基于生物信息学探究骨关节炎基因及治疗药物
目的:基于生物信息学的方法探索骨关节炎(osteoarthritis,OA)的发病基因和潜在治疗药物.方法:利用网络基因表达数据库(gene expression omnibus,GEO)下载关于骨关节炎的芯片GSE55235、GSE12021和GSE55457.通过R语言软件分析获得差异表达基因(differentially expressed genes,DECs).通过DAVID在线数据库对DEGs进行GO富集分析和KEGG通路分析.利用String数据库对DEGs进行蛋白互作分析并通过Cytoscape软件进行可视化.通过连接图(connectivity map,cMap)数据库分析具有潜在治疗性OA的小分子药物.结果:共获得67个DEGs,其中18个基因表达上调,49个基因表达下调.GO分析表明,DEGs的生物学过程集中在细胞增殖、细胞黏附、机械刺激反应、成骨细胞分化和细胞对钙离子反应的调节上,参与细胞外空间、内质网膜和细胞周期蛋白依赖性蛋白激酶全酶复合物等细胞组成.分子功能包括蛋白质同二聚化活性、生长因子活性、转录因子活性、RNA聚合酶Ⅱ核心启动子近端区域序列特异性结合、蛋白质异二聚化活性、过氧化物酶活性、MAP激酶酪氨酸/丝氨酸/苏氨酸磷酸酶活性.KEGG通路分析表明,这些DEGs主要参与破骨细胞分化、TNF信号通路、PI3K-Akt信号通路、MAPK信号通路、细胞因子-细胞因子受体相互作用和Jak-STAT信号通路.从PPI网络中鉴定出前10个中枢基因是IL-6、JUN、VEGFA、ATF3、DUSP1、MYC、PTGS2、JUNB、CDKN1A和CD44.还筛选了一些用于治疗OA的潜在小分子药物,如雌二醇和来氟米特.结论:所选择的关键基因可能是OA的诊断标志物和潜在治疗靶点,所选择的小分子药物可能是治疗OA的潜在治疗药物.
骨关节炎、基因、药
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Q78(基因工程（遗传工程）)
2021-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
289-295
