基于数据库挖掘分析FN1、COL4A1、COL4A2基因在胃癌中的表达及意义

目的 基于数据库挖掘分析胃癌预后预测和胃癌靶向治疗的潜在关键基因(Hub基因)。方法 本研究选取基因表达综合数据库(GEO)的GSE33651和GSE118916数据集(研究时间为2011年11月—2019年8月)。GEO2R进行胃癌差异表达基因(DEGs)分析。DAVID数据库对DEGs进行基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析。采用STRING数据库和Cytoscape软件构建DEGs的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络,其中Degree>10的DEGs被认为是Hub基因。基于癌症基因组图谱(TCGA)的胃腺癌数据,使用OncoLnc和UALCAN数据库对Hub基因进行生存分析和表达分析。TIMER数据库对Hub基因进行免疫浸润分析。结果 GSE33651和GSE118916中鉴定出80个共有上调和34个共有下调DEGs。DEGs富集在69个GO条目和7个KEGG信号通路。从PPI网络中筛选出14个Hub基因。FN1、COL4A2和COL4A1基因在胃癌组织的表达水平均显著高于胃正常组织,且在胃癌中具有良好的预后预测价值。FN1、COL4A2和COL...     

应用生物信息学筛选胃癌诊断和预后的生物标志物

目的：应用生物信息学方法分析和筛选与胃癌诊断和预后相关的生物标志物。方法：从GEO数据库下载胃癌的基因表达谱数据集GSE79973和GSE103236。通过在线工具GEO2R和韦恩图筛选两数据集重叠的差异表达基因(DEGs)。利用仙桃在线数据平台对DEGs进行GO和KEGG富集分析。通过STRING在线工具和Cytoscape软件构建DEGs的蛋白互作网络和识别hub基因。最后,使用GEPIA、仙桃、Kaplan-Meier Plotter在线数据平台对hub基因进行表达差异分析、受试者工作特征(ROC)曲线分析及生存分析。结果：GSE79973和GSE103236两数据集中有156个重叠DEGs,包括98个上调基因和58个下调基因。其中,上调差异表达基因(uDEGs)的GO富集分析主要与细胞外基质及胶原蛋白相关;KEGG富集分析与细胞外基质受体相互作用有关。通过STRING在线工具和Cytoscape软件从重叠DEGs中识别出10个hub基因,均为uDEGs。利用GEPIA、仙桃、Kaplan-Meier Plotter在线数据平台分析表明,hub基因在胃癌组织中均显著上调(P<...     

乙型肝炎病毒相关肝细胞癌关键基因筛选及其与预后关系的生物信息学分析

目的：采用生物信息学方法识别与乙型肝炎病毒相关肝细胞癌（HBV-HCC）的早期诊断和不良预后相关的关键基因,阐明HBV-HCC发生发展的潜在分子机制。方法：从基因表达综合数据库（GEO）中检索“hepatitis Binduced HCC”,下载基因数据集GSE121248,通过R软件中的“limma”数据包筛选差异表达基因（DEGs）,采用“clusterProfiler”数据包对DEGs进行基因本体（GO）功能富集分析和京都基因与基因组百科全书（KEGG）信号通路富集分析,采用STRING数据库和Cytoscape软件建立蛋白-蛋白互作（PPI）网络并筛选关键基因。采用基因表达水平值的交互式分析（GEPIA）、Kaplan Meier-Plotter和人类蛋白质图谱（HPA）数据库验证关键基因及其蛋白质表达水平,采用“CIBERSORT”数据包分析免疫细胞的浸润情况。结果：共筛选出574个DEGs,其中上调基因173个,下调基因401个。GO功能富集分析,DEGs主要富集于小分子代谢、信号转导、免疫应答和炎症反应等生物学过程;KEGG通路富集分析,DEGs主要富集于视黄醇代谢、细胞...     

