基于基因表达综合数据库芯片的类风湿关节炎生物标志物的筛选与生物信息学分析

作者：赵倩倩; 尤红俊; 肖丹; 黄婧; 何岚^*

来源：西安交通大学学报（医学版）, 2020, 41(04): 544-552.

• 类风湿关节炎
• 基因表达综合数据库
• 差异表达基因
• 生物信息学

目的对类风湿关节炎(rheumatoid arthritis, RA)基因芯片数据进行生物信息学分析,寻找表达特征基因谱。方法利用GEO2R对基因表达综合数据库中筛选出的RA芯片进行基因差异表达分析,采用DAVID 6.8及R语言进行基因功能注释GO富集分析和KEGG通路富集分析,String-db数据库进行蛋白互作分析,并以Cytoscape3.7.1软件获取关键靶基因。结果 RA患者膝关节分离出的滑膜组织中1 184个基因差异表达具有统计学意义,其中664个表达上调,520个表达下调。差异表达基因被富集到信号转导、质膜和蛋白结合等70个不同的GO子集及细胞因子-细胞因子受体相互作用、破骨细胞分化、类风湿关节炎、Th17细胞分化和IL17信号通路等62个信号通路上。蛋白互作网络分析筛选出19个关键靶基因,包括NKG7、BCL6、SEMA4D、NFIL3、RAC2、MLIP、SEL1L3、GUSBP11、IGLV1-44、IGLJ3、IGLC1、IGKV1OR2-118、IGKV1OR2-108、IGKC、IGHV4-31、IGHV3-23、IGHM、IGHD和CYAT1。结论对基因表达综合数据库中RA的芯片数据分析所筛选出的部分差异表达基因,均涉及影响RA滑膜炎症发生发展的关键环节,可为该疾病的早期诊断或靶向药物的研发提供重要的实验理论依据。

• 单位
  陕西省人民医院; 中国人民解放军空军军医大学; 西安交通大学第一附属医院