纳入具有生物学重复性的样本,最终分别纳入高脂血症平和质9例、实性体质7例及虚性体质8例样本的miRNA芯片数据进行后续miRNA表达差异性分析。将miRNA PCR array检测的原始数据导入QIAGEN公司提供的在线平台（QIAGEN 3.5）,采用中位值对miRNA芯片原始信号值进行标准化后,进行差异表达miRNA分析及靶基因预测。计算两两组的每个基因的2^(-Avg.（Delta（Ct））,采用Fold-change（表达差异倍数）以及T检验（Student’s t-test）统计学方法对差异表达miRNA进行筛选,计算Fold change值和P值。依据Fold change≥2或≤0.5且P<0.05作为确定组间差异表达miRNA的标准。样本聚类分析是采用层次聚类,以欧式距离作为聚类指标。对每组差异筛选结果绘制散点图,火山图和聚类分层图。用DAVID 6.8在线平台对靶基因进行KEGG pathway富集分析;用Venny分析在线平台对特定差异表达miRNA进行维恩分析;并根据KEGG数据库,利用cytoscape软件（Version 3.7.2）分别绘制miRNA与富集通路之间的相互作用网络图。结果:第一部分研究结果:高脂血症与非高脂血症对照组临床资料分析结果显示,两组之间性别、吸烟史、饮酒史及体质类型的分布差异无统计学意义（P>0.05）;高脂血症人群比非高脂血症对照人群年龄及体重指数偏高（P<0.05）,且高脂血症人群中超敏C反应蛋白及血糖水平均较高（P<0.05）。其他促甲状腺激素、游离三碘甲状腺原氨酸（FT3）、游离四碘甲状腺原氨酸（FT4）、降钙素原、血白细胞数、血红细胞数、血小板、肾小球滤过率、血红蛋白量、血尿酸、血肌酐等在两组间的差异无统计学意义（P>0.05）。基因芯片数据分析结果显示高脂血症与非高脂血症人群PBMC样本基因表达谱具有明显差异性,共检测出4795差异表达基因,其中在高脂血症组中有2101个基因表达上调,2694个基因表达下调。对差异表达基因进行GO功能注释及KEGG通路富集分析,结果显示共富集了 3242条失调的GO功能和18条KEGG信号通路,根据P值由小到大的顺序筛选出前40位的GO条目,分子功能相关的条目主要涉及到趋化因子受体活性（chemokine receptor activity）、G蛋白偶联趋化因子受体活性（G-protein coupled chemoattractant receptor activity）等;细胞组成主要涉及特异性颗粒内腔（specific granule lumen）等;生物学过程主要涉及到趋化因子介导信号通路（chemokine-mediated signaling pathway）、中性粒细胞激活（neutrophil activation）、中性粒细胞介导的免疫（neutrophil mediated immunity）等。富集的18条KEGG信号通路主要涉及单纯疱疹病毒1型感染通路（Herpes simplex virus 1 infection）、细胞因子受体相互作用（Cytokine-cytokine receptor interaction）等。富集显着的GO生物功能和KEGG信号通路大部分均与感染免疫和炎症相关,提示高脂血症形成的分子机制可能主要与免疫炎症相关的生物功能和信号通路失调相关。通过扩大样本量,选取表达差异倍数较大的17个基因利用qRT-PCR方法进行验证,结果显示 ATP1A1、DFNB31、FAM53B、HBEGF、MAPK14、PIK3CB、ABCA1 基因在高脂血症与对照组中表达差异性具有统计学意义（P<0.05）。根据基因功能和通路富集分析结果显示这些差异表达基因可能参与高脂血症形成的生物过程包括:ATP1A1调控的机械刺激反应（response to mechanical stimulus）、FAM53B 正向调控 Wnt信号通路、ABCA1调控环嘌呤核苷酸代谢过程（cyclic purine nucleotide metabolic process）、HBEGF 调控上皮细胞迁移（epithelial cell migration）。第二部分研究结果:高脂血症平和质组、实性体质组和虚性体质组三组临床资料分析结果显示,糖尿病史、高尿酸血症病史、FT3、血尿酸水平、血白细胞计数、血红细胞数及血红蛋白量在三组中的差异具有统计学意义（P<0.05）。对定性资料利用Bonferroni法校正检验效能,将糖尿病和高尿酸血症病史采用Fisher精确概率法进行两两比较,结果表明高脂血症实性体质患者比高脂血症虚性体质和平和质患者更常伴有糖尿病和高尿酸血症（P<0.05）。对定量资料FT3、血尿酸水平、血白细胞计数、血红细胞数及血红蛋白量采用Bonferroni法进行方差分析多重比较,结果显示高脂血症虚性体质血FT3水平较其他两种体质均显着降低（P<0.05）,提示血FT3水平下降可能是高脂血症虚性体质人群特征性表现之一;高脂血症虚性体质组血红细胞数及白细胞数均较平和质组低（P<0.05）;高脂血症虚性体质组血红蛋白量较实性体质组低（P<0.05）;高脂血症实性体质组血尿酸水平较虚性体质组升高（P<0.05）。MiRNA芯片数据分析结果显示,与高脂血症平和质组相比,高脂血症实性体质组有25个下调的差异表达miRNA,高脂血症虚性体质组有8个差异表达miRNA（7个上调,1个下调）;高脂血症实性体质组与虚性体质组相比,有6个下调的差异表达miRNA。将两两组间差异表达miRNA进行维恩分析,结果显示hsa-miR-338-3p是高脂血症三种体质共有的差异表达miRNA,在三种体质相互间的表达差异均有统计学意义（P<0.05）,hsa-miR-338-3p在高脂血症实性体质中相对其他两种体质均表达下调,在高脂血症虚性体质中相对其他两种体质均表达上调,在平和质中相对实性体质表达上调而相对虚性体质表达下调。