基于生物信息学探讨非酒精性脂肪性肝炎与铁死亡相关的关键基因及潜在中药预测

目的：利用生物信息学分析来识别非酒精性脂肪性肝炎与铁死亡相关的关键基因,并预测相关作用的中药。方法：从基因芯片数据库（GEO）搜索并下载数据集,通过R语言程序计算差异表达基因,并进行基因本体（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析,利用STRING数据库、Cytoscape软件筛选出中心基因;通过FerrDb数据库、基因集富集分析（GSEA）筛选出铁死亡相关的关键基因,最后利用HERB数据库、COREMINE数据库对关键基因进行中药预测,并进行分子对接。结果：分析共得出143个差异基因,GO、KEGG富集主要集中在炎症反应通路;构建PPI网络筛选出Toll样受体4 (TLR4)等10个基因作为中心基因,通过FerrDb数据库筛选关键基因TLR4,GSEA分析提示TLR4高表达在铁死亡基因集中高度富集;以TLR4为靶点预测出柴胡等8种中药和7种成分,7种成分与TLR4均能稳定结合。结论：柴胡等中药的相关成分可能通过调控TLR4的表达,影响肝脏细胞的铁死亡和炎症反应达到治疗非酒精性脂肪性肝炎的作用。

Study on the Key Genes Related to Ferroptosis in Nonalcoholic Steatohepatitis Basedon Bioinformatics and Prediction of Potential Chinese Medicine