运用生物信息学分析湿疹发病机制中的潜在关键基因

摘要：

目的 寻找湿疹相关的疾病基因,探寻湿疹发病机制,为评价湿疹疗效提供参考指标.方法 选取基因芯片数据平台(GEO)数据库中GSE6012、GSE57225和GSE12511 3个数据集用GEO2R在线工具筛选湿疹组和对照组的差异表达基因(DEGs),筛选标准:P.adjust＜0.05且|log2FC|＞1.对共同DEGs进行基因本体论(GO)、京都基因和基因组百科全书(KEGG)通路富集分析、蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络分析和基因集富集分析(GSEA)筛选核心基因.GSE63741数据集用于验证核心基因的差异表达.结果 共筛选得到47个共同DEGs,GO和KEGG富集分析显示,DEGs主要集中在淋巴细胞迁移、淋巴细胞趋化性、趋化因子受体结合和细胞因子-细胞因子受体相互作用等.PPI网络分析筛选出10个核心基因分别是基质金属蛋白酶9(MMP9)、趋化因子19(CCL19)、颗粒酶B(GZMB)、白细胞分化抗原1B(CD1B)、溶酶体关联膜蛋白3(LAMP3)、CCL22、CCL18、小脯氨酸丰富蛋白1B(SPRR1B)、CCL13、黏病毒抗性蛋白1(MX1),均为上调基因.将KEGG通路富集基因、GSEA富集基因和10个核心基因取交集最终得到4个核心基因,分别是CCL13、CCL18、CCL19和CCL22.在GSE63741数据集中对这4个核心基因进行验证显示,湿疹组中CCL18、CCL19和CCL22表达均高于对照组,且差异有统计学意义(P＜0.001).结论 核心基因CCL18、CCL19和CCL22在湿疹发病机制、病情评估、疗效评价等方面可能发挥着重要作用,有进一步研究的意义.

关键词：湿疹、生物信息学、富集分析、致病基因

所属期刊栏目：22

分类号：R758.23(皮肤病学与性病学)

资助基金：湖北省卫生健康委员会联合基金项目WJ2019H247

在线出版日期：2023-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1630-1635,1640,后插2