hsa-miR-338-3p鉴别高脂血症三种体质的ROC曲线（受试者工作特征曲线）显示,hsa-miR-338-3p从高脂血症三种体质中鉴别实性体质,虚性体质及平和质的AUC（曲线下面积）分别为0.908,0.992和0.607,P值均<0.05,表明hsa-miR-338-3p鉴别高脂血症实性体质、虚性体质及平和质均具有一定准确性,尤其是鉴别高脂血症实性体质和虚性体质具有较高准确性。通路富集分析显示,三种体质共有的差异表达miRNA,hsa-miR-338-3p,预测了198个靶基因并富集了 11条信号通路,富集的通路主要与炎症反应及糖、脂代谢相关,如 Ras signaling pathway,Insulin secretion,Glycerophosphol ipid metabolism等,hsa-miR-338-3p下调会促进这些通路过表达,可能是高脂血症人群继发动脉粥样硬化性疾病的可能机制之一。此外,我们还发现hsa-miR-145-5p、hsa-miR-183-3p、hsa-miR-210-3p是虚性体质特有的差异表达miRNA,相比于高脂血症平和质和实性体质,这三个差异表达miRNA在高脂血症虚性体质中均表达上调（P<0.05）,鉴别虚性体质的 ROC 曲线显示:hsa-miR-145--5p（AUC=0.813,P=0.014）,hsa-miR-183--3p（AUC=0.969,P<0.001）,hsa-miR-210-3p（AUC=0.984,P<0.001）,表明 hsa-miR-145-5p、hsa-miR-183-3p、hsa-miR-210-3p从三种体质中鉴别虚性体质有很高的准确性,可能是鉴别高脂血症虚性体质潜在的血清分子标志物。结论:1.年老、高体重指数、高水平的超敏C反应蛋白及血糖可能是高脂血症形成的危险因素;高脂血症和非高脂血症对照人群PBMC样本之间基因表达特征存在明显的差异性,这些差异性基因可能是通过调控免疫炎性相关生物功能和信号通路参与高脂血症的形成和发展过程;2.ATP1A1、DFNB31、FAM53B、HBEGF、MAPK14、PIK3CB、ABCA1 基因参与调控的生物过程可能是高脂血症形成的分子机制之一;3.高脂血症三种不同中医体质人群间存在明显的差异表达miRNA,其中hsa-miR-338-3p可能是鉴别高脂血症实性体质,虚性体质和平和质潜在的血清分子标志物,且可能通过负调控免疫炎性及糖脂质代谢等相关通路参与高脂血症患者形成动脉粥样硬化性血管疾病过程;4.hsa-miR-145-5p、hsa-miR-183-3p、hsa-miR-210-3p 可能是鉴别高脂血症虚性体质潜在的血清分子标志物;5.高脂血症实性体质人群存在多种促进动脉粥样硬化性疾病的危险因素包括糖尿病、高尿酸血症及hsa-miR-338-3p表达下调,实性体质可能是高脂血症人群易感动脉粥样硬化性疾病的预警因子。
罗广文[10]（2019）在《常见益生菌在八大疾病队列肠菌中的潜在角色与肠道细菌库的构建》文中进行了进一步梳理益生菌因其具有调节肠道微生态、调节免疫、抗炎和抗肿瘤等益生功能广受消费者青睐,从而衍生出多种多样的益生菌产品,如酸奶和益生菌OTC制剂,其全球消费量巨大。尽管有些益生菌菌株已被广泛使用,但对菌株安全性,代谢能力差异,菌株之间复配的潜在互补性仍不够清楚,尤其涉及到常见益生菌在不同疾病人群肠道中的相对丰度差异及潜在角色的系统性研究甚少,研究者和生产者难以精准开发和生产益生菌产品,消费者也缺乏足够的依据去选择产品。高通量测序技术的发展促进了益生菌基因组和肠道菌群测序的普及,特别是宏基因组关联分析等方法对人类微生物群与许多非传染性疾病（如肥胖、糖尿病、肝病,神经退行性疾病甚至癌症）关系的研究,显示出肠道菌群具有成为新型益生菌来源库的巨大潜力。丰富的已公开发表的疾病队列肠道宏基因组测序数据、细菌基因组序列和先进的研究方法使得系统性地检测常见益生菌的相对丰度和相互作用关系进而评估它们在肠道微生物群落中的角色以及比较它们的安全性和功能差异性及互补性成为可能。因此,本研究在疾病队列的肠道细菌宏基因组数据和益生菌基因组数据的基础上,进行数据挖掘,同时结合肠道细菌的大规模分离培养实验和高通量单菌基因组测序分析,旨在阐明常见益生菌、人类肠道微生物群与健康和疾病之间的关系,阐明人类肠道可培养细菌的基因组特征,对于指导常见益生菌、新型肠道益生菌的精准应用有着重要的意义。本研究根据中国国内市场上酸奶和OTC益生菌制剂产品标签收集了益生菌菌种名称,主要涉及15个菌（亚）种,在本研究中定义为常见益生菌菌种（或主要传统益生菌菌种,Major Traditional Probiotics（sub）Species,MTPS）。收集了 已公开发表的 1815 份粪便宏基因组测序数据,涵盖常见八大疾病队列（克罗恩病、结直肠腺瘤-癌、强直性脊柱炎、肝硬化、Ⅱ型糖尿病、肥胖、类风湿性关节炎和动脉粥样硬化性心血管疾病）,通过病例—对照研究和基于共丰度的菌群互作分析的方法,研究各个队列中饰演主要角色的菌种及MTPS在其中的角色。结果显示,克罗恩病主要以潜在益生菌缺乏为主,肝硬化和动脉粥样硬化性心血管疾病以潜在致病菌增多为主;总体上看,MTPS在肠道菌群与疾病关联中主要饰演了非主导型的角色,对疾病预防或治疗的作用可能逊色于其他肠道细菌,并且有些菌种在不同队列的富集方向不一致。因此,既要深入研究常见益生菌的菌种/菌株的遗传多样性,指导常见益生菌的精准使用,也要开发新型肠道益生菌资源,构建肠道细菌库,为疾病预防或治疗提供更多起关键作用的基础资源。