基于生物信息学分析干燥综合征伴发疲劳机制及中药预测研究

Study on the Mechanism of Fatigue Associated with Sjogren's Syndrome and the Prediction of Traditional Chinese Medicine Based on Bioinformatics Analysis

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摘要目的从生物信息学角度分析干燥综合征(sjogren's syndrome,SS)伴发疲劳相关的生物标记物,探讨SS伴发疲劳的发病机制,并通过差异基因预测治疗 SS 伴发疲劳的潜在中药.方法从基因表达数据库(gene expression omnibus,GEO)下载GSE66795 数据集,使用R语言分析得到差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs),对其进行基因本体(gene ontology,GO)及京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)富集分析,后通过STRING数据库、Cytoscape软件及其插件得到关键基因,将关键基因与医学本体信息检索平台相互映射,筛选出治疗SS 伴发疲劳的中药.结果共得到 48 个DEGs,包括 46 个上调基因和2 个下调基因,并筛选出10 个关键基因.GO和KEGG富集分析显示,这些基因多富集甲型流感、丙型肝炎、麻疹、冠状病毒-COVID-19 等多条病毒感染通路.筛选出 3 类潜在中药,分别为清肝、补肾、清热解毒类药物.结论通过对DEGs的分析加深了对SS伴发疲劳发生机制的认识,并为中药治疗本病提供了潜在基因靶标及思路.