多重生物信息分析预测免疫相关基因FN1为干燥综合征发病核心基因

作者：薛娜; 肖莹; 董晶; 孙伟

来源：中国免疫学杂志, 2022, 38(23): 2847-2851.

DOI：10.3969/j.issn.1000-484X.2022.23.006

• 生物信息学
• GEO数据库
• 核心基因
• 信号通路

目的：利用多重生物信息分析挖掘和预测干燥综合征（SS）发病过程的核心基因及关键通路。方法：GEO数据库下载SS基因数据GSE97614，利用R语言中limma数据包进行均一化数据处理，GEO2R分析筛选差异表达基因（DEGs）。多重生物信息分析软件对GSE97614数据进行分析。DAVID在线软件对DEGs进行GO分析及KEGG信号通路预测。STRING在线软件对DEGs进行蛋白互作（PPI）网络分析。Cytoscape对互作网络结果进行可视化处理，并应用内置软件cytohubba筛选出SS发病的核心基因。结果：GSE97614包含9例SS患者及3例正常对照者，共对32 321个基因进行检测，limma数据包均一化数据处理并筛选出96个差异上调和65个差异下调表达的基因。基因热图显示全部DEGs具有可聚类性。GO分析主要富集于细胞外基质、细胞外间隙及整合素结合过程。信号通路主要富集于MAPK通路及VEGF通路。PPI网络显示共有141个基因间存在224条联系，cytohubba计算出FN1、IL1B、TIMP1、THBS1、PLAU、SERPINE1、FOS、ITGB3、VCAN、ADAMTS1为前10位发病核心基因。其中FN1综合分析得分为32分，ADAMTS1综合分析得分为10分。结论：多重生物信息分析发现免疫相关基因FN1为SS发病过程的核心基因，可能作为SS快速诊断和治疗的血清标志物及潜在的药物干预靶点。

• 单位
  白城医学高等专科学校; 吉林大学第二医院