糖尿病肾病肾小管病变关键基因的预测OACSTPCD
Prediction of hub genes in renal tubular lesions in diabetic kidney disease
目的:基于生物信息学探索糖尿病肾病(DKD)肾小管差异表达基因(DEGs)与相关信号通路,结合蛋白互作(PPI)网络分析与比较毒理基因组学数据库(CTD)筛选在DKD肾小管病变中发挥关键作用的基因.方法:选取基因表达公共数据库(GEO)中芯片数据集GSE30529与Karolinska肾脏研究中心RNA-seq数据集,采用R4.03软件的"limma"和"DESeq2"包分析两个数据集共有的DEGs,设定筛选阈值为差异倍数≥2,P<0.05.应用clusterProfiler包进行GO分析和KEGG信号通路富集分析,STRING数据库建立PPI网络,Cytoscape和CTD筛选DKD核心基因.结果:共得到277个DEGs,DEGs的GO分析主要表现于细胞外基质组织,涉及免疫反应、中性粒细胞激活、免疫效应调节等生物学过程.KEGG信号通路分析结果表明,吞噬小体、补体及凝血级联反应、趋化因子信号通路、糖尿病并发症AGE-RAGE信号通路及NF-κB信号通路参与DKD肾小管病变的发生、发展.通过PPI网络及CTD数据库联合分析筛选出CXCL1、CXCL8、CCL5、FN1及EGF共5个关键基因.结论:本研究从转录组水平对两个不同来源数据集进行联合分析,有利于了解DKD肾小管病变发生的潜在分子机制,为进一步研究提供了有意义的线索.
刘莉;杨娇娇;林鹏;任建民
枣庄市市中区人民医院内分泌科,枣庄 277100山东大学齐鲁医院内分泌科,济南250012山东大学齐鲁医院内分泌科,济南250012山东大学齐鲁医院内分泌科,济南250012
医药卫生
糖尿病肾病生物信息学蛋白质相互作用网络肾小管富集分析
《中国免疫学杂志》 2023 (3)
520-524,5
本文为国家自然科学基金面上项目(82070799).
评论