卵巢癌致病关键靶基因分析及体外细胞实验验证

目的：通过多芯片整合的生物信息学方法挖掘与卵巢癌发病高度关联的靶基因,并通过体外细胞实验进行验证,为卵巢癌的靶向研究提供关键基因及重要理论依据。方法：（1）对基因表达综合数据库中与卵巢癌相关数据集GSE38666、GSE40595和GSE54388进行差异基因（DEGs）筛选,其中包括26个正常样本和65个卵巢癌样本。（2）通过DAVID在线数据库对筛选的DEGs进行基因本体功能注释,明确DEGs的生物学属性特征。（3）通过京都基因与基因组百科进行富集分析,获得DEGs的主要作用通路。（4）基于STRING数据库运用CytoScape软件完成DEGs蛋白质-蛋白质相互作用网络的构建,并结合GEPIA 2等数据库筛选出关键基因。（5）采用qRT-PCR对卵巢癌细胞关键基因的表达进行验证。结果：从GSE38666、GSE40595和GSE54388 3个数据集中筛选出238个共同表达的DEGs,其中168个表达上调,70个表达下调,在卵巢癌中主要富集于有丝分裂核分裂、纺锤体、染色体区域和DNA解旋酶,主要参与细胞周期、DNA复制、氧化磷酸化和氨基酸的生物合成等生物过程,影响卵巢癌的发生、发...     

基于生物信息学分析艾滋病患者血中相关差异基因

目的 基于生物信息学方法筛选艾滋病(AIDS)相关的关键基因,为后续生物学功能研究提供分子靶标。方法 通过GEO数据库下载基因芯片GSE140713,筛选AIDS患者血样与健康对照血样的差异表达基因(DEGs),对DEGs进行GO功能富集分析和KEGG通路富集分析,并且通过String数据库构建蛋白质-蛋白质相互作用网络(PPI),确定其中与AIDS发生发展密切相关的关键基因。结果 GEO数据分析结果显示,AIDS共有1770个DEGs (1128个上调基因,642个下调基因)。GO富集分析结果显示,DEGs主要参与DNA结合转录激活活性、信号受体激活物活性等分子功能。KEGG通路富集分析结果显示,DEGs主要富集于NOD样受体信号通路。经过构建PPI网络分析其重要的功能模块及其关键基因,结果鉴定出5个关键基因可能与AIDS的发生发展相关。结论 本研究筛选出人AIDS血液中5个关键基因(CDK1、BUB1、CCNA2、CCNB1、KIF11),它们可能成为AIDS病毒潜伏期治疗的潜在靶点。     

基于生物信息学分析银屑病基因表达差异及潜在中药

目的：通过生物信息学技术分析银屑病皮损与正常组织的基因芯片数据,筛选银屑病的差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs),探讨银屑病的病理机制,预测治疗银屑病的潜在中药。方法：从基因表达数据库(gene expression omnibus, GEO)提取数据集GSE161683、GSE193128、GSE137218原始数据,使用R语言Limmar包筛选DEGs。利用DAVID数据库对DEGs进行功能和信号通路的富集分析,通过String数据库构建蛋白互作网络,Cytoscape软件及其插件筛选关键基因。将关键基因与Coremine Medical相互映射,筛选治疗银屑病潜在的靶向中药。结果：筛选出DEGs 474个,其中上调DEGs的通路主要富集在白细胞介素-17(interleukin-17,IL-17)、核苷酸寡聚化结构域样受体(nucleotide oligomerization domain like receptor, NLR)、病毒感染等信号通路。STAT1、RSAD2、IFIT3、IFI44L、IFIT1、CXCL10、MX...     

骨关节炎的关键通路与免疫细胞浸润模式及中药预测分析

目的 利用生物信息学的方法分析骨关节炎(osteoarthritis, OA)的关键通路与免疫细胞浸润模式及潜在治疗中药。方法 从基因表达综合数据库(GEO)中下载GSE55235基因表达芯片,运用GEO2R在线分析工具筛选差异表达基因(DEGs)。使用DAVID在线数据库对DEGs进行基因本体富集分析(Gene Ontology, GO)和京都基因与基因组百科全书信号通路分析(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, KEGG),通过STRING在线数据库构建蛋白相互作用网络(PPI)。使用Cytoscape软件中的cytoHubba插件筛选核心基因,Coremine Medical数据库预测治疗OA的潜在中药。通过CIBERSORT数据库对人类22种免疫细胞亚型的表达矩阵进行去卷积,分析OA组与对照组免疫细胞浸润情况。结果 共筛选出235个差异基因,其中101个为上调基因,134个为下调基因。GO富集分析主要涉及免疫反应、炎症反应、细胞粘附和凋亡过程等生物过程。KEGG主要富集在TNF信号通路、破骨细胞分化、MAPK信号通路、NF-kappa...     

