Microarray gene expression profiling analysis combined with bioinformatics in multiple sclerosis К. Федоров

Рассеянный склероз

Методика Данные: профиль экспрессии генов при рассеянном склерозе Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) – база знаний по систематическому анализу функций генов – pathway UCSC – transcription factors NCBI – chromosome annotation information

Инструменты differentially coexpressed genes and links (DCGL) package in R Database for Annotation, Visualization and Integrated Discovery (DAVID) Regulatory impact factor:

Результаты (1) Найдены зависимости между 42-мя транскрипционными факторами и соответствующим им 243-м генам Найдены транскрипционные факторы, оказывающие наибольшее влияние на экспрессию генов при рассеянном склерозе

Результаты (2) Отношение между 5-ю транскрипционными факторами и соответствующими им генами Определены основные метаболитические пути, соответствующие использованному профилю экспрессии генов

Спасибо за внимание