基于生物信息学筛选唐氏综合征胎儿脑病变相关基因及信号通路北大核心CSCD

目的基于生物信息学分析,筛选唐氏综合征(DS)胎儿脑病变相关基因及信号通路,探究其在DS神经病变发生发展中的潜在作用机制。方法回顾性研究。2021年12月从基因表达数据库下载数据集GSE59630,利用R软件筛选DS和正常胎儿脑组织之间的差异表达基因(DEGs),并对其进行基因本体(GO)、京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析和基因集富集分析(GSEA)。利用基因相互作用检索工具在线数据库和Cytoscape软件构建蛋白互作(PPI)网络,确定核心模块及核心基因。采用实时定量聚合酶链反应在3对22~33周龄DS和正常胎儿脑组织中验证神经退行性变相关核心基因的表达变化。结果从DS和正常胎儿脑组织中共筛选出225个DEGs,其中18个为上调基因,207个为下调基因。GO功能富集分析显示DEGs主要富集在神经发生、神经元凋亡、转录调控、线粒体能量代谢等过程,KEGG通路富集分析显示DEGs与多种神经退行性疾病有关,GSEA提示细胞凋亡、炎症反应在DS神经病变发生中发挥重要作用。根据PPI网络筛选出10个核心基因,主要与组蛋白乙酰化和转录调控相关。经组织验证,其中RAB8A、TBP、TAF6表达变化趋势与芯片数据相一致。结论通过胎儿脑组织转录组学分析筛选出的核心基因及关键信号通路,有助于全面了解DS神经病变发生的分子机制,为探索DS神经发育异常和智力低下的临床诊断及治疗靶点提供了新的方向。