换一批利用生物信息学分析鉴定与骨关节炎相关的潜在核心基因
Analysis and identification of potential core genes associated with osteoarthritis using bioinformatics
摘要目的:初步探索骨关节炎病理进程中可能涉及的信号通路,筛选与骨关节炎发生相关的关键基因,从而揭示骨关节炎的发病机制.方法:从公共基因芯片数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)下载骨关节炎相关芯片数据(GSE19060),利用GEO2R工具筛选骨关节炎(osteoarthritis,OA)和正常组织之间的差异表达基因(Differentially expressed genes,DEGs),用GO分析和KEGG信号通路分析分别对筛选得到的DEGs进行功能注释,之后构建蛋白质-蛋白质相互作用(Protein-protein interaction,PPI)网络,由Cytoscape软件将DEGs可视化,并筛选核心关键基因.结果:共筛选出106个差异表达基因,其中52个上调表达,54个下调表达.GO分析表明差异表达基因生物学功能主要涉及细胞粘附、细胞增殖的负调控和细胞因子调控的信号通路.KEGG分析表明差异表达基因主要和PI3K-Akt信号通路、肌动蛋白细胞骨架调节有关.利用PPI网络在其中挑选出了SFRP4、SFRP1、ITGB2、EPHA4、ELN、IGFBP5、FMOD、SYNPO2、PITX2、DSP等10个连接度最高的与骨关节炎发病机制相关的核心基因.结论:生物信息学分析能有效分析和筛选骨关节炎差异表达基因,获取生物内在相关信息,并为进一步探索骨关节炎发病机制提供理论依据.
更多相关知识
分类号
R966（药理学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1001-5779.2021.01.001
发布时间
2021-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
- 浏览109
- 被引2
- 下载45
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