本研究中的MTPS所对应的已公开发表基因组序列的菌株共444株,对它们进行泛基因组比较分析。应用泛基因组指数,调查MTPS遗传多样性的影响因素。结果表明,不同菌种的泛基因组指数有明显差异,且可能受到包括分离来源、基因组特征和菌种内基因组数量等多因素影响。提示在选择泛基因组水平开放性的菌种时应该更加细致。比较潜在友好生态位组的菌株和潜在不友好生态位组的菌株在携带潜在毒力因子、抗生素耐药基因方面的差异,结果表明潜在友好生态位组的菌株更安全。分析菌种/菌株特异性的代谢能力优势,并基于KEGG模块量化菌株复配的互补性,结果显示菌种/株之间的遗传距离越大,复配的互补性可能更强,这有待进行共培养实验去验证。嗜酸乳杆菌KLDS1.0901作为MTPS的代表,初步考察其生胆固醇降解能力等,并将其与已发表的8株肠道细菌的胆固醇降解能力进行初步比较,结果显示KLDS1.0901的胆固醇降解能力远远弱于这8株肠道细菌。本研究还从154名中国健康志愿者的粪便样品中,采用11种培养基和严格厌氧操作的大规模培养方法,获得了 6487个微生物单菌落培养物。先通过全长16S rDNA测序与比对,挑选出重要的或新颖的菌株1759株,再进行全基因组测序,最终构建了包含1520株细菌的肠道细菌库及其高质量的肠道可培养细菌基因组数据集（Culturable Genome Reference,CGR）。这些细菌可以归类成338个菌种水平的基因组簇,覆盖了人体肠道细菌的主要门,包括厚壁菌门、拟杆菌门、放线菌门、变形菌门和梭杆菌门,覆盖了 38个低丰度（<1%）的菌属。其中的134个簇是新菌种,50个簇是属于新菌属的成员。将CGR里的菌株物种注释信息与八大队列中病人缺乏菌的信息进行比对,结果发现,八大队列病人缺乏菌中精确注释到菌种的共有444菌种次,能被CGR捕获169菌种次,总体捕获率达到了 3 8%。CGR与现有肠道细菌参考数据集（IGCR）的深入比较,结果显示CGR显着（P<0.0001）提高了宏基因组分析比对率和分辨率。IGCR加上CGR后,基因集数目和蛋白质簇数目提高了22%和16%。用已发表的包括中国人、美国人、丹麦人和西班牙人的共计936份肠道宏基因组测序数据进行评价,发现IGCR加上CGR后,数据平均比对率分别显着（P<0.0001）提高了 24.88%、16.95%、18.47%和20.12%,而且对中国人肠道数据的比对率提升作用最大,这可能与构建CGR的所有样品均来源于中国人有关。本研究通过功能基因注释的多种方法,展示了 CGR的基因组功能特点。KEGG代谢通路分析显示:涉及碳水化合物和氨基酸代谢的通路是肠道微生物的核心功能;毒力因子和抗生素耐药性在变形菌门中含量丰富,提示该菌门可能是条件致病菌库;氨基酸和维生素B合成基因广泛存在于各种肠道细菌中,表明肠道微生物群可能是素食中缺乏的营养物质的替代来源。泛基因组分析结果表明:CGR中拟杆菌门细菌是变异的,厚壁菌门和变形杆菌门的细菌是较小变异的,而放线菌门的细菌是相当保守的;管家基因功能显着（P<0.05）富集于核心基因组中,与环境适应性和菌株特异性相关的基因功能则显着（P<0.05）富集于非核心基因组中。
二、动脉粥样硬化研究中的功能基因组学和DNA阵列技术（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、动脉粥样硬化研究中的功能基因组学和DNA阵列技术（论文提纲范文）
（1）生物网络比对及其在疾病研究中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 生物信息学的概念 |
| 1.2 生物信息学的发展 |
| 1.3 生物信息学的研究内容 |
| 1.3.1 基因组学 |
| 1.3.2 蛋白组学 |
| 1.3.3 系统生物学 |
| 1.4 基于PPI网络的研究 |
| 1.4.1 PPI数据库 |
| 1.4.2 PPI网络比对 |
| 1.4.3 基于PPI网络的相关研究 |
| 1.5 本文的主要工作 |
| 第二章 PPI网络比对算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 NAIGO方法 |
| 2.2.1 网络划分 |
| 2.2.2 相似矩阵的构建 |
| 2.2.3 相似矩阵的参数设置 |
| 2.2.4 相似矩阵的简化 |
| 2.2.5 网络比对全局扩展 |
| 2.2.6 网络比对局部扩展 |
| 2.2.7 网络比对的性能评估 |
| 2.3 网络比对结果 |
| 2.3.1 数据集 |
| 2.3.2 算法设计和参数定义的有效性 |
| 2.3.3 局部比对的性能评估 |
| 2.3.4 全局比对的性能评估 |
| 2.3.5 NAIGO与其他方法的比较 |
| 2.3.6 基于网络比对局部扩展的蛋白质功能预测 |
| 2.4 总结与讨论 |
| 第三章 基于PPI网络的疾病相关性研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 疾病相关性研究算法 |
| 3.2.1 DIoverlap算法 |
| 3.2.2 DIcd算法 |
| 3.2.3 DINet算法 |
| 3.2.4 DIconnectivity算法 |
| 3.3 糖尿病与其他疾病相关性的研究 |
| 3.3.1 数据集 |
| 3.3.2 糖尿病-疾病关联注释 |
| 3.3.3 糖尿病-疾病关联的研究结果 |
| 3.3.4 总结与讨论 |
| 3.4 肥胖与癌症相关性的研究 |
| 3.4.1 数据集 |
| 3.4.2 肥胖-癌症关联注释 |
