基于生物信息学和系统生物学鉴定COVID-19对HIV患者的影响技术方案

本发明专利技术属于生物技术领域，具体的说是基于生物信息学和系统生物学鉴定COVID

【技术实现步骤摘要】
基于生物信息学和系统生物学鉴定COVID
‑
19对HIV患者的影响


[0001]本专利技术属于生物
，具体的说是基于生物信息学和系统生物学鉴定COVID
‑
19对HIV患者的影响。

技术介绍

[0002]截止到2022年8月，全球有超过6亿人患上了新型冠状病毒病(COVID
‑
19)，至少有600万人因此死亡；Opensafe的分析确定了一些可能增加COVID
‑
19死亡风险的因素，包括年龄较大、男性和一些慢性疾病，如心血管疾病、慢性肺病、糖尿病、癌症和一些免疫疾病。
[0003]自新型冠状病毒病(COVID
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19)流行以来，关于艾滋病毒(HIV)感染是否是COVID
‑
19死亡率上升的一个因素，各方意见不一。早期研究表明，与HIV阴性患者相比，HIV阳性患者感染SARS
‑
CoV
‑
2后，尤其是CD4+T细胞低、HIVRNA病毒载量可检测、患有慢性共病、未接受抗病毒治疗(ART)的患者的预后较差。
[0004]一方面，艾滋病患者的免疫功能障碍可能抑制了SARS
‑
CoV
‑
2的病理作用，另一方面，一些核苷逆转录酶抑制剂(NRTIs)作为治疗艾滋病的药物对COVID
‑
19具有潜在的保护作用。后来，随着研究的进展，越来越多的大型队列研究表明，艾滋病毒感染者感染SARS
‑
CoVr/>‑
2的风险显著高于艾滋病毒阴性的人，而且艾滋病毒是入院时严重或危重症状和住院死亡率的独立风险因素，但是依然无法通过数据进行详细说明影响因素和结果，只是通过感染数据进行判断，无系统的操作方法，为此，本专利技术提供基于生物信息学和系统生物学鉴定COVID
‑
19对HIV患者的影响。

