基于生物信息学的骨关节炎差异基因谱预测

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目的应用生物信息学对骨关节炎与正常骨关节炎滑膜间差异基因进行分析,探索骨关节炎的发病机制。方法从GEO数据库下载与骨关节炎相关数据芯片,应用R语言中“limma”包筛选出差异基因,并利用R语言中“ClusterProfiler”包对筛选的差异基因进行功能GO分析及KEGG信号通路分析;应用STRING在线数据库分析差异基因的蛋白-蛋白相互作用关系,利用Cytoscape中的“Cytohubba”获取关键基因和“MCODE”寻找功能模块,并应用DAVID数据库对基因进行功能富集。结果基于P<0.05,
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