基于GEO数据库芯片筛选心肌梗死的关键基因及生物信息学分析

作者：郭相杰; 白雅琴; 李昊; 吴鹏; 王晓娟; 贾孝; 高彩荣^*

来源：中国法医学杂志, 2022, 37(02): 137-142.

DOI：10.13618/j.issn.1001-5728.2022.02.006

• 法医病理学
• 关键基因
• 生物信息学
• 心肌梗死
• 差异表达基因

目的 应用生物信息学方法筛选出心肌梗死（Myocardial Infarction, MI）的关键基因，探讨MI的病理机制及法医学诊断标志物。方法 从基因表达综合（Gene Expression Omnibus, GEO）数据库中下载GSE23294数据集，用R/Bioconductor package limma筛选MI小鼠心肌组织中差异表达的m RNA(Differentially Expressed Genes,DEGs)，使用STRING及Cytoscape3.8.2对DEGs构建蛋白质互相作用（Protein-protein Interaction, PPI）网络，并基于Cyto Hubba筛选MI相关hub基因。最后，用R/Bioconductor package clusterProfiler对筛选到的DEGs进行生物学功能和信号通路富集分析。结果 从MI小鼠心肌组织中筛选到42个DEGs，这些DEGs主要通过炎症反应、免疫调节、激素分泌等信号通路参与MI的发生发展，并进一步筛选出7个MI相关hub基因：Fos、Egr1、ICAM-1、Atf3、Adipoq、 Actb、Cxcl1。结论 筛选出的Fos、Egr1等关键基因有望成为法医学鉴定MI的潜在生物标志物，为进一步研究MI的发病机制及法医学鉴定提供了新的思路。

• 单位
  山西医科大学; 中国政法大学; 山西医科大学第二医院