基于高通量芯片对小儿流感生物信息学分析

目的 通过生物信息学工具筛选小儿流感患者的相关差异基因(differential gene, DEG),探讨小儿流感患者的核心基因并阐明其发病机制。方法 从基因表达数据库(gene expression database, GEO)中下载符合本研究要求的小儿流感患者的转录组数据,采用基因分析表达工具(GEO2R)对DEGs进行筛选。采用基因本体(gene ontology, GO)分析和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes, KEGG)分析DEGs的功能和富集通路情况。利用STRING数据库构建蛋白互作网络(protein-protein interaction, PPI),并利用Cytoscape软件筛选核心DEGs。结果 共有GSE42026、GSE29366、GSE34205、 GSE38900 4个芯片数据库纳入分析,经过分析共发现30个DEGs,29个下调,1个上调。GO分析发现DEGs主要参与Ⅰ型干扰素信号通路,细胞对Ⅰ型干扰素的反应,2'-5'-寡聚腺苷酸合成酶激活,双链RNA的结合。KEGG发现DEGs主要富集在甲型流感病毒、麻疹、丙型肝炎以及单纯疱疹病毒感染信号通路。蛋白互作分析表明,筛选出的潜在10个核心基因分别为IFIT3、MX1、OAS3、OAS2、OAS1、IFI27、IFI44、RSAD2、IFI44L、LY6E。结论 以干扰素为中心的基因富集通路可能是小儿流感患者的主要发病机制,筛选出来的核心基因可能参与小儿流感的感染过程,且可能成为临床治疗的新靶点。

Analysis of bioinformatics in pediatric influenza based on chip with high-throughput