基于GEO数据库筛选不明原因复发性流产的枢纽基因及信号通路

摘要：

目的 利用生物信息学方法筛选不明原因复发性流产(URSA)相关差异表达基因(DEGs)及信号通路,以期为URSA的诊断和治疗提供新思路.方法 从GEO数据库中筛选数据集,利用R软件DESeq 2包筛选DEGs,应用DAVID数据库对DEGs进行GO和KEGG分析,通过STRING数据库构建DEGs的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络,再通过Cytoscape软件筛选出URSA的最显著模块及枢纽(Hub)基因,并对其进行可视化处理.采用GSE26787数据集验证Hub基因的差异表达.结果 经筛选共得到432个DEGs,其中121个DEGs上调,311个DEGs下调.GO富集分析显示,DEGs参与细胞分裂、有丝分裂核分裂、姐妹染色单体的凝聚力和信号转导等生物过程(BP);细胞成分(CC)位于纺锤体、染色体着丝粒点、纺锤体两极、中体;分子功能(MF)与蛋白结合、微管结合、受体活性等相关;KE GG富集分析表明,DEGs富集于自然杀伤(NK)细胞介导的细胞毒性、细胞周期、p53信号通路、抗原加工和呈递、精氨酸和脯氨酸代谢通路.通过PPI网络筛选得到与URSA密切相关的5个Hub基因,分别为CCNB2、MELK、HMMR、CENPU、GTSE1,最后在GSE26787数据集中验证了以上Hub基因的显著差异表达.结论 获得的432个DEGs和5个Hub基因可能是URSA的生物标志物.

关键词：GEO数据库、不明原因复发性流产、生物信息学、差异表达基因

所属期刊栏目：32

分类号：R714(妇产科学)

资助基金：甘肃省青年科技基金计划;兰州大学第一临床医学院卓越计划项目;兰州大学大学生创新创业计划项目

在线出版日期：2023-05-09（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：44-49