摘要

目的通过生物信息学技术方法探讨骨质疏松症与肥胖的相互关系。方法分别以骨质疏松及肥胖为关键词在相关疾病数据库(Disgenet、TTD、OMIM、Drugbank、KEGG)中筛选相关基因,去重整合后将两组预测靶点进行映射得到关键靶点,通过STRING网站获得靶点PPI互相作用网络,根据degree值筛选出核心靶点并通过DAVID数据库进行GO富集分析以及KEGG通路分析。结果通过相关疾病数据库搜索筛选与骨质疏松症和肥胖相关靶点分别为336个和398个,映射出关键靶点56个,以degree≥13筛选出核心靶点15个并导入DAVID数据库获得31项GO富集结果(P<0.05)及55条KEGG信号通路(P<0.05)。结论 AKT1、IL6、LEP、TNF等核心靶点作用于TNF通路、HIF-1通路、脂肪细胞因子通路、Toll样受体信号通路、胰岛素抵抗信号通路、AMPK信号通路、Fox O信号通路等同时对骨质疏松及肥胖起到调控作用,两种复杂代谢性疾病虽然各自包含众多作用靶点,但仍在分子机制上有着密切联系。应用生物信息学具有较高的置信度和参考价值,为探索疾病间关系提供了新方向与新思路。