【摘 要】
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使用基因表达数据库（gene expression ominibus, GEO）芯片数据GSE161731,利用差异表达分析、Lasso回归等方法，筛选区分早期COVID-19患者的关键基因，应用ROC曲线评价关键基因的早期COVID-19患者诊断准确性。基于权重基因共表达网络分析（WGCNA）构建的共表达网络，筛选出不同疾病组对应的关键基因。KEGG富集分析用于阐释基因模块的功能和相关信号通路。
【机 构】
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中国科学院大学宁波生命与健康产业研究院
【基金项目】
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华美研究基金-基于代谢组学的新冠肺炎诊断和预后评价项目（2020HMZD23）； 浙江省医药卫生新品技术研发项目（2021PY021）； 宁波市科技重大专项-新型冠状病毒肺炎疫情防控应急科技攻关项目（2020C50001）；
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使用基因表达数据库（gene expression ominibus, GEO）芯片数据GSE161731,利用差异表达分析、Lasso回归等方法，筛选区分早期COVID-19患者的关键基因，应用ROC曲线评价关键基因的早期COVID-19患者诊断准确性。基于权重基因共表达网络分析（WGCNA）构建的共表达网络，筛选出不同疾病组对应的关键基因。KEGG富集分析用于阐释基因模块的功能和相关信号通路。共获得509个差异基因，并初步筛选出17种早期COVID-19患者潜在诊断标志物，包括YBL2、PKMYT1、HJURP、TCN2、TTC24、ESPL1、GZMK、RPA3、ATP5F1E、CD2、ZAP70、IL15RA、NFYB、CIAO2A、PLRG1、GPATCH11和MRPL33。KEGG结果显示差异基因主要与细胞周期、T细胞免疫、氧化磷酸化有关。WGCNA分析确定的COVID-19特异性基因模块，主要参与核糖体蛋白的合成、氧化磷酸化等生理活动。
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