基于生物信息学筛选慢性肾脏病进展中自噬关键基因及潜在中药预测研究OA

目的通过生物信息学方法筛选慢性肾脏病(chronic kidney disease,CKD)可能的自噬关键风险基因,同时预测治疗CKD的潜在中药药物,探讨致病的潜在靶点及治疗药物。方法从基因表达总表(Gene Expression Omnibus,GEO)数据库获取CKD患者肾组织测序数据。采用生物信息学方法提取正常对照组与CKD患者组的自噬相关差异表达基因(differentially expressed autophagy-related genes,DEARGs),并进行基因本体(gene ontology,GO)功能分析和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)通路富集分析。通过支持向量机模型(support vector machine,SVM)确定关键基因。最后,通过Connectivity Map平台对关键基因筛选可能的治疗CKD的中药。结果共获得67个自噬相关差异基因,GO、KEGG富集分析表明DEARGs主要与巨自噬、自噬体、泛素样蛋白连接酶结合等相关。并从2个(ATF6、GNAI3)关键基因筛选得到姜黄、泽泻、丹参、地黄、五味子等多味具有潜在疗效的中药。结论通过生物信息学分析,明确了在CKD进展中关键自噬基因及潜在的治疗性中药,为CKD的临床诊治提供新思路。