| 3.4.3 肥胖-癌症关联的研究结果 |
| 3.4.4 总结与讨论 |
| 第四章 总结和展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 参数训练以及阈值训练结果 |
| 附录B 肥胖-癌症关联的AAF图形展示 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（2）从“同病异证”角度探究缺血性中风的证候分布特点、临床风险指标及其与POLK基因多态性的关联（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 1 研究对象与方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.1.1 研究对象的来源 |
| 1.1.2 研究对象的入组标准 |
| 1.1.3 IS病例的六大证候诊断 |
| 1.1.4 研究对象的临床资料信息数据库 |
| 1.1.5 研究对象的知情同意 |
| 1.2 实验耗材及设备 |
| 1.2.1 实验相关仪器及设备 |
| 1.2.2 实验主要试剂及耗材 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.3.1 研究对象的生物样本采集及临床指标测定 |
| 1.3.2 缺血性中风病例“同病异证”数据建立 |
| 1.3.3 全血标本基因组DNA提取及保存 |
| 1.3.4 基因分型检测 |
| 1.3.5 质量控制 |
| 1.3.6 统计学分析 |
| 2 结果 |
| 2.1 研究对象的基本资料特征 |
| 2.2 缺血性中风病例的“同病异证”证候分布特征 |
| 2.3 POLK 基因 rs5744724 多态性的哈温平衡检验及基因型频率分布比较 |
| 2.4 IS 发生风险与 POLK 基因 rs5744724 多态性的关联分析 |
| 2.5 IS 各证候发生风险与 POLK 基因 rs5744724 多态性的相关分析 |
| 2.6 IS 血瘀证、气虚证评分与 POLK 基因多态性的相关分析 |
| 2.7 POLK 基因 rs5744724 多态性与 IS 患者的血压水平的相关性分析 |
| 2.8 POLK 基因 rs5744724 多态性与 IS 患者的血糖水平的相关性分析 |
| 2.9 POLK 基因 rs5744724 多态性与 IS 患者的凝血标志物的关联性分析 |
| 2.10 POLK 基因 rs5744724 多态性与 IS 患者的血脂水平的关联 |
| 2.11 POLK 基因 rs5744724 多态性与 IS 患者的 CRP、Hcy 的关联分析 |
| 3.讨论 |
| 3.1 缺血性中风“同病异证”证候分布特点 |
| 3.2 缺血性中风“同病异证”与“疾病异质”及基因多态性的思路探讨 |
| 3.3 缺血性中风各证候发生风险与 POLK 基因 rs5744724 多态性的关联 |
| 3.4 POLK 基因 rs5744724 多态性与 IS 患者血压水平的关联 |
| 3.5 POLK 基因 rs5744724 多态性与 IS 患者血糖、血脂、凝血水平的关联 |
| 3.6 POLK 基因 rs5744724 多态性与 IS 患者 CRP、Hcy 水平的关联 |
| 3.7 存在问题分析及展望 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 缩略词表 |
| 综述 缺血性中风的“同病异证”证候分布、临床风险指标及POLK 基因的研究综述 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历及攻读学位期间获得的科研成果 |
（3）肠道菌群及循环代谢产物与冠心病严重程度及其不良预后的相关机制研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 中英文对照缩略词 |
| 第一部分 冠心病患者肠道微生物及血清代谢组特征 |
| 引言 |
| 一、材料与方法 |
| 1. 研究方案设计和人口信息学采集 |
| 1.1 冠心病各亚型的定义 |
| 1.2 冠状动脉粥样硬化严重程度测量 |
| 1.3 临床数据收集 |
| 1.4 临床数据的统计分析 |
| 2. 非靶向代谢组学研究 |
| 2.1 样品前处理及液相色谱-质谱串联分析 |
| 2.2 非靶向代谢组数据分析 |
| 2.3 代谢组数据降维聚类方法 |
| 3. 16SrRNA基因测序及分析流程 |
| 3.1 DNA提取和16S rRNA基因V3-V4区域测序 |
| 3.2 测序数据分析 |
| 3.3 使用SparCC生成微生物共丰度簇 |
| 4. Spearman多组学相关性分析 |
| 5. 使用随机森林模型进行特征选择 |
| 二、实验结果 |
| 1. 受试者临床基本信息 |
| 2. 探索不同严重程度冠心病患者血清非靶向代谢组学特征的变化 |
| 3. 冠心病各亚型患者之间肠道菌群的结构及组成变化 |
| 4. 通过多组学分析揭示冠心病患者中肠道菌群与血清代谢物关系 |
| 5. 基于前期发现的微生物及相关代谢产物在另一独立队列中验证其诊断效能 |
| 三、讨论 |
| 四、结论 |
| 第二部分 冠心病患者肠道菌群影响无菌小鼠代谢稳态和血管功能 |
| 引言 |
| 一、材料与方法 |
| 1. 动物和饮食 |
| 2. 粪便的收集和移植方法 |
| 3. 小鼠血清和肝脏组织脂质检测 |
| 4. 酶联免疫吸附测定相关实验(ELISA) |
