基于GEO数据库的2型糖尿病骨骼肌差异表达基因生物信息学分析
刘静1
鲁明2
李春惠1
刘志红1
1.050000 石家庄市,河北医科大学第二医院内分泌科2.050000 石家庄市,河北医科大学第二医院医务处
摘要：目的 通过采用生物信息学的方法筛选2型糖尿病(type 2 diabetes,T2DM)的差异表达基因,并探索与之发生相关的潜在靶点,为T2DM的诊治提供新思路.方法 从GEO(gene expression omnibus,GEO)数据库下载GSE29221基因芯片,利用GEO2R在线工具筛选出T2DM患者与健康人群骨骼肌组织的差异表达基因(adj.P<0.01,logFC绝对值>1).用DAVID在线工具及STRING在线网站对差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)分别进行功能富集分析和蛋白质互作网络分析,并使用Cytoscape 3.8.0软件筛选关键基因.结果 经筛选得到116个DEGs,其中上调DEGs 19个,下调DEGs 97个.基因本体分析提示DEGs在生物过程主要富集于细胞外基质组织、细胞外结构组织、细胞基质黏附等;在细胞组成方面主要富集于细胞外基质、细胞外基质成分、内质网等;在分子功能主要富集于细胞外基质结构成分、纤连蛋白结合、整合素结合等.通路分析提示,DEGs主要富集于PI3K-Akt信号通路、糖尿病并发症中的AGE-RAGE信号通路、AMPK信号通路等.利用Cytoscape筛选出10个关键基因,分别是COL1A1、THBS2、TIMP2、CD44、BGN、FBLN1、FMOD、SPARC、THBS1、VEGFA.结论 T2DM中的DEGs与疾病的发生发展相关,通过生物信息学分析可以发现2型糖尿病发展过程中新的生物学过程.
关键词：2型糖尿病生物信息学分析GEO数据库差异表达基因
分类号：R587.1(内分泌腺疾病及代谢病)
资助基金：河北省医学科学研究重点课题(20211154)
论文发表日期：2022-03-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 810-814 )
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