基于GCBI平台骨关节炎芯片数据的生物信息学分析

摘要：

目的 从已知的GCBI公共基因芯片分析平台着手初步探索骨关节炎的机制,寻找该病的关键性靶点基因,为今后的研究和治疗指明方向.方法 从公共基因芯片数据库GEO(Gene Expression Omnibus)选取GCBI平台支持后期处理分析的人类骨关节炎组织全基因组RNA芯片(样本为OA患者和正常人的滑膜及软骨组织),下载芯片数据,利用GCBI在线实验室筛选出骨关节炎差异基因,分别对差异基因进行GO富集分析、KEGG通路分析以及参与生物功能的蛋白相互作用网络分析.结果 从符合研究纳入条件的5个基因表达芯片数据集最终得到648个差异性基因,查到PRKCA、ITGB3、PLCB1、ADCY4、PIK3R3、NRAS、ITPR1等7个功能性蛋白在OA疾病发展进程中意义重大,PI3K AKT、MAPK信号通路、细胞凋亡、粘附相关通路、Wnt通路、P53通路,VEGF通路共9条通路与骨关节炎的发病密切相关.结论 利用生物信息学有助于分析骨关节炎基因芯片数据,探索参与OA进程的核心蛋白和信号转导通路,为探索治疗靶点和发病机制提供理论依据.

关键词：骨关节炎、基因芯片、生物信息分析、滑膜、软骨

所属期刊栏目：7

分类号：R68(骨科学（运动系疾病、矫形外科学）)

资助基金：基金1贵州省重大基础研究专项资助项目;项目黔科合J重大字[2015]2002;2贵州省自然科学技术基金资助项目:黔科合J字[2013]2074号,3国家自然基金地区基金:项目批准号81560817

在线出版日期：2018-05-17（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：215-220