换一批摘要背景:原发性骨质疏松症的发病率高,但发病机制尚不完全清楚,目前尚缺乏有效的早期筛查指标和治疗方案.目的:通过综合生物信息学分析,进一步探索原发性骨质疏松症的发生机制.方法:原发性骨质疏松症数据来自公共基因表达数据库,筛选差异基因分别进行GO功能和KEGG通路富集分析.此外,将差异基因进行蛋白质-蛋白质相互作用网络确定原发性骨质疏松症相关核心基因,并通过最小绝对收缩和选择运算算法来识别并验证原发性骨质疏松症相关的生物标志物,并分别进行免疫细胞相关分析、基因富集分析以及药物标靶网络分析.最后将生物标志物行qPCR实验验证.结果与结论:①该研究中共获得126个差异基因以及前列腺素、表皮生长因子受体、丝裂原活化蛋白激酶3、转化生长因子B1和视网膜母细胞瘤基因1等5个生物标志物.②GO分析表明差异基因主要富集在细胞对氧化应激的反应以及自噬的调节等方面;KEGG分析显示主要集中在自噬以及细胞衰老等通路当中.③生物标志物的免疫分析发现,前列腺素,视网膜母细胞瘤基因1、丝裂原活化蛋白激酶3与免疫细胞密切相关.④基因富集分析表明,生物标志物与免疫相关途径有关.⑤药物标靶网络分析显示5个生物标志物与原发性骨质疏松症药物相关.⑥qPCR结果表明,前列腺素、表皮生长因子受体、丝裂原活化蛋白激酶3和转化生长因子B1在原发性骨质疏松症样本中,与对照样本相比表达显著上升(P<0.001),而视网膜母细胞瘤基因1在原发性骨质疏松症样本中,与对照样本相比表达显著下降(P<0.001).⑦总之,该研究筛选并验证了5个原发性骨质疏松潜在生物标志物,为进一步深入探究原发性骨质疏松症的发病机制、早期筛查诊断及靶向治疗提供了参考依据.
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关键词
原发性骨质疏松生物标志物生物信息学药物标靶网络蛋白质-蛋白质相互作用网络primary osteoporosisbiomarkerbioinformaticsdrug target networkprotein-protein interaction network
栏目名称
DOI
10.12307/2025.314
发布时间
2024-12-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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