脓毒症患者预后相关关键基因的生物信息学分析

目的基于大数据的整理和生物信息学的分析方法,筛选出与脓毒症患者预后相关的关键基因,为脓毒症患者提供新的分子治疗靶点,改善脓毒症患者的预后。方法此项研究基于来自基因表达数据库(GEO)的GSE66099的微阵列数据(脓毒症18例,正常组47例)进行分析,将数据进行归一化整理后,使用iDEP这个平台对数据进行分析,获得脓毒症患者和正常对照组之间的差异表达基因(DEGs),利用DAVID进行基因本体(GO)功能注释和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析。利用String数据库和Cytoscape软件构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络筛选关键基因,利用GSE65682的临床数据探究关键基因与预后的关系。结果筛选出1476个差异基因,鉴定了5个脓毒症预后相关的关键基因,分别是LCP2、FYN、MAD2L1、KPNB1和GRB2。其中LCP2、FYN、GRB2、KPNB1与脓毒症患者预后呈正相关,MAD2L1与脓毒症患者预后呈负相关。结论 LCP2、FYN、MAD2L1、GRB2和KPNB1是与脓毒症患者预后相关的关键基因,MAD2L1与脓毒症患者预后呈负相关,LCP2、FYN、GRB2、KPNB1与脓毒症患者预后呈正相关。