非酒精性脂肪性肝病差异表达基因的筛选和生物信息学分析

作者：王士宁; 程书平; 杨丽洁; 俞媛洁; 吴鹏波; 李明; 谭诗云

来源：医学研究杂志, 2023, 52(08): 168-172+167.

• 非酒精性脂肪性肝病
• 非酒精性脂肪性肝炎
• 生物信息学分析
• GEO数据库

目的 应用生物信息学方法筛选和分析非酒精性脂肪性肝病（non-alcoholic fatty liver disease, NAFLD）差异表达关键基因，为NAFLD的预防和治疗提供新的思路。方法 从基因表达数据库（Gene Expression Omnibus, GEO）中下载2个NAFLD相关的表达矩阵，分别是GSE48452和GSE63067,利用GEO2R在线分析工具分别筛出健康样本和NAFLD样本差异表达基因（differentially expressed genes, DEGs）(P2FC|>0.5)。采用R4.1.0软件分别筛选出差异表达上下调基因，做出火山图和热图，对共同的差异表达上下调基因做出Venn图。为了了解DEGs的生物学功能和通路，使用DAVID在线工具分别进行基因本体功能（Gene Ontology, GO）和京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, KEGG）信号通路富集分析，以P<0.05为判定标准。使用String 11.5网站对DEGs进行蛋白质相互作用分析，使用Cytoscape 3.8.0软件构建蛋白质相互作用网络图，筛选功能模块和关键基因。结果 经筛选共获得25个DEGs,其中上调基因7个，下调基因18个。基因本体分析提示，DEGs在中性粒细胞激活、对细胞外刺激的反应、核受体辅助因子的活性、ATP酶活性、细胞-基质交界处、细胞-细胞交界处、细胞周期、内吞作用等方面富集。利用Cytoscape筛选出的关键基因分别是MMP9、IGF1、CHI3L1、CXCL10、CDKN1A、CCL20、IGFBP2、NRG1。结论 通过生物信息学分析获得的8个NAFLD疾病相关特征差异表达关键基因，旨在为更深入研究NAFLD的发病机制及潜在治疗靶点提供方向。

• 单位
  武汉大学人民医院