| 5. 使用UPLC-MS/MS方法定量分析胆汁酸代谢物水平 |
| 5.1 代谢物提取 |
| 5.2 标准溶液配制 |
| 5.3 上机检测 |
| 5.4 标准曲线 |
| 5.5 方法检出限及定量限 |
| 6. 宏基因组学数据分析 |
| 6.1 微生物DNA提取和宏基因组测序 |
| 6.2 De novo非冗余宏基因组基因目录构建 |
| 6.3 功能和物种分类注释 |
| 6.4 多样性分析 |
| 7. 总RNA的提取和定量逆转录PCR (RT-qPCR)分析 |
| 8. 转录组测序 |
| 9. 小鼠脾脏细胞和肠道固有层淋巴细胞(LPLs)悬液制备 |
| 9.1 小鼠脾脏细胞悬液制备 |
| 9.2 小鼠小肠固有层淋巴细胞提取 |
| 9.3 细胞计数 |
| 10. 流式细胞术 |
| 10.1 流式细胞术样品染色及制备 |
| 10.2 流式细胞仪标本检测 |
| 11.脉搏波传导速度测量 |
| 12. 免疫组化和活性氧的检测 |
| 13. 统计分析 |
| 二、实验结果 |
| 1. 冠心病相关微生物移植引起小鼠胆固醇代谢紊乱 |
| 2. 冠心病患者的粪便微生物移植导致小鼠动脉僵硬和血管功能障碍 |
| 3. 冠心病患者的微生物移植导致无菌小鼠胆汁酸代谢紊乱 |
| 4. 冠心病患者的肠道菌群具有继发性胆汁酸生物转化潜能 |
| 5. 冠心病患者的肠道微生物群可促进系统性和肠道免疫激活 |
| 三、讨论 |
| 四、结论 |
| 第三部分 探索与不良心血管疾病预后相关的肠菌标记物 |
| 引言 |
| 一、材料与方法 |
| 1. 人群研究 |
| 1.1 基线队列 |
| 1.2 随访和不良心血管结局定义 |
| 2. 肠道菌群宏基因组分析 |
| 2.1 DNA提取和文库构建 |
| 2.2 元基因组测序和数据质量控制 |
| 2.3 元基因组组装和分箱 |
| 2.4 PcoA多样性分析 |
| 2.5 使用SparCC生成MAG的共丰度组CAG(co-abundance groups) |
| 2.6 De novo进行非冗余宏基因组目录构建和基因丰度计算 |
| 2.7 功能注释 |
| 2.8 微生物KEGG代谢功能模块与冠心病表型进行关联分析 |
| 2.9 寻找驱动微生物KEGG代谢模块功能的driver CAG (Leave-one outanlysis) |
| 2.10 随机生存森林分析 |
| 3. 血清代谢组学分析 |
| 3.1 血清非靶向代谢组数据处理 |
| 3.2 靶向色氨酸代谢通路定量分析 |
| 4. 伪无菌SPF ApoE-/-小鼠实验 |
| 4.1 抗生素处理建立伪无菌动物模型和造模饮食 |
| 4.2 粪菌移植 |
| 4.3 受体小鼠和供体受试者粪便16S rRNA测序 |
| 4.4 小鼠生化指标、LPS和炎性因子检测 |
| 4.5 小鼠主动脉和结肠组织免疫组化分析(IHC) |
| 4.6 小鼠结肠Western Blotting |
| 4.7 小鼠主动脉转录组分析 |
| 5. 无菌ApoE-/-小鼠模型建立和实验 |
| 5.1 悉生ApoE-/-小鼠培育 |
| 5.2 流式细胞术单细胞悬液制备 |
| 5.3 流式细胞术策略 |
| 6. 单菌定植和血栓表型实验 |
| 6.1 B. thetaiotaomicron单菌灌胃无菌小鼠的干预研究 |
| 6.2 颈动脉FeCl_3损伤血栓模型 |
| 6.3 血小板悬液的制备 |
| 6.4 通过流式细胞术检测体外血小板活化 |
| 6.5 血小板粘附实验 |
| 7. 统计分析 |
| 二、实验结果 |
| 1. 基线期PUMCH-CAD队列的临床特征 |
| 2. 微生物的多样性和组成与冠心病的严重程度密切相关 |
| 3. 综合血清代谢组学、肠道微生物组与冠心病严重性指标之间的多重相关性分析 |
| 4. 冠心病相关微生物定植能够通过LPS-TLR4介导的炎症途径引起动脉粥样硬化斑块形成 |
| 5. 肠道微生物预后标记物与主要不良心血管事件的关联 |
| 6. 心血管预后标志物B.thetaiotaomicron具有增强血栓形成的潜力 |
| 三、讨论 |
| 四、结论 |
| 参考文献 |
| 结束语 |
| 文献综述 肠道菌群干预治疗为代谢综合征疾病提供新的机遇 |
| 代谢综合征定义 |
| 代谢综合征相关的肠道菌群研究 |
| 靶向新型益生菌的干预措施 |
| 益生元一来源和应用 |
| 个性化的益生菌和益生元 |
| 粪便菌群移植纠正代谢紊乱 |
| 未来发展方向 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间发表文章 |
| 致谢 |
（4）基于代谢组学和转录组学探讨冠心病发生发展机制（论文提纲范文）
| 第一部分 冠心病不同进展阶段患者代谢差异初步探索 |
| 前言 |
| 参考文献 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 研究背景 |
| 研究方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 第二部分 冠心病不同进展阶段患者外周血单核细胞基因表达分析 |
| 前言 |
| 参考文献 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 背景 |
| 研究方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 第三部分 组学技术和新型生物标志物在冠状动脉粥样硬化性心脏病中的研究进展 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 背景 |
