颅内动脉瘤相关基因的共表达网络构建与分析

作者：廖宝; 周凤坤; 钟松辛; 周远方; 覃燕生; 周梦晓; 秦超^*

来源：中华医学杂志, 2019, 99(07): 525-531.

• 颅内动脉瘤
• 加权基因共表达网络分析
• 基因
• 共表达网络

目的利用生物信息学分析颅内动脉瘤(IA)的公共数据库中的表达谱芯片数据, 为疾病机制研究提供重要信息。方法基于数据集(GSE75436)进行加权基因共表达网络分析(WGCNA)构建其基因共表达网络, 并识别枢纽基因;同时, 使用在线工具DAVID对与IA具有高度相关的模块进行GO功能富集及KEGG通路分析。结果筛选出三个与IA相关的模块, 以及识别了棕色模块中的14个枢纽基因COL3A1、SPARC、CDH11、COL5A1、HOPX、CLEC11A、GALNT10、ADAMTS2、CEMIP、KIAA1755、COL11A1、ZIC2、CDKN2A和LINC00460;GO分析显示棕色模块主要富集在细胞外基质组织、胶原蛋白分解代谢过程、细胞黏附等生物过程;KEGG分析显示棕色模块参与了ECM-受体相互作用、局部粘连、蛋白质消化和吸收、PI3K-Akt信号通路等通路。结论基于WGCNA, 我们识别出了对IA发生发展至关重要的模块与枢纽基因, 它们可能成为潜在的生物标志物和(或)治疗靶点。

• 单位
  广西医科大学第一附属医院; 神经内科