基于生物信息學分析的系統性硬化癥合并肺動脈高壓靶基因預測

【摘要】：目的：用生物信息學方法篩選系統性硬化癥合并肺動脈高壓的關鍵基因與信號通路。方法：從GEO數據庫下載芯片基因集，用R軟件篩選出表達上調的差異基因并導入DAVID和STRING數據庫進行GO功能注釋和KEGG信號通路富集分析，Cytoscape軟件構建蛋白互作網絡并篩選關鍵基因蛋白。用GSEA探索與系統性硬化癥合并肺動脈高壓相關的KEGG通路及核心基因。結果：共篩選出15個關鍵基因蛋白，并與NCBI、OMIM、GeneCards中已報道的基因取交集，得到關鍵基因TLR4和TNFSF10。GSEA分析分別得到兩個芯片的247個和274個核心基因，篩選得到核心基因CTSG、PLAUR和FCGR2A。結論：TLR4、TNFSF10、CTSG、PLAUR、FCG2R可能與系統性硬化癥合并肺動脈高壓的發生發展密切相關，有望成為系統性硬化癥合并肺動脈高壓早期診斷和精準治療的潛在靶點。