技术实现思路

[0005]为了弥补现有技术的不足，解决上述技术问题，本专利技术提出的基于生物信息学和系统生物学鉴定COVID
‑
19对HIV患者的影响。
[0006]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：本专利技术所述的基于生物信息学和系统生物学鉴定COVID
‑
19对HIV患者的影响,通过选择COVID
‑
19和HIV的PBMB数据集，通过PBMB数据集中进行差异表达基因的鉴定，再根据共同表达差异基因对蛋白质
‑
蛋白质相互作用网络(PPI)构建和关键基因筛选，同时鉴定与共同差异表达基因相互作用的转录因子(TF)和miRNA，并且进行基因富集分析，然后进行药物预测。
[0007]优选的，所述PBMB数据集：选择新冠肺炎患者与健康对照者外周血单个核细胞RNAseq分析数据和健康对照组和艾滋病患者的外周血单个核细胞RNAseq分析数据，两者数据均下载自NCBI数据库。
[0008]优选的，所述差异表达基因的鉴定：
[0009]S1：将上述两个数据集使用GEO2R工具进行差异表达基因的识别，得到两个GEO数据集的矩阵数据；
[0010]S2：将两个GEO数据集的矩阵数据采用limma包进行归一化处理，然后在采用
Benjamini
‑
Hochberg进行校正控制误差；
[0011]S3:将p值<0.05和|logFC|≥2的基因确定为差异表达基因，将两者数据差异基因表达谱使用在线网站Jvenn绘制维恩图，以确定共同差异表达基因。
[0012]优选的，所述蛋白质
‑
蛋白质相互作用网络(PPI)构建和关键基因筛选：
[0013]S1：PPI网络由String构建，然后使用Cytoscape根据从String中导出的文件进行可视化分析；
[0014]S2:利用Cytoscape的MCC插件组件导出PPI网络中的关键基因。
[0015]优选的，所述鉴定与共同差异表达基因相互作用的转录因子(TF)和miRNA
[0016]S1:基于JASPAR数据库，利用NetworkAnalyst工具进行TF
‑
基因调控网络构建,在利用Cytoscape软件对共同差异表达基因和TF进行调控网络构建；
[0017]S2：根据Network
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Analyst工具，在miRNA
‑
基因调控网络进行鉴定，然后由Cytoscape软件构建的miRNA
‑
基因网络。
[0018]优选的，所述基因富集分析：
[0019]S1：将上述共同差异表达基因通过enrichment工具进行了进行GO分析，分析生物过程(BP)、分子功能(MF)和细胞组分(CC)；
[0020]S2：同时使用KEGG和WikiPathways两个全球通路数据库确定COVID
‑
19和HIV之间共同差异表达基因的信号通路。
[0021]优选的，所述药物预测：利用enrichr平台基于共同差异表达基因对潜在药物进行了筛选，其数据来源使用DSigDB数据库，DSigDB是一种新的基因集资源库，用于识别基因与药物之间的联系。
[0022]本专利技术的有益效果如下：
[0023]1.本专利技术所述的基于生物信息学和系统生物学鉴定COVID
‑
19对HIV患者的影响，通过选择COVID
‑
19和HIV的PBMB数据集，通过PBMB数据集中进行差异表达基因的鉴定，再根据共同表达差异基因对蛋白质
‑
蛋白质相互作用网络(PPI)构建和关键基因筛选，同时鉴定与共同差异表达基因相互作用的转录因子(TF)和miRNA，并且进行基因富集分析，然后进行药物预测，能够通过系统的检测方法和数据来阐述影响程度，进而进行预测药物处理。
附图说明
[0024]下面结合附图对本专利技术作进一步说明。
[0025]图1是上调的共同差异表达基因展示图；
[0026]图2是下调的共同差异表达基因展示图；
[0027]图3是共同差异表达基因的蛋白质
‑
蛋白质相互作用(PPI)网络的表达图；
[0028]图4是关键基因展示图；
[0029]图5是TF
‑
基因调控网络示意图；
[0030]图6是miRNA
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基因的调控相互作用网络示意图；
[0031]图7是生物过程(BP)分析图；
[0032]图8是分子功能(MF)分析图；
[0033]图9是细胞组分(CC)分析图；
[0034]图10是共同差异表达基因在细胞周期和FoxO信号通路中高度富集结果图；
[0035]图11是共同差异表达基因大量富集于细胞周期和综合癌症途径表达图；
[0036]图12是药物名称展示图；
具体实施方式...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于生物信息学和系统生物学鉴定COVID
‑
19对HIV患者的影响，其特征在于，通过选择COVID
‑
19和HIV的PBMB数据集，通过PBMB数据集中进行差异表达基因的鉴定，再根据共同表达差异基因对蛋白质
‑
蛋白质相互作用网络(PPI)构建和关键基因筛选，同时鉴定与共同差异表达基因相互作用的转录因子(TF)和miRNA，并且进行基因富集分析，然后进行药物预测。2.根据权利要求1所述的基于生物信息学和系统生物学鉴定COVID
‑
19对HIV患者的影响，其特征在于，所述PBMB数据集：选择新冠肺炎患者与健康对照者外周血单个核细胞RNAseq分析数据和健康对照组和艾滋病患者的外周血单个核细胞RNAseq分析数据，两者数据均下载自NCBI数据库。3.根据权利要求1所述的基于生物信息学和系统生物学鉴定COVID
‑
19对HIV患者的影响，其特征在于，所述差异表达基因的鉴定：S1：将上述两个数据集使用GEO2R工具进行差异表达基因的识别，得到两个GEO数据集的矩阵数据；S2：将两个GEO数据集的矩阵数据采用limma包进行归一化处理，然后在采用Benjamini
‑
Hochberg进行校正控制误差；S3:将p值<0.05和|logFC|≥2的基因确定为差异表达基因，将两者数据差异基因表达谱使用在线网站Jvenn绘制维恩图，以确定共同差异表达基因。4.根据权利要求1所述的基于生物信息学和系统生物学鉴定COVID
‑
19对HIV患者的影响，其特征在于，所述蛋白质
‑
蛋白质相互作用网络(PPI)构建和关键基因筛选：...

【专利技术属性】
技术研发人员：龙腾，胡鹏，
申请(专利权)人：重庆医科大学，
类型：发明
国别省市：