骨关节炎的潜在生物标志物筛选及关键基因验证

目的本研究旨在通过生物信息学分析确定骨关节炎滑膜组织中的关键生物标志物。方法从GEO数据库中下载GSE12021、GSE55235和GSE55457,通过Bioconductor的LIMMA包鉴定差异表达的基因(DEGs),并进行功能富集分析。使用STRING构建蛋白质-蛋白质相互作用网络(PPI),用Cytoscape进行模块分析,筛选出关键基因,并在芯片数据集中验证表达情况。结果分析基因芯片GSE12021和GSE55235骨关节炎和正常对照组之间滑膜组织差异表达的基因并取交集,获得18个表达上调基因,43个表达下调基因;GO与KEGG分析发现差异基因富集在维生素C代谢、白介6信号通路等多个骨关节炎发生发展的重要通路;通过构建PPI网络筛选出了包括促进软骨细胞破坏、调节炎症、调节软骨稳态、调控软骨基质代谢的十个关键基因,在三个表达谱数据中验证了关键基因的表达。结论骨性关节炎与正常对照之间的关键基因分析可为理解骨性关节炎的发生发展和开辟新的基因治疗手段提供新的见解。     

基于生物信息学分析的圆锥角膜相关Hub基因及其通路的鉴定

目的：明确圆锥角膜（KC）潜在的目标基因并探讨其潜在的病理机制。方法：从GEO数据库中下载GSE77938的基因芯片数据并进行生物信息学分析。GSE77938数据集包含50个样本,包括25例KC患者和25例正常对照者。采用Cytoscape软件进行GO和KEGG富集分析,并通过Cytoscape软件构建差异表达基因（DEGs）的蛋白相互作用（PPI）网络。结果：在KC中共鉴定出1 547 个DEGs,包括1 103 个上调基因和444 个下调基因。GO分析结果显示,上调的DEGs在生物过程（BP）中的1 220条通路中显著富集、细胞成分（CC）的黑素体的102条通路和分子功能（MF）的102条通路中显著富集。下调DEGs的富集功能在BP、CC和MF中分别为99、64和47个通路。KEGG通路分析显示上调的DEGs富集于72条通路,而下调的DEGs富集于8条通路。从PPI网络中鉴定出Hub基因TNF、JUN、IFNG、PTPRC、ICAM1、FOS、IL6、CXCL8、LCK、CSF2、MMP9、ITGAX、CD40LG和IL10,ClueGO分析发现这些基因涉及GO术语中的6 条显著通路和KEGG中的3 条通路。结论：所鉴定的DEGs和枢纽基因促进了对KC发生的分子机制的理解,其可能作为KC治疗的分子靶点和诊断性生物标志物。     

基于生物信息学分析慢性阻塞性肺疾病的关键基因及其与免疫浸润的关系

目的 通过生物信息学分析慢性阻塞性肺疾病(COPD)的关键基因,以及关键基因表达与COPD肺组织免疫浸润的关系。方法 从GEO数据库下载基因芯片数据集GSE47460。使用R语言筛选正常组及COPD组样本并利用limma包鉴定差异表达基因(DEGs),使用ClusterProfiler包对DEGs进行基因本体(GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析。利用String数据库及Cytoscape软件对DEGs构建蛋白互作网络(PPI)并筛选关键基因。分析关键基因在正常组与COPD组以及在COPD组内不同严重程度的差异表达。绘制受试者工作特征曲线(ROC)评估关键基因对COPD不同严重程度的诊断性能。应用单样本基因富集分析(ssGSEA)评估关键基因表达与COPD肺组织免疫浸润的关系。结果 筛选出DEGs 75个,上调基因47个[矫正后P<0.05及log₂(差异倍数)≥0.5],下调基因28个[矫正后P<0.05及log₂(差异倍数)≤-0.5]。鉴定了3个在COPD组高表达且与COPD严重程度呈正相关的关键基因...     

