基于生物信息学分析阿尔茨海默病相关关键基因及治疗中药预测

摘要

目的 GEO平台获取AD差异表达基因，进行生物信息学分析，并预测潜在存在治疗AD的中药药物。方法 采用GSE5281数据集通过R语言软件进行差异分析，获取AD差异表达基因，将筛选出的核心基因通过STRING进行PPI网络构建，后续通过GO富集分析和KEGG富集分析进行关键基因靶点通路分析，构建靶点—信号通路网络图。筛选出与AD相关的核心基因和核心信号通路分析其潜在的病理机制，将核心基因输入Coremine Medical网站筛选潜在治疗AD的相关中药药物。结果 筛选出大脑6个区域的差异基因，共获得14 435个差异表达基因，其中5710个上调基因，8725个下调基因。采用海马体(HIP)1675个差异基因，其中961个上调基因，714个下调基因进行后续研究。核心靶点为：磷脂酰肌醇3-激酶2(PIK3R2)、E1A结合蛋白p300(EP300)、中介体复合物亚基1(MED1)、泛素-60S核糖体蛋白L40融合蛋白基因(UBA52)、核糖体蛋白侧柄亚基P0 (RPLP0)、核糖体蛋白S3A(RPS3A)等。富集主要通路为：AXON GUIDANCE(轴突导向信号)通路和PARKINSON DISEASE(帕金森)疾病。潜在治疗中药为：人参花、人参芦、人参叶、人参、原蚕蛾、蚕砂、川芎、茶树根、鹿角、抚芎、藁本、玉米须等。结论 通过作用PIK3R2、EP300、UBA52、RPLP0、NDUFA1、NDUFV2等靶点，调控AXON GUIDANCE、PI3K/AKT通路、MLKL-USP7-UBA52信号通路和MAPK/ERK通路、线粒体能量代谢障碍与氧化应激等来达到减缓AD病程，改善AD症状等效果，为AD的后续研究提供了有力的支持。

关键词

阿尔茨海默病(AD) / 生物信息学 / 富集分析 / 信号通路 / 中药预测