生物信息学分析骨关节炎滑膜炎症相关基因和分子途径

华芳^1,2,张薇薇^1,2,吕波^1,2,辛玮^1,2

发布日期:2021-04-06
通讯作者:辛玮. E-mail:weixin@mail.sdu.edu.cn

基金资助:国家自然科学基金(81471007)

Bioinformatic analysis of genes and molecular pathways associated with osteoarthritis synovitis

HUA Fang^1,2, ZHANG Weiwei^1,2, LYU Bo^1,2, XIN Wei^1,2

1. Department of Clinical Laboratory;
2. Department of Central Laboratory, Shandong Provincial Hospital, Cheeloo College of Medicine, Shandong University, Jinan 250021, Shandong, China

Published:2021-04-06

摘要/Abstract

摘要： 目的 旨在利用生物信息学分析鉴定与骨关节炎滑膜炎症进展相关的差异表达基因(DEGs)。 方法 从基因表达总览(GEO)数据库下载GSE55457、GSE55235和GSE12021基因表达谱,筛选骨关节炎发生发展过程中的相关基因。对筛选出的差异表达基因(DEGs)进行热图绘制、基因本体论(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)分析。用STRING和Cytoscape构建蛋白互作网络(PPI),并用MCODE插件筛选核心模块,cytoHubba插件进行关键基因筛选。 结果 GSE55457、GSE55235和GSE12021基因表达谱中均上调表达基因72个,均下调表达基因151个。GO分析发现,DEGs主要参与白细胞迁移、对糖皮质激素的反应、糖胺聚糖结合、内质网腔和细胞外基质等。KEGG分析发现,DEGs主要参与的信号通路有MAPK信号通路、破骨细胞分化和TNF信号通路等。用cytoHubba插件筛选出来10个关键基因:IL-6、TLR7、SELE、VEGFA、LDLR、JUN、MYC、CD44、SNAI1、hnRNA1。 结论 生物信息学网络分析有助于发现骨关节炎患者滑膜炎症的分子机制和关键基因。


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