补阳还五汤抗动脉粥样硬化氧化应激的生信分析及实验研究

目的 基于基因芯片数据库（GEO）、网络药理学,结合ox-LDL诱导的大鼠主动脉血管内皮细胞氧化损伤模型进行实验验证,探究补阳还五汤（Buyang Huanwu Decoction, BYHWD）干预动脉粥样硬化（atherosclerosis, AS）氧化应激的作用及相关机制。方法 通过TCMSP、Herb数据库收集BYHWD中7味中药有效成分及靶点;从GEO数据库下载GSE19286、GSE2372数据集,鉴定AS差异表达基因（differentially expressed genes, DEGs）;通过GeneCards数据库获取氧化应激靶点;取交集筛选出BYHWD、DEGs、氧化应激共同靶点,进行PPI、GO和KEGG通路富集分析;在GSE19286、GSE2372的表达矩阵中,采用独立样本t检验进行核心靶点验证。结合GEO数据库和网络药理学结果进行体外实验验证,检测药物对细胞活性氧表达及ALB、PLG、F2、GC、PLK1基因表达的影响。结果 筛选出972个中药靶点、9438个氧化应激靶点、173个DEGs,其中103个DEGs在AS组织样本中高表达、70个DEGs在AS组...     

舌鳞状细胞癌关键基因的筛选及其潜在治疗药物的预测

目的 通过生物信息学方法筛选舌鳞状细胞癌的关键基因,并预测其潜在的治疗药物。方法 从GEO数据库中下载GSE34105和GSE13601数据集,并利用limma包筛选DEGs。DAVID数据库对DEGs进行GO及KEGG富集分析。STRING数据库构建PPI网络,并在Cytoscape中进行可视化。“CytoHubba”筛选Hub基因,并利用TCGA数据库、HPA数据库及RT-qPCR进行验证。最后,在Cellminer数据库中筛选Hub基因潜在的治疗药物。结果 共筛选出192个DEGs,其中上调基因84个,下调基因108个。GO富集分析显示,DEGs主要涉免疫反应、细胞外基质分解等生物学过程;KEGG富集分析显示,DEGs主要富集在EMC-受体相互作用信号通路。筛选出IFIT3、OAS2作为Hub基因。预测出布加替尼、艾沙佐米柠檬酸盐及硼替佐米等19种可能靶向作用于舌鳞状细胞癌的药物。结论 通过生物信息学方法筛选出两个Hub基因,并预测其潜在的治疗药物,为研究舌鳞状细胞癌的分子机制及开发治疗药物提供理论基础。     

基于GEO数据库光损伤性皮肤病的生物信息学分析

目的 通过对紫外线照射后人皮肤表皮细胞基因芯片的生物信息学分析,获得光损伤性皮肤病的关键基因,探索其发病机制。方法 从GEO数据库中获取2个紫外线照射后人皮肤表皮细胞株HaCat的基因芯片数据集,第一个基因芯片数据集采用R软件筛选出显著性差异表达基因(DEGs),进行GO分析和KEGG通路分析,另一个基因芯片数据集也采用同样的方法筛选出DEGs,将两者DEGs取交集,进行GO分析和KEGG通路分析,最后构建蛋白质-蛋白质相互作用网络(PPI),通过筛选,获得紫外线损伤HaCat的关键基因。结果 GSE198792筛选获得的DEGs有486个(上调246个、下调240个),GSE138800筛选获得的DEGs有90个(上调33个、下调57个)。两者取交集筛选获得20个基因。GO分析显示这些差异表达基因主要与蛋白质转运、表皮生长因子受体信号通路的调控、I型干扰素信号通路的负调控以及对病毒的防御有关,KEGG通路主要与磷酸戊糖途径相关。筛选出了ISG15、IFI6、TKT、LAP3、SAMHD1、BAG3、ALDOC 7个关键基因。结论 通过生物信息学分析筛选出紫外线对人皮肤表皮细胞作用的关...     

特发性肺纤维化和炎症性肠病共同核心基因特征及其生物学机制的鉴定

目的 基于生物信息学研究介导特发性肺纤维化(IPF)和炎症性肠病(IBD)共存的潜在关键分子和通路。方法 通过美国国家生物技术信息中心(NCBI)基因表达综合数据库(GEO)下载IPF(GSE110147)和IBD(GSE752141)数据集。使用R的“limma”包分析差异表达基因(DEGs)。对DEGs进行基因本体论(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)分析。利用STRING数据库和Cytoscape软件进行蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络构建、模块构建和核心基因鉴定。在IPF的GSE53845和IBD的GSE59071数据中对核心基因进行验证。基于NetworkAnalyst Web平台,构建转录因子(TFs)-核心基因与TFs-微小核糖核酸(miRNAs)的相互作用网络。结果 筛选出67个上调基因和23个下调基因进行后续分析。利用CytoHubba和MCODE插件鉴定出6个重要的枢纽基因,包括SPP1、COL1A1、POSTN、MMP7、COL3A1和COL6A3。在TFs基因相互作用网络中,SPP1与其他TFs的相互作用率最高。HINFP、POU2F2、YY1、F...     

