目的通過(guò)生物信息學(xué)方法分析有氧運(yùn)動(dòng)對(duì)人骨骼肌全基因組表達(dá)的影響及其促進(jìn)健康的分子機(jī)制。方法從美國(guó)國(guó)立生物技術(shù)信息中心(NCBI)公共基因芯片數(shù)據(jù)平臺(tái)(GEO)下載GSE9103 mRNA基因芯片數(shù)據(jù)集,對(duì)股外側(cè)肌活檢樣本進(jìn)行骨骼肌轉(zhuǎn)錄譜分析,樣本來(lái)源包括10例年輕久坐者、10例老年久坐者、10例年輕訓(xùn)練者和10例老年訓(xùn)練者。采用R語(yǔ)言"limma"函數(shù)包篩選差異表達(dá)基因(DEGs),設(shè)定閾值為logFC≥1且P <0.05。然后用DAVID數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)靶基因進(jìn)行GO和KEGG信號(hào)通路富集分析,進(jìn)一步應(yīng)用STRING數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò),應(yīng)用cytoscape對(duì)模塊中的基因的共表達(dá)關(guān)系進(jìn)行可視化以及篩選關(guān)鍵基因。結(jié)果年輕組和老年組共篩選出41個(gè)DEGs,GO分析顯示DEGs生物學(xué)功能主要涉及細(xì)胞對(duì)饑餓的反應(yīng)、乳酸代謝過(guò)程、細(xì)胞生長(zhǎng)調(diào)節(jié),KEGG分析顯示DEGs主要和胰高血糖素信號(hào)通路、細(xì)胞緊密連接和單磷酸腺苷活化蛋白激酶(AMPK)信號(hào)通路有關(guān)。蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)篩選出THRSP、MYH8、MYH1、PDK4、IGFN1、CALML6、PRKAG3、G0S2、ACTN3和FOX...

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【文章目錄】：
1 材料與方法
    1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源
    1.2 差異表達(dá)基因（differentially expressed genes,DEGs）篩選
    1.3 DEGs的基因本體論（gene ontology,GO）及京都基因和基因組百科全書（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG）分析
    1.4 DEGs的蛋白質(zhì)相互作用（protein-protein interacti-on,PPI）網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和關(guān)鍵基因篩選
2 結(jié)果
    2.1 DEGs篩選結(jié)果
    2.2 DEGs的GO和KEGG分析結(jié)果
    2.3 DEGs的PPI網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果
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