转录组数据分析鉴定心房颤动患者的相关基因
李硕1
平政2
牛慧茹3
袁钰青3
曹雪滨2
1.071000 保定,河北大学基础医学院;071000 保定,中国人民解放军陆军第82集团军医院心内科2.071000 保定,中国人民解放军陆军第82集团军医院心内科3.071000 保定,中国人民解放军陆军第82集团军医院心内科;063000 唐山,华北理工大学公共卫生学院
摘要：目的 根据心房颤动患者的表达谱数据以生物信息学方式筛选出心房颤动的关键致病基因.方法 通过基因表达综合数据库(Gene expression omnibus,GEO)筛选出心房颤动数据集GSE79768和GSE41177.使用R语言提取GSE79768数据集中的表达数据后进行t检验,筛选差异基因的标准设定为P＜0.05且基因表达量的变化幅度(|logFC|)超过0.585;利用加权基因共表达网络分析(Weighted Gene Co-Expression Network Analysis,WGCNA)以及最小绝对收缩和选择算子(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,LASSO)回归模型筛选疾病关键基因,并对关键基因进行基因本体(Gene ontology,GO)通路分析和GO语义相似性.最后,通过单样本基因集富集分析(Single-sample gene set enrichment analysis,ssGSEA)算法分析免疫细胞在心房颤动中的浸润,采用Pearson相关性检验分析免疫细胞与关键基因的相关性.结果 共筛选出五个潜在的诊断关键基因,分别为LRRC39、LBH、RGS18、WIF1与EIF5A,其中LRRC39、LBH、RGS18均与中性粒细胞的浸润程度呈正相关,均参与NOTCH信号通路.结论 LRRC39、LBH、RGS18、WIF1和EIF5A基因与肥大细胞、中性粒细胞、NK细胞显著相关,且与心房颤动的发生具有紧密联系,或可成为心房颤动的潜在诊断基因,从而为临床诊断提供依据.
关键词：心房颤动生物信息学免疫浸润差异表达基因
分类号：R541.7(心脏、血管（循环系）疾病)
资助基金：军队后勤科研项目(ZJL22J027)
论文发表日期：2025-07-20
在线出版日期：2025-09-09（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 774-780 )
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