骨髓增生异常综合征核心基因及关键通路的生物信息学分析

摘要：

目的:基于基因表达数据库(GEO)筛选骨髓增生异常综合征(MDS)相关差异基因(DEG),通过分析DEG的生物学功能及相关信号通路,探讨MDS的核心基因及其发病机制.方法:从GEO数据库筛选包含有MDS患者和正常对照组的基因芯片数据集(GSE4619,GSE19429,GSE58831),借助GEO数据库的基因表达分析工具(GEO2R),以|log FC(fold change)|≥1以及P＜0.01为标准筛选数据库中的DEG.利用David在线数据库对DEG进行基因本体功能注释(GO);利用Metascape在线数据库对DEG进行京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析.利用STRING数据库构建蛋白质互作用网络(PPI)并利用Cytoscape的CytoHubba和Mcode插件分析其关键基因簇及核心基因.利用R语言对筛选出的核心基因进行诊断试验分析并绘制ROC曲线.根据LEF1的表达量对GSE19429进行GSEA富集分析.结果:本研究共筛选出74个共同差异基因,其中上调14个,下调60个.GO分析结果显示,下调基因的BP主要富集在RNA聚合酶Ⅱ启动子转录及调控、细胞增殖的负调控以及免疫应答;CC主要富集在细胞核、转录因子复合物和黏着斑;MF主要富集在蛋白质结合、DNA结合以及β-连环蛋白结合;KEGG通路则主要富集在原发性免疫缺陷、Hippo信号通路、cAMP信号通路、癌症中的转录失调以及造血细胞系.上调基因的BP主要富集在Ⅰ型干扰素信号通路、病毒反应等,CC主要富集在细胞质,MF主要富集在RNA结合.通过STRING数据库及Cytoscape软件共筛选出10个核心基因以及3个重要的基因簇,进一步通过基因功能富集发现3个关键基因簇的功能均与免疫调控关系密切.ROC分析发现筛选出的核心基因对MDS具有较好的诊断意义.通过对核心基因进行GSEA分析发现LEF1可能通过调控炎症反应等影响造血干细胞的正常功能,进一步揭示了 MDS的发病机制.结论:利用生物信息学方法能有效筛选出MDS的核心基因和关键信号通路,为MDS的诊治提供新的策略.

关键词：骨髓增生异常综合征、生物信息学、发病机制、差异表达基因、LEF1基因

所属期刊栏目：30

分类号：R733.3(肿瘤学)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

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

页数：共9页

页码：804-812