基于GEO数据库对骨关节炎半月板差异基因的筛选及生物信息学分析

作者：徐文飞; 明春玉; 梅其杰; 岳星; 袁长深; 郭锦荣; 段戡; 梁晓辉^*

来源：中国医药导报, 2023, 20(32): 11-16.

DOI：10.20047/j.issn1673-7210.2023.32.02

• 骨关节炎
• 半月板
• 生物信息学分析
• GEO数据库

目的 基于GEO数据库及生物信息学来筛选骨关节炎半月板相关差异表达基因（DEGs），并分析生物学功能，以期为骨关节炎治疗提供新思路与方法。方法 从GEO数据库下载数据集（GSE98918），分为正常组与骨关节炎组，各12例，利用R语言对数据进行差异分析获得DEGs，利用DAVID 6.8数据库对DEGs进行GO及KEGG信号通路分析，后运用STRING数据库及Cytoscape软件进行蛋白互作网络分析（PPI）及获得关键靶基因，进一步运用荧光定量PCR试验验证关节靶基因表达。结果 最终获得220个DEGs，包括114个上调和106个下调DEGs。GO主要涉及细胞外区、细胞外间隙、胶原三聚体、胶原纤维组织、蛋白质细胞外基质等过程。KEGG主要与补体与凝血级联、金黄色葡萄球菌感染、细胞外基质受体相互作用、蛋白质消化吸收、朊病毒病等信号通路有关。PPI分析获取5个关键靶基因，包含VEGFA、MMP9、COL1A1、SPI1、ITGB1。预测前5位靶基因miRNA分别为hsa-miR-4728-5p、hsa-miR-6750-3p、hsa-miR-6727-3p、hsa-miR-6734-3p、hsa-miR-6780b-3p。结论 通过运用生物信息学分析来阐述骨关节炎与健康关节之间差异基因的潜在特征，有效分析发病机制，为临床上治疗骨关节炎提供了新方向。

• 单位
  广西中医药大学第一附属医院; 湖南中医药大学第二附属医院; 广西中医药大学附属瑞康医院