当前用于纤维化治疗的方法很少且疗效有限,为进一步了解纤维化的消退机制以发现潜在的治疗靶点.从Gene Ex-pression Omnibus(GEO)数据库中选取了三个具有代表性的小鼠肝、肾、肺纤维化样本的mRNA数据集,使用GEO2R工具和Venn分析识别了差异表达基因(Differentially Expressed Genes,DEGs).通过Webgestalt在线工具对DEGs进行基因功能富集.蛋白质-蛋白质相互作用(Protein-Protein Interactions,PPI)网络是由STRING数据库生成的.然后利用CytoHubba插件探索了关键基因,分别选取了三器官共有DEG和肝特异性DEG中MCC(Maximal Clique Centrality)得分最高的前10个作为关键基因.研究中整合分析了基于小鼠模型的肝-肾-肺纤维化的数据集,GSE36066和GSE97546用于第一轮的DEG分析,由于研究除了探究三种器官纤维化共有差异基因,也进一步探究了肝纤维化特有关键基因,所以引入另外一个肝纤维化数据集GSE55747用于验证分析.结果识别出58个肝肺肾纤维化共有DEG和85个肝纤维化特异性DEG.功能富集分析表明,共有DEG主要在免疫反应和炎症反应过程中富集.肝纤维化特有DEG与脂质和脂肪酸代谢过程有关.之后通过PPI网络选择了20个关键基因.为了评估这些关键基因成为潜在靶点的可能性,进一步分析了它们的成药性(Druggability).得出以下结论:TYROBP,FCGR3B,ALOX5AP和CD14或可成为纤维化治疗的潜在靶点,CYP8B1和UGT2A3则可能与非酒精性脂肪性肝病(Non-alcoholic Fatty Liver Disease,NAFLD)或非酒精性脂肪性肝炎(Non-Alcoholic Steato-Hepatitis,NASH)相关.对于基因FCGR1B,C1QB,LY86和CD53,目前没有直接的研究证据表明其与纤维化相关,需要进一步验证它们在纤维化发生过程中的功能.

纤维化;数据挖掘;基因表达;靶点

闫慧芳

中国人民大学 统计学院,北京100872

生物信息学

[1]闫慧芳-.数据挖掘探究肝-肾-肺纤维化的关键基因)[J].生物信息学,2022(04):235-246

GSE36066,GSE97546,GSE55747,Druggability,ALOX5AP,UGT2A3,Steato,FCGR1B,LY86

肺纤维化,关键基因,消退,退机,治疗靶点,pression,Omnibus,GEO2R,Venn,分析识别,差异表达基因,Differentially,Expressed,Genes,DEGs,Webgestalt,基因功能,蛋白质相互作用,Protein,Interactions,PPI,STRING,CytoHubba,插件,MCC,Maximal,Clique,Centrality,整合分析,小鼠模型,第一轮,器官纤维化,共有差异基因,肝纤维化,验证分析,肝肺,肾纤维化,功能富集分析,免疫反应,反应过程,中富,脂肪酸代谢,代谢过程,网络选择,潜在靶点,成药性,TYROBP,FCGR3B,CD14,CYP8B1,非酒精性脂肪性肝病,Non,alcoholic,Fatty,Liver,Disease,NAFLD,或非,非酒精性脂肪性肝炎,Alcoholic,Hepatitis,NASH,C1QB,CD53,研究证据

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