| 基于生物信息学挖掘骨关节炎潜在的关键生物标志物 |
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| 引用本文： | 应璞,路通,许岳,周烨,戈昱凡,薛燚,缪逸鸣.基于生物信息学挖掘骨关节炎潜在的关键生物标志物[J].国际检验医学杂志,2023(4):406-411. |
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| 作者姓名： | 应璞 路通 许岳 周烨 戈昱凡 薛燚 缪逸鸣 |
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| 作者单位： | 南京中医药大学常熟附属医院骨科 |
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| 基金项目： | 苏州市科技发展计划指导性项目(SKJYD2021007、SKJYD2021202)；;苏州市“科教兴卫”青年科技项目(KJXW2020068)； |
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| 摘 要： | 目的 基于生物信息学的方法挖掘骨关节炎(OA)潜在的关键生物标志物。方法 从GEO数据库下载人类关节滑膜组织微阵列mRNA数据集GSE55457、GSE82107、GSE55235和miRNA数据集GSE143514,筛选OA与正常滑膜之间的差异表达基因(DEGs),利用在线分析工具Metascape对差异表达基因进行GO功能富集分析和KEGG通路富集分析，并利用在线分析数据库STRING将筛选出的DEGs基因导入数据库，进行差异基因蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)分析，并利用Cytoscape软件构建PPI网络。结果 GSE55457、GSE82107、GSE55235中最终共筛选出19个交叉的关键基因。GO功能富集分析表明，这些基因主要参与免疫相关过程；KEGG通路富集分析显示，这些基因主要参与白细胞介素(IL)-17信号通路、肿瘤坏死因子(TNF)信号通路等。利用PPI网络得到了趋化因子配体(CXCL)2、JUN、CXCL3、基质金属蛋白酶(MMP)1、磷脂酶Cδ3(PLCD3)这5个OA最关键的基因，通过构建一个由29个节点和39条边组成的mRNA-miRNA共表达网络，分析m...
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| 关 键 词： | 生物信息学 骨关节炎 差异表达基因 生物标志物 |
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