呼吸睡眠暂停综合征与特发性肺纤维化的共表达差异基因分析

作者：陈铃

来源：中国卫生检验杂志, 2023, 33(05): 607-611.

• 呼吸睡眠暂停综合征
• 特发性肺纤维化
• 共表达差异基因
• 生物信息学方法

目的 通过生物信息学方法寻找呼吸睡眠暂停综合征(OSA)与特发性肺纤维化(IPF)之间的共表达差异基因。方法 下载GSE24206和GSE135917数据集作为研究对象，筛选疾病组与正常对照组之间的差异表达基因(DEG),运用韦恩工具获得彼此的共同表达DEG(co-DEGs)。运用WebGestalt数据库对co-DEGs进行GO/KEGG分析，通过STRING数据库分析co-DEGs的蛋白互作网络以及相关枢纽基因，使用pROC包对枢纽基因在OSA和IPF中的诊断价值进行ROC分析。结果 共筛选出406个co-DEGs, GO/KEGG富集分析显示co-DEGs在生物过程中主要在细胞外基质组织，细胞外结构组织，白细胞迁移，免疫系统过程的负调节，对细菌来源分子的反应，中性粒细胞介导的免疫等过程中特别富集。在细胞组成中主要富集在含胶原的细胞外基质、轴丝部分、特定颗粒、基底膜内，而对于分子功能主要在受体配体活性、糖胺聚糖结合、DNA结合转录激活因子活性、RNA聚合酶Ⅱ特异性、硫化合物结合、G蛋白偶联受体结合、细胞外基质结构成分、细胞因子活性等功能上发生富集。对于通路分析，co-DEGs主要富集在IL-17信号通路，病毒蛋白与细胞因子和细胞因子受体的相互作用，TNF信号通路、类风湿关节炎、细胞因子-细胞因子受体相互作用，ECM-受体相互作用等信号通路。通过STRING数据库的互作网络分析筛选出的前5个枢纽基因(IL-6、CXCL8、PTGS2、FOS、MYC)在诊断OSA和IPF上具有一定的准确性。结论 OSA和IPF之间存在co-DEGs,彼此之间通过多种信号通路在疾病进展中发挥作用。

• 单位
  丽水市第二人民医院