基于高通量芯片和生物信息学筛选系统性红斑狼疮核心基因及通路

关键词：系统性红斑狼疮 生物信息学 差异表达基因 核心基因 

摘要：目的通过生物信息学方法探究系统性红斑狼疮患者的外周血细胞差异表达基因及相关信号通路,寻找潜在的SLE特异性分子标志物。方法利用GEO数据库旗下的GEO2R分析工具分析基因芯片GSE65391并筛选差异基因(differentially expressed genes,DEGs),利用DAVID数据库分析DEGs获得其GO富集分析和KEGG信号通路分析的结果。利用STRING数据库构建蛋白互作网络,再将结果导入Cytoscape软件中筛选核心基因并绘制蛋白互作网络图。结果筛选获得了47个差异基因,其中表达上调的基因46个,表达下调的基因1个。GO富集分析表明DEGs主要参与了病毒防御反应过程、I型干扰素信号通路和病毒基因组复制的负调控等生物学过程。KEGG信号通路富集分析主要包括了甲型流感病毒感染、麻疹病毒感染和EB疱疹病毒感染等信号通路。筛选获得了3个核心基因为IFI44L、IFIT3和RSAD2。结论通过生物信息学分析获得SLE的DEGs、核心基因、生物学过程和信号通路等信息,为探究SLE的发病机制、发现诊断标志物和探索药物治疗靶点提供理论依据与新的方向。

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