基于基因表达综合数据库的缺血性卒中缺氧相关差异基因表达分析
苏允琦
蒋兴伟
马骏
巩家媛
高锋华
安华英
宁畅文
魏汉琪
刘鹏宇
王哲
于群
100850 北京,军事科学院军事医学研究院卫生勤务与血液研究所
摘要：目的 基于基因表达综合(GEO)数据库,采用生物信息学方法分析缺血性卒中的基因表达情况,结合缺氧相关基因,解析缺氧相关差异基因(HRDEGs)表达特征,筛选出关键基因,为深入了解缺血性卒中提供重要支撑.方法 从GEO数据库下载GSE16561和GSE58294两个数据集,采用Python软件进行数据合并,利用Combat方法消除批次效应,同时保留疾病分组特征.对消除批次效应前后的数据采用主成分分析法进行降维处理,并对缺血性卒中组和正常对照组人群进行组内相关系数(ICC)检测.对合并及批次效应消除后数据集进行基因集富集分析(GSEA)及单样本GSEA,以名义P值(NOM P-val)＜0.05且假阳性率P值(FDR P-val)＜0.25作为标准,筛选出具有显著差异的基因集.利用R软件对GSE16561和GSE58294数据集合并及批次效应消除后的缺血性卒中患者和正常对照者之间的差异表达基因进行鉴定[以log2基因表达差异倍数(FC)的绝对值≥0.58和矫正P值(Padj)＜0.05作为筛选标准],并与在美国国立生物技术信息中心(NCBI)中获取的缺氧相关基因进行交集,得到HRDEGs.对HRDEGs进行基因本体论(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析,使用STRING数据库构建差异表达基因的蛋白质互相作用网络,利用Cytoscape3.8软件筛选排名前10位的关键基因.结果ICC分析结果显示,消除批次效应后的GSE16561和GSE58294数据集中缺血性卒中和正常对照者的ICC分别为0.94和0.98,一致性极好.GSEA结果显示,对GSE16561和GSE58294合并及批次效应消除后的新数据集中,34个基因集在缺血性卒中样本中显著富集,筛选出表达差异基因404个(均Padj＜0.05),其中高表达基因354个,低表达基因50个.与缺氧相关基因进行交集,获得64个HRDEGs.GO富集分析表明,HRDEGs主要在囊泡腔、细胞质囊泡腔、分泌颗粒腔和特殊颗粒中显著富集,具有酰胺结合、肽结合、磷脂结合和酶抑制活性等分子功能,主要参与了细胞因子产生的正向调节、炎性反应的调节、对细菌来源分子的反应和对脂多糖的反应等生物学过程.KEGG富集分析表明,HRDEGs主要在血脂与动脉粥样硬化、沙门氏菌感染、中性粒细胞胞外陷阱形成、核苷酸结合寡聚化结构域样受体信号通路、癌症中的蛋白聚糖、结核病和坏死性凋亡等通路上存在富集.基于蛋白质互相作用网络,最终筛选出了 10个关键基因,分别为ARG1(精氨酸酶1)、CASP1(含半胱氨酸的天冬氨酸蛋白水解酶1)、IL-1R1(白细胞介素1受体1型)、ITGAM(整合素亚基αM)、MMP9(基质金属蛋白酶9)、PTGS2(前列腺素内过氧化物合酶2)、STAT3(信号传感器和转录激活剂3)、TLR2(Toll样受体2)、TLR4、TLR8..结论 通过生物信息学挖掘,本研究获得了 10个缺血性卒中与缺氧相关的关键基因,可能为后续研究工作及诊断治疗提供了潜在靶点.
关键词：缺血性卒中差异表达基因基因表达综合数据库缺氧相关基因
论文发表日期：2023-12-28
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：12( 825-836 )
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