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

Multiple bioinformatics analysis predict immune related gene FN1 was core gene of Sj?gren's syndrome

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摘要目的: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32321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.