Identification of key genes in calcific aortic valve disease by integrated bioinformatics analysis
Notice bibliographique
Résumé
Calcific aortic valve disease (CAVD) is highly prevalent in our aging world and has no effective pharmaceutical treatment. Intense efforts have been made but the underlying molecular mechanisms of CAVD are still unclear.This study was designed to identify the critical genes and pathways in CAVD by bioinformatics analysis. Microarray datasets of GSE12644, GSE51472, and GSE83453 were obtained from Gene Expression Omnibus database. Differentially expressed genes (DEGs) were identified and functional and pathway enrichment analysis was performed. Subsequently, the protein-protein interaction network (PPI) was constructed with Search Tool for the Retrieval of Interacting Genes and was visualized with Cytoscape to identify the most significant module. Hub genes were identified by Cytoscape plugin cytoHubba.A total of 179 DEGs, including 101 upregulated genes and 78 downregulated genes, were identified. The enriched functions and pathways of the DEGs include inflammatory and immune response, chemotaxis, extracellular matrix (ECM) organization, complement and coagulation cascades, ECM receptor interaction, and focal adhesion. The most significant module in the PPI network was analyzed and genes among it were mainly enriched in chemotaxis, locomotory behavior, immune response, chemokine signaling pathway, and extracellular space. In addition, DEGs, with degrees ≥ 10 and the top 10 highest Maximal Chique Centrality (MCC) score, were identified as hub genes. CCR1, MMP9, VCAM1, and ITGAX, which were of the highest degree or MCC score, were manually reviewed.The DEGs and hub genes identified in the present study help us understand the molecular mechanisms underlying the pathogenesis of CAVD and might serve as candidate therapeutic targets for CAVD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».