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摘要
目的：筛选多发性硬化症（MS）的关键基因，探讨其发病机制并寻找潜在的治疗靶点。方法：从基因芯片数据库（GEO）搜索MS在皮层的基因表达数据，并分析与正常皮层组织的差异表达基因（DEGs）；利用DAVID在线软件对挑选出的DEGs进行GO富集分析。基于STRING数据库及Cytoscape软件构建蛋白-蛋白互作（PPI）网络，利用MCODE与Cytohubaa分析其关键基因簇并筛选出有交集的关键基因，最后在动物模型中加以验证。结果：共纳入两套MS基因芯片数据，选出有交集的DEGs 74个，其中上调基因2个，下调基因72个。DEGs GO富集分析发现钾离子跨膜转运等生物学过程与MS的发生发展相关。Cytoscape软件筛选出10个关键基因，从中选出Kcnc1、Kcnc2两个下调基因，并在小鼠EAE模型中得到验证。结论：利用生物信息学方法有效筛选出参与MS发生的Kcnc1、Kcnc2基因，为MS的治疗提供潜在的治疗靶点和策略。
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