| 组学检测生物标志物与冠心病 |
| 展望 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 中英文缩略词表 |
| 个人简历 |
| 致谢 |
（5）冠心病血瘀证免疫炎症机制研究撷要（论文提纲范文）
| 1 冠心病血瘀证免疫炎症多组学研究成果 |
| 2 多种免疫炎症反应环节参与冠心病血瘀证 |
| 2.1 免疫细胞 |
| 2.2 经典炎症因子及生物标志物 |
| 2.2.1 CRP/hs-CRP与ICAM-1 |
| 2.2.2 IL-8、IL-6 |
| 2.2.3 TNF-α、IFN-γ |
| 2.2.4 其他 |
| 2.3 免疫炎症相关信号通路 |
| 2.4 其他 |
| 3 活血化瘀中药发挥调节免疫及抗炎作用 |
| 4 小结 |
（6）SERPINA1基因SNP rs6647变异与大动脉粥样硬化性脑卒中遗传风险的关联研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 常用缩写词中英文对照表 |
| 前言 |
| 背景与现状 |
| 研究目的 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 研究材料 |
| 1.1.1 Haplo Reg数据库 |
| 1.1.2 Braineac数据库 |
| 1.1.3 GTEx数据库 |
| 1.1.4 GEO数据库 |
| 1.1.5 Coexpedia数据库 |
| 1.1.6 试验样本、试剂和仪器 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.2.1 功能注释 |
| 1.2.2 表达定量性状遗传位点分析(eQTLs分析) |
| 1.2.3 全血SERPINA1 基因表达分析的病例对照关联研究 |
| 1.2.4 全血SERPINA1 基因表达的病例对照验证研究 |
| 1.2.5 实时定量荧光PCR分析 |
| 1.2.6 SERPINA1 基因共表达网络分析 |
| 1.2.7 研究技术路线 |
| 2 结果 |
| 2.1 SNP rs6647 功能注释研究结果 |
| 2.2 SNP rs6647 变异与SERPINA1 基因表达的eQTLs分析结果 |
| 2.3 全血SERPINA1 基因表达分析的病例对照关联研究分析结果 |
| 2.4 全血SERPINA1 基因表达的病例对照验证研究结果 |
| 2.5 SERPINA1 基因共表达网络分析结果 |
| 3 讨论 |
| 3.1 全血SERPINA1 基因高表达增加LAS风险的关联分析 |
| 3.2 血SERPINA1 基因增加LAS风险的动脉粥样硬化关联分析 |
| 3.3 SERPINA1 基因和共表达基因组在LAS致病关联的分析 |
| 3.4 LAS的基因多态性分析 |
| 3.5 rs6647 G等位基因单点遗传变异的局限性分析 |
| 4 研究结论 |
| 4.1 研究结论 |
| 4.2 研究创新点及不足之处 |
| 参考文献 |
| 综述 动脉粥样硬化性脑卒中遗传风险基因的研究综述 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（7）基于DNA羟甲基化修饰调控mRNA表达探讨早发冠心病血瘀证相关易感基因（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 英文缩略词表 |
| 前言 |
| 第一部分 早发冠心病血瘀证DNA羟甲基化差异基因筛选 |
| 1 实验材料 |
| 1.1 主要仪器 |
| 1.2 主要耗材 |
| 1.3 主要试剂 |
| 2 研究对象 |
| 2.1 诊断标准 |
| 2.2 临床资料 |
| 3 研究方法 |
| 3.1 病例分组 |
| 3.2 量表填写 |
| 3.3 样本采集 |
| 3.4 基因组DNA提取和片段化 |
| 3.5 免疫共沉淀和DNA纯化 |
| 3.6 DNA标记和芯片杂交 |
| 3.7 数据采集和标准化 |
| 4 统计学分析 |
| 5 研究结果 |
| 5.1 一般资料 |
| 5.2 羟甲基化芯片质量检测 |
| 5.3 羟甲基化芯片数据采集与分析 |
| 5.4 差异羟甲基化基因启动子区域的DEP分析 |
| 5.5 差异羟甲基化基因DEP聚类分析 |
| 第二部分 mRNA表达谱芯片检测早发冠心病血瘀证差异基因 |
| 1 实验材料 |
| 1.1 主要仪器 |
| 1.2 主要耗材 |
| 1.3 主要试剂 |
| 2 研究对象 |
| 2.1 诊断筛选标准 |
| 2.2 病例来源及分组 |
| 2.3 量表填写 |
| 2.4 样本采集 |
| 3 研究方法 |
| 3.1 RNA提取与质控 |
| 3.2 RNA逆转录 |
| 3.3 RNA标记和杂交 |
| 3.4 数据采集和标准化 |
| 4 统计学分析 |
| 5 研究结果 |
| 5.1 一般资料 |
| 5.2 全基因组芯片RNA质检 |
| 5.3 全基因组芯片数据采集与分析 |
| 5.4 全基因组差异基因聚类分析 |
| 第三部分 两种检测早发冠心病血瘀证差异基因及通路研究 |
| 1 两种检测中早发冠心病血瘀证差异基因分析 |
| 2 两种检测中差异基因GO功能分析 |
| 3 两种检测中差异基因pathway分析 |
| 4 早发冠心病血瘀证LRIG1、TUBB2A基因及相关通路 |
| 讨论 |
| 1 中医对冠心病血瘀证的认识 |
