基于生物信息学筛选骨关节炎关键基因与信号通路

摘要

目的:基于生物信息学挖掘骨关节炎(OA)的关键基因和通路，并利用体外软骨细胞模型进行验证。方法:本研究基于GEO数据库中的GSE269735数据集，运用加权基因共表达网络分析(WGCNA)识别关键基因模块，结合差异表达基因(DEGs)分析筛选候选基因。对DEGs与WGCNA关键基因模块的共同基因进行GO和KEGG通路分析，通过STRING数据库和Cytoscape软件识别DEGs中的关键基因。为验证筛选结果的稳健性，选用GSE2204879数据集进行交叉验证，并以CSF-1为候选基因，构建质粒在OA软骨细胞中进行转染干扰实验。最终通过Western blot检测CSF-1在细胞水平的表达变化，并评估其对细胞功能的影响，验证其在OA中的潜在作用。结果:WGCNA分析识别出多个与OA表型密切相关的模块，与DEGs共同筛选出关键基因。GO与KEGG分析显示，主要生物过程涉及细胞因子活性、趋化因子活性、胶原结合等。关键基因包括CCL20、CSF-1、CXCL11、CXCL3、CXCL5、CXCR4。在GSE2204879数据集中，CSF-1和CXCR4仍表现出一致的表达趋势。细胞水平方面，CSF和CXCR4在OA模型细胞中表达增加。进一步构建CSF-1敲低质粒并转染OA软骨细胞，结果显示，CSF-1敲低伴随CXCR4的表达水平下降，并降低了细胞中MMP3和MMP13的表达水平，增加了Col2a1的蛋白表达水平，提示CSF-1可能通过调控CXCR4参与OA炎症反应与基质降解过程。结论:本研究基于生物信息学与细胞实验相结合的方法，筛选出多个与OA密切相关的关键基因。其中CSF-1和CXCR4在OA中呈高表达，表明CSF-1可能通过调控CXCR4表达，参与OA炎症反应和基质降解过程。CSF-1可能是OA的关键致病因子和潜在治疗靶点。

关键词

骨关节炎 / 基因表达数据库 / 加权基因共表达网络 / 软骨细胞