基于生物信息学的非酒精性脂肪性肝病关键基因筛选及实验验证

目的:探索非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）潜在的关键基因和microRNAs(miRNAs)。方法:从美国国立生物技术信息中心（NCBI）公共基因芯片数据平台（GEO）数据库下载两个基因表达谱芯片（GSE96936和GSE62267）,利用GEO2R在线工具筛选出NAFLD组与正常对照组的差异表达基因（DEGs）,对DEGs进行GO和KEGG信号通路富集分析,进一步应用STRING数据库构建蛋白质—蛋白质相互作用（PPI）网络,用Cytoscape筛选出关键基因。构建NAFLD小鼠模型,通过实时荧光定量PCR(RT-qPCR)验证筛选出的关键基因,利用NetworkAnalyst构建关键基因的靶向miRNAs。结果:总共鉴定出192个DEGs,GO分析显示DEGs生物学功能主要涉及5个KEGG通路,包括类固醇激素生物合成、补体与凝血级联、胆汁分泌、化学致癌、视黄醇代谢相关信号通路,结合PPI网络和CytoHubba的结果,筛选出Tyrobp、Hck、Ctss、Aif1、Fcgr1、Cd68、Cd53、Ly86、Fyb和Alox5ap 10个关键基因,通过RT-qPCR检测,发现与正常肝...     

基于生物信息学分析痤疮关键基因和免疫浸润机制及潜在的中药干预

目的 通过生物信息学方法探讨痤疮的分子机制及免疫浸润情况,预测治疗痤疮的潜在中药。方法 从基因表达综合数据库(Gene expression omnibus, GEO)数据库中下载微阵列数据集GSE6475和GSE65914,通过分析获得了差异表达基因(Differentially expressed genes, DEGs)。然后对DEGs进行加权共表达分析及基因本体论(Gene Ontology, Go)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes, KEGG)富集分析,利用STRING在线网站和R语言对关键基因进行排名;并使用CIBERSORT评估了痤疮中免疫细胞的浸润情况。最后将关键基因映射到Coremine数据库中,筛选出治疗痤疮的潜在中药,并通过古今医案云平台分析现代文献中治疗痤疮的用药规律,对预测的中药进行验证。结果 共获得了363个DEGs,根据KEGG通路富集和GO富集分析,这些关键基因主要参与了免疫和炎症过程。主成分分析也显示痤疮与正常组织之间的免疫浸润有显著差异。最终我们确定了6个核心基因(S100A7...     

基于生物信息学分析宫颈癌关键基因及预后相关的生物标志物

目的 从公共数据库筛选并探讨宫颈鳞状细胞癌的关键致病基因。方法 从GEO数据库GSE122697、GSE89657里下载宫颈组织表达谱芯片数据。利用R软件和韦恩图查找数据集的差异表达基因(DEGs)交集,进行GO 和 KEGG 通路富集分析。利用STRING数据库构建了DEGs的蛋白质-蛋白质相互作用网络(PPIs)并导入Cytoscape软件进一步分析,通过cytohubba插件和MCC算法筛选出DEGs。利用癌症基因组图谱数据(TCGA)对已初步筛选的DEGs进行验证及生存曲线分析,并进一步筛选与宫颈癌总生存率相关的DEGs进行ROC分析,获得关键基因。结果 宫颈鳞状细胞癌差异基因56个,其中15个上调和41个下调。GO 及 KEGG 分析结果显示, 这些 mRNA 主要参与细胞核分裂、细胞外基质代谢调控等生物学进程; 主要富集于细胞周期、减数分裂、PIK-Akt信号通路、ECM受体相互作用通路等。通过PPI网络中筛选出18 个核心基因,并在TCGA数据集中得以验证,生存曲线分析的结果表明18个差异基因中的ASF1B基因对宫颈癌患者生存预后具有显著影响 (HR=0.437(0.272-0.704), P<0.01), ROC分析的结果表明其对宫颈癌患者具有很好的诊断价值(AUC=0.998)。结论 本研究通过综合生物信息学分析,有望为宫颈癌诊断和预后提供可靠的分子生物标志物和治疗靶点。     