| 2 早发冠心病血瘀证的遗传基因相关性研究 |
| 3 早发冠心病血瘀证与DNA羟甲基化的相关性研究 |
| 4 早发冠心病血瘀证与mRNA差异表达的相关性研究 |
| 5 早发冠心病血瘀证与TUBB2A、LRIG1 基因的相关性研究 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 1:早发冠心病临床调查表 |
| 附录 2:基于表观遗传学探讨早发冠心病血瘀证易感基因的研究进展 |
| 参考文献 |
| 附录 3:攻读学位期间主要研究成果及获奖情况 |
（8）基于网络药理学的桃仁-红花联合叶酸抗冠状动脉粥样硬化作用机制的研究及其临床靶基因预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词表 |
| 前言 |
| 一、基于生物信息学冠状动脉粥样硬化的临床靶基因预测分析 |
| 1 资料与方法 |
| 1.1 数据收集 |
| 1.2 差异表达基因筛选 |
| 1.3 功能富集分析 |
| 1.4 蛋白质互作网络构建和模块分析 |
| 1.5 临床特征相关性分析 |
| 2 技术路线 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 分析差异表达基因 |
| 3.2 功能富集分析 |
| 3.3 绘制蛋白质相互作用图谱和模块分析 |
| 3.4 统计分析 |
| 4 讨论 |
| 4.1 阻塞性冠状动脉疾病的发展现状 |
| 4.2 基因测序技术的发展现状 |
| 4.3 基因芯片微阵列数据结果分析 |
| 4.4 泛素化与冠状动脉粥样硬化的关系 |
| 二、桃仁-红花联合叶酸抗冠状动脉粥样硬化作用机制的网络药理学研究 |
| 1 资料与方法 |
| 1.1 叶酸与桃仁-红花药对的成分获取和筛选 |
| 1.2 叶酸与桃仁-红花药对的靶点获取 |
| 1.3 冠状动脉粥样硬化相关基因获取 |
| 1.4 药物调控网络构建 |
| 1.5 重要模块与关键基因的筛选 |
| 1.6 功能富集分析 |
| 2 技术路线 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 叶酸与桃仁-红花药对的有效活性成分 |
| 3.2 叶酸与桃仁-红花药对有效活性成分的靶点 |
| 3.3 抗冠状动脉粥样硬化潜在靶点预测 |
| 3.4 药物调控网络的构建 |
| 3.5 重要模块与关键基因的筛选 |
| 3.6 KEGG和 GO功能富集分析 |
| 4 讨论 |
| 4.1 冠状动脉粥样硬化的研究现状 |
| 4.2 中医学对冠状动脉粥样硬化的认识 |
| 4.3 桃仁、红花药对抗冠状动脉粥样硬化的机制 |
| 4.4 叶酸抗冠状动脉粥样硬化的机制 |
| 4.5 网络药理学的研究进展 |
| 4.6 结果分析与讨论 |
| 三、总结 |
| 1 研究结论 |
| 2 创新性 |
| 3 本研究的不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录一 文献综述 |
| 参考文献 |
| 附录二 硕士期间发表论文及参与科研情况 |
| 致谢 |
（9）高脂血症基因表达谱及其不同中医体质人群miRNA表达差异性（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 引言 |
| 第一章 文献研究 |
| 第一节 中医体质学说研究概况 |
| 一、中医体质的概念 |
| 二、中医体质形成的因素 |
| 三、中医体质分类 |
| 四、中医体质与疾病的关系 |
| 第二节 高脂血症研究现状 |
| 一、高脂血症中医、西医认识 |
| 二、高脂血症人群与中医体质分布特点研究现状 |
| 三、高脂血症基因表达谱及miRNA差异表达研究进展 |
| 四、高脂血症不同体质人群分子生物学研究现状 |
| 五、高脂血症与动脉粥样硬化性心脑血管疾病相关性研究 |
| 第二章 高脂血症基因表达谱研究 |
| 第一节 研究设计与研究内容 |
| 一、研究设计 |
| 二、主要研究内容 |
| 第二节 样本量估算 |
| 第三节 研究对象 |
| 一、人群纳入标准 |
| 二、排除标准 |
| 第四节 研究方法 |
| 一、研究分组 |
| 二、评价指标 |
| 三、实验方法 |
| 四、数据统计与分析 |
| 第五节 实验结果 |
| 一、研究对象及生物样本纳入情况 |
| 二、一般临床资料 |
| 三、实验数据质量控制结果 |
| 四、基因表达谱分析 |
| 五、差异表达基因qRT-PCR实验验证 |
| 第六节 讨论 |
| 一、高脂血症人群临床特点分析 |
| 二、高脂血症差异表达基因分析 |
| 三、高脂血症差异表达基因GO功能注释和KEGG通路富集分析 |
| 第三章 高脂血症不同中医体质人群MIRNA表达差异性研究 |
| 第一节 研究设计与研究内容 |
| 一、研究设计 |
| 二、主要研究内容 |
| 第二节 样本量估算 |
| 第三节 研究对象 |
| 一、人群纳入标准 |
| 二、排除标准 |
| 第四节 研究方法 |
| 一、研究分组 |
| 二、评价指标 |
| 三、实验方法 |
| 四、统计分析 |
| 第五节 研究结果 |
| 一、病例纳入情况 |
| 二、人口学特征及一般临床资料 |
| 三、血清样本总RNA的抽提质检结果 |
| 四、miRNA PCR Array芯片实验分析 |
| 第六节 讨论 |
| 一、高脂血症不同体质人群临床特点分析 |
| 二、高脂血症三种不同体质类型共有的差异表达miRNA及其靶基因和富集通路分析 |
