基于生物信息学的克罗恩病中炎症相关关键基因的筛选及验证

摘要

目的 应用生物信息学方法筛选并验证炎症相关基因在克罗恩病（CD）中的表达情况。方法 分别从基因表达综合（GEO）数据库和分子特征数据库（Msigdb）下载CD数据集（GSE193677、GSE66407和GSE179285）和炎症反应相关基因（IRGs）。利用GSE193677数据集进行单样本基因集富集分析（ssGSEA），明确CD和健康对照人群中免疫细胞和炎症水平；然后利用DESeq2方法于CD数据集进行基因差异表达分析，以|log2FC|≥1且校正P <0.05标准筛选获得CD患者和健康样本之间的差异表达基因（DEGs）。DEGs和IRGs取交集获得炎症相关差异表达基因（IRDEGs）。对IRDEGs进行基因本体（GO）和京都基因和基因组数据库（KEGG）通路富集分析，利用STRING数据库进行蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络分析。利用Cytoscape软件的cytoHubba插件筛选确定关键IRDEGs。利用GSE66407和GSE179285数据集对CD组与健康对照组、炎症组及非炎症组关键IRDEGs的表达进行验证。结果 GSE193677数据集中ssGSEA分析表明，CD患者炎症细胞表达明显高于健康对照（P <0.001），免疫细胞中树突状细胞（P <0.001）、中性粒细胞（P <0.001）和巨噬细胞（P <0.05）水平等也明显上调。通过差异表达分析获得450个DEGs，其中378个上调，72个下调。将DEGs和IRGs (200个)取交集，获得24个IRDEGs。GO和KEGG富集分析显示IRDEGs在T细胞增殖、CXCR受体通路、丝氨酸蛋白抑制剂、IL-17信号等通路中显著富集。PPI分析和Cytoscape筛选确定了7个关键IRDEGs，包括IL1A、SELE、CXCL11、CSF3、CXCL9、CXCL10和CCL7。7个关键IRDEGs均在不同程度上与临床病情活动度呈正相关（均P <0.05）。验证结果显示，GSE66407数据集中，CD组和炎症组IL1A、SELE、CXCL11、CXCL9、CXCL10和CCL7表达均明显上调（均P <0.01）;GSE179285数据集中，CD组SELE、CXCL11、CSF3、CXCL9、CXCL10和CCL7表达均高于健康对照组（均P <0.01），炎症组7个关键IRDEGs表达水平均高于非炎症组（均P <0.05）。结论 本研究明确了炎症相关基因在CD中的表达情况；确认了IL1A、SELE、CXCL11、CSF3、CXCL9、CXCL10和CCL7 7个关键IRDEGs，为CD的临床诊治提供了有利支持。

关键词

克罗恩病 / 炎症反应 / 差异表达基因 / 生物信息学