基于生物信息学分析的呼吸机相关肺损伤免疫因子及信号通路预测

摘要：

目的 探讨呼吸机相关肺损伤(ventilator-induced lung injury,VILI)发生过程中基因表达和生物学过程的改变,为VILI的分子机制研究提供生物信息学依据.方法 在公共基因表达数据库(gene expression omnibus)检索2019年12月前与VILI相关的基因表达谱数据,下载GSE86229基因表达谱数据,并选择其中两组数据(对照组和高潮气量机械通气组)进行后续分析.首先通过标准化和注释对基因表达谱进行预处理,然后选用Limma方法筛选差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs).随后对筛选出的DEGs进行聚类分析,以及基因本体论(gene ontology,GO)和信号通路(KEGG)富集分析.最后,通过STRING数据库、Cytoscape分析蛋白质相互作用网络中关键蛋白质.结果 数据预处理后初步获取了20310个基因,并筛选出337个DEGs.富集分析结果显示DEGs主要参与细胞对炎症、脂多糖和中性粒细胞趋化的生物过程,并主要富集于TNF信号通路;蛋白质相互作用网络分析发现白细胞介素-6(IL-6)、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、整联蛋白αM(ITGAM)、白细胞介素1β(IL-1β)和Toll样受体2(TLR-2)为关键蛋白质.结论 生物信息学分析结果显示VILI与炎症反应过程密切相关,可能与IL-6、TNF-α、ITGAM、IL-1β和TLR-2免疫因子密切相关,TNF信号通路在VILI发生过程中起到重要的作用.

关键词：呼吸机相关性肺损伤;计算生物学;生物信息学分析;白细胞介素-6;肿瘤坏死因子-α

所属期刊栏目：26

分类号：TP302;Q51;TP18

资助基金：安徽医科大学第一附属医院院内青年培育计划项目2019kj14

在线出版日期：2022-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：49-53,后插1