| 三、高脂血症虚性体质特有差异表达miRNA及其靶基因和富集通路分析 |
| 四、高脂血症两种体质人群间特有差异表达miRNA及其靶基因和富集通路分析 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 在校期间发表论文情况 |
| 致谢 |
| 附件 |
（10）常见益生菌在八大疾病队列肠菌中的潜在角色与肠道细菌库的构建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 缩略语 |
| 1 前言 |
| 1.1 立题背景 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 益生菌 |
| 1.2.2 肠道菌群及与八大疾病相关性的研究 |
| 1.2.3 泛基因组学 |
| 1.2.4 功能基因组学 |
| 1.2.5 肠道细菌培养组学 |
| 1.3 科学问题的提出 |
| 1.4 目的和意义 |
| 1.5 主要研究内容 |
| 1.6 课题来源 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 试验材料 |
| 2.1.1 样品及伦理审查 |
| 2.1.2 主要试剂 |
| 2.1.3 菌株分离培养基 |
| 2.1.4 主要溶液配制 |
| 2.1.5 仪器与设备 |
| 2.1.6 主要分析软件和数据库 |
| 2.2 试验方法 |
| 2.2.1 八大疾病队列的肠道菌群分析和共丰度网络分析 |
| 2.2.2 嗜酸乳杆菌KLDS1.0901益生功能分析 |
| 2.2.3 常见益生菌的泛基因组分析 |
| 2.2.4 常见益生菌的功能注释及互补分析 |
| 2.2.5 肠道细菌库的构建 |
| 2.2.6 肠道可培养细菌基因组数据集对宏基因组分析促进作用的评价 |
| 2.2.7 肠道可培养细菌基因组数据集的功能分析 |
| 2.2.8 数据处理及统计分析 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 常见益生菌种在八大疾病队列肠道菌群中的潜在角色 |
| 3.1.1 动脉粥样硬化性心血管疾病 |
| 3.1.2 克罗恩病 |
| 3.1.3 结直肠腺瘤-癌 |
| 3.1.4 强直性脊柱炎 |
| 3.1.5 肝硬化 |
| 3.1.6 Ⅱ型糖尿病 |
| 3.1.7 肥胖 |
| 3.1.8 类风湿性关节炎 |
| 3.2 嗜酸乳杆菌KLDS1.0901益生特性初步评价 |
| 3.2.1 生长性能 |
| 3.2.2 产酸性能 |
| 3.2.3 碳水化合物代谢能力 |
| 3.2.4 胆固醇降解能力 |
| 3.3 常见益生菌功能特点的基因组分析 |
| 3.3.1 泛基因组的开放水平及其影响因素 |
| 3.3.2 常见益生菌的进化关系 |
| 3.3.3 菌株安全性及分离来源的影响 |
| 3.3.4 菌种富集功能的差异性 |
| 3.3.5 常见益生菌的功能互补 |
| 3.4 肠道细菌库的构建 |
| 3.4.1 肠道细菌的培养与基因组测序 |
| 3.4.2 肠道细菌基因组组装与物种注释 |
| 3.4.3 肠道细菌基因组聚类与进化树 |
| 3.5 肠道细菌库对八大疾病队列中病人缺乏菌的捕获 |
| 3.6 肠道可培养细菌基因组数据集对宏基因组分析的促进作用 |
| 3.7 肠道细菌库的基因组功能分析 |
| 3.7.1 肠道可培养细菌基因组数据集功能特点 |
| 3.7.2 代表性肠道可培养细菌的泛基因组分析 |
| 4 讨论 |
| 4.1 常见益生菌在八大疾病队列肠道菌群中的潜在角色 |
| 4.2 常见益生菌泛基因组比较分析 |
| 4.3 肠道细菌库的构建 |
| 5 结论及展望 |
| 5.1 研究的结论 |
| 5.2 研究的创新点 |
| 5.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
四、动脉粥样硬化研究中的功能基因组学和DNA阵列技术（论文参考文献）
- [1]生物网络比对及其在疾病研究中的应用[D]. 朱丽娟. 浙江师范大学, 2021(02)
- [2]从“同病异证”角度探究缺血性中风的证候分布特点、临床风险指标及其与POLK基因多态性的关联[D]. 陈卓. 广西中医药大学, 2021(02)
- [3]肠道菌群及循环代谢产物与冠心病严重程度及其不良预后的相关机制研究[D]. 刘红宏. 北京协和医学院, 2021(02)
- [4]基于代谢组学和转录组学探讨冠心病发生发展机制[D]. 王春玥. 北京协和医学院, 2021(02)
- [5]冠心病血瘀证免疫炎症机制研究撷要[J]. 王靖怡,李军,陈恒文,刘咏梅,潘菊华,王阶. 世界科学技术-中医药现代化, 2020(11)
- [6]SERPINA1基因SNP rs6647变异与大动脉粥样硬化性脑卒中遗传风险的关联研究[D]. 刘庆荣. 山西医科大学, 2020(01)
- [7]基于DNA羟甲基化修饰调控mRNA表达探讨早发冠心病血瘀证相关易感基因[D]. 张湘卓. 湖南中医药大学, 2020
- [8]基于网络药理学的桃仁-红花联合叶酸抗冠状动脉粥样硬化作用机制的研究及其临床靶基因预测[D]. 李蒋凤. 湖北中医药大学, 2020(11)
- [9]高脂血症基因表达谱及其不同中医体质人群miRNA表达差异性[D]. 曾丽玲. 广州中医药大学, 2020(06)
- [10]常见益生菌在八大疾病队列肠菌中的潜在角色与肠道细菌库的构建[D]. 罗广文. 东北农业大学, 2019