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磁共振成像在多发性肌炎及皮肌炎中的应用研究: 目的：探索磁共振成像在诊断多发性肌炎及皮肌炎中的诊断价值。　　方法：搜集内蒙古医科大学风湿免疫科2012年-2016年门诊及住院患者100例，全部行臀部及双下肢核磁共振（MRI）检查，且诊断符合B/P标准的多发性肌炎及皮...; 张晓炜; 关键词：多发性肌炎皮肌炎磁共振成像诊断病变程度

急性髓系白血病中受组蛋白修饰和DNA甲基化影响的关键基因分析被引量：2: 2022年; 已有研究证明,基因表达水平的变化受组蛋白修饰和DNA甲基化的影响,寻找受影响的关键基因有助于急性髓系白血病的诊断和治疗。本研究从TCGA、ENCODE、GTEx和GEO几个数据库下载数据,通过R包和生物信息学工具,对基因表达数据和DNA甲基化数据进行差异分析,利用MACS2子命令分析K562和GM12878细胞系中11种组蛋白修饰的显著差异peaks,并注释相关联于各区域的基因。相关性分析发现H3K4me2和H3K27ac两种组蛋白修饰之间显著相关,并与K562细胞系基因表达水平唯一显著正相关,通过整合基因表达数据和甲基化数据,寻找出不同表观遗传调控的差异基因7个,其中GADD45B和ESYT2的Body区受甲基化的调控,启动子区分别受到H3K4me2和H3K27ac两种组蛋白修饰影响。最后,通过急性髓系白血病患者的基因表达数据联合临床数据对关键基因建立预后模型,结果显示一些关键基因对急性髓系白血病患者的生存时间有一定的影响。; 谢茜茜张晓炜刘暘樊国梁; 关键词：DNA甲基化组蛋白修饰基因表达关键基因

基于卷积神经网络的大肠杆菌启动子预测被引量：1: 2022年; 目的基于位点特异性打分矩阵(position-specific scoring matrices,PSSM)的预测模型已经取得了良好的效果,基于PSSM的各种优化方法也在不断发展,但准确率相对较低,为了进一步提高预测准确率,本文基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)算法做了进一步研究。方法采用PSSM将启动子序列处理成数值矩阵,通过CNN算法进行分类。大肠杆菌K-12(Escherichia coli K-12,E.coli K-12,下文简称大肠杆菌)的Sigma38、Sigma54和Sigma703种启动子序列被作为正集,编码(Coding)区和非编码(Non-coding)区的序列为负集。结果在预测大肠杆菌启动子的二分类中,准确率达到99%,启动子预测的成功率接近100%;在对Sigma38、Sigma54、Sigma703种启动子的三分类中,预测准确率为98%,并且针对每一种序列的预测准确率均可以达到98%以上。最后,本文以Sigma38、Sigma54、Sigma703种启动子分别和Coding区或者Non-coding区序列做四分类,预测得到的准确性为0.98,对3种Sigma启动子均衡样本的十交叉检验预测精度均可以达到0.95以上,海明距离为0.016,Kappa系数为0.97。结论相较于支持向量机(support vector machine,SVM)等其他分类算法,CNN分类算法更具优势,并且基于CNN的分类优势,编码方式亦可以得到简化。; 彭宝成张晓炜刘暘樊国梁; 关键词：大肠杆菌卷积神经网络

系统性红斑狼疮受DNA甲基化影响的关键基因分析: 2024年; 系统性红斑狼疮(SLE)是一种自身免疫性疾病,表观遗传变异在SLE的发病机制中起重要作用。已有研究证明,异常DNA甲基化发生在SLE发展的各个过程中,调控相关基因表达水平。因此,寻找受影响的关键基因有助于SLE的诊断和治疗。首先,本文从Gene Expression Omnibus (GEO)数据库中下载了基因表达数据和DNA甲基化数据,利用生物信息学的方法,对在外周血单核细胞(PBMC)的基因表达和DNA甲基化数据进行差异分析,甲基化差异表达的基因被记录为差异甲基化基因(DMG)与差异表达基因(DEG)之间的重叠基因。使用DAVID数据库对受甲基化影响基因(mDEG)的功能富集分析。然后使用STRING数据库构建蛋白质–蛋白质相互作用(PPI)网络以获得参与SLE的关键基因。之后,本研究利用受试者工作特征(ROC)曲线评估hub基因,以验证其区分SLE与健康对照组的能力。最后,我们构建了一个hub基因-miRNA网络,并对共享基因进行了功能富集。; 董斐雅侯甜甜董佳琪张晓炜刘暘樊国梁; 关键词：生物信息学 DNA甲基化基因表达关键基因

基于生物信息学和机器学习筛选类风湿关节炎关键基因: 2024年; 类风湿性关节炎(RA)是一种器官特异性自身免疫疾病,特征在于慢性滑膜炎和骨质侵蚀,其高致残率会对社会和个人造成严重影响,因此需要有效可靠的RA诊断标志物和治疗靶点。本研究从GEO数据库下载了表达谱数据集和单细胞测序数据集,以阐明RA中潜在的候选基因和途径。首先,利用单细胞测序数据注释了5类细胞簇,筛选出每个细胞簇与RA相关的基因4109个,进行了基因本体(GO)和京都基因和基因组百科全书(KEGG)途径富集分析。其次,利用生物信息学方法分析表达数据,共鉴定出677个与RA相关的基因,进行了差异表达基因的GSEA富集分析。最后,对差异表达基因(DEG)和每个簇的差异表达基因进行关联分析,再利用LASSO算法进一步分析,获得了6个关键基因,分别是IGLL5、AIM1、NKG7、PSMB9、ANKRD11和BIRC3,这6个基因在训练集与验证集的ROC曲线显示其在类风湿关节炎中具有良好的诊断性能。; 侯甜甜董斐雅董佳琪张晓炜刘暘樊国梁; 关键词：类风湿关节炎生物信息学差异表达基因关键基因

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张晓炜

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