基于GEO数据库的肥厚型心肌病差异表达基因分析

目的 基于基因表达综合（GEO）数据库，采用生物信息学方法挖掘肥厚型心肌病相关的差异表达基因（DEG），为肥厚型心肌病的临床治疗提供新思路。方法 从GEO数据库中筛选肥厚型心肌病患者和正常对照者的基因数据集芯片GSE68316和GSE148602，应用RStudio软件和GEO数据库基因表达分析工具（GEO2R），以|log2FC|≥1且P <0.05作为筛选标准，筛选数据集中的DEG。选取2个数据集中差异表达最显著的上调和下调基因各10个，分别绘制热图。通过R语言完成关键DEG的基因本体论（GO）以及京都基因和基因组数据库（KEGG）分析。结果 在GSE68316数据集中共筛选出247个DEG，包括125个表达上调的DEG和122个表达下调的DEG；在GSE148602数据集中共筛选出157个DEG，包括44个表达上调的DEG和113个表达下调的DEG。KEGG和GO分析中存在多条通路的富集。结论 通过生物信息学方法，可以有效挖掘肥厚型心肌病DEG，为后续治疗提供新策略。     

突变型与野生型胃肠道间质瘤基因筛选及信号通路分析

目的 筛选参与调控KIT/PDGFRA野生型胃肠道间质瘤(WT-GIST)发生、发展的关键基因及其信号通路,探索WT-GIST潜在的分子标志物。方法 下载来自GEO数据库GSE17743、GSE20708、GSE132542 3个GIST基因芯片数据集。合并3个芯片的基因表达矩阵、对其进行标准化处理并去除合并矩阵的批次效应、应用主成分分析检测其标准化情况后,将3个芯片中WT-GIST样本与KIT/PDGFRA突变型GIST(MUT-GIST)样本进行联合生物信息学分析,确定两组间差异表达基因(DEGs),并利用DAVID和KOBAS数据库对DEGs分别进行生物功能(gene ontology,GO)及信号通路(kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)富集分析。利用STRING数据库及CYTOSCAPE软件进行DEGs蛋白间相互作用网络(protein protein interaction network,PPI)的绘制及可视化处理,利用cytoHubba、MCODE插件划分子网络并筛选关键基因(HUBs),最后应用DAVID及KOBAS数据库对HUBs进行功能富集分析。结果 本研究共筛选出628个DEGs, 其中包括226个上调基因, 402个下调基因。DEGs的GO分析结果提示其主要富集于“蛋白质的结合”、“跨膜转运”、“细胞膜的构成”、“外泌体的形成”等功能。KEGG分析显示DEGs主要富集于“代谢途径”、“PI₃K-Akt信号通路”、“神经性配体-受体相互作用”等信号通路。通过构建PPI网络筛选出了PENK、GRIA2、FBXO6、KLHL13、HERC5等25个HUBs,GO分析结果显示其主要富集于“细胞外谷氨酸门控离子通道活性”等功能,KEGG分析结果显示其主要富集于“神经性配体-受体相互作用”、“逆行内源性大麻素信号转导通路”等信号通路。结论 通过合并3个基因芯片的基因表达矩阵, 利用生物信息学方法筛选出参与WT-GIST发生、发展过程的关键基因和信号通路, 为WT-GIST的诊疗探索潜在靶点。     

基于WGCNA筛选骨关节炎的生物标志物

目的 利用加权基因共表达网络分析(WGCNA)探索骨关节炎(OA)发生发展中潜在的分子机制及其关键基因,寻找具有临床诊断和治疗意义的生物标志物。方法 从基因表达综合数据库(GEO)下载GSE114007、GSE57218和GSE169077数据集。利用R语言软件对GSE114007进行差异分析,将差异分析结果得到的差异基因(DEGs)再进行WGCNA构建表达模式不同的基因模块,对与骨关节炎最相关的基因模块进行基因本体论(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)分析。利用STRING和Cytoscape构建蛋白互作网络(PPI),并用cytoHubba插件的degree算法筛选关键基因。结果 GSE114007共筛选出骨关节炎组与健康对照组之间的DEGs1752个,其中上调基因927个,下调基因825个;通过WGCNA构建了6个不同的基因模块,其中棕色基因模块与骨关节炎的相关性最高,共有281个基因;棕色基因模块的GO显著富集在T细胞活化、脂肪代谢、炎症反应等生物学过程,KEGG显著富集在MAPK信号通路、破骨细胞分化途径、mTOR信号通路等信号通路;从PPI网络筛选出DDIT3和B...