基于生物信息学分析类风湿性关节炎的潜在治疗靶点

摘要：

目的 生物信息学分析类风湿性关节炎(RA)关键基因及信号通路.方法 检索GEO数据库中关于类风湿关节炎的相关芯片GSE77298,构建差异基因蛋白质-蛋白质相互作用关系(PPI),进行GO富集分析和KEGG通路分析,通过AnimalTFDB数据库预测转录因子.结果 GSE77298芯片中筛选出1539个差异基因,其中有1156个上调基因和383个下调基因;信号通路主要表现为类风湿性关节炎、金黄色葡萄球菌感染、趋化因子、病毒性心肌炎、细胞因子-细胞因子受体相互作用等;hub gene为CXCL12、CD44和CDH2;hsa-miR-30a-3p、hsa-miR-34a-5p、hsa-miR-30d-3p等10种主要miRNA;预测主要转录因子为GTF3C2、GLYR1、TRIM24、YY1等.结论 CXCL8、SOCS3、TLR2等可能是RA关键基因,has-miR-340-5p等10个重要miRNA可能参与RA发病过程,YY1等转录因子可能参与RA的疾病过程.

关键词：类风湿关节炎、差异表达基因、生物信息学、基因芯片

所属期刊栏目：41

分类号：R593.22;Q811.4(全身性疾病)

资助基金：广东省自然科学基金面上项目;广东省自然科学基金面上项目;广东省自然科学基金面上项目;广东省医学科学基金;广东省医学科学基金;广东医科大学大学生创新创业训练项目;广东医科大学大学生创新创业训练项目;广东医科大学大学生创新创业训练项目;广东医科大学大学生创新创业训练项目;广东医科大学大学生创新创业训练项目;广东医科大学大学生创新创业训练项目;国家级大学生创新创业训练计划项目;国家级大学生创新创业训练计划项目;国家级大学生创新创业训练计划项目;国家级大学生创新创业训练计划项目;国家级大学生创新创业训练计划项目

在线出版日期：2023-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：16-22