基于生物信息学的非酒精性脂肪性肝病关键基因筛选及实验验证

摘要

目的:探索非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）潜在的关键基因和microRNAs(miRNAs)。方法:从美国国立生物技术信息中心（NCBI）公共基因芯片数据平台（GEO）数据库下载两个基因表达谱芯片（GSE96936和GSE62267），利用GEO2R在线工具筛选出NAFLD组与正常对照组的差异表达基因（DEGs），对DEGs进行GO和KEGG信号通路富集分析，进一步应用STRING数据库构建蛋白质—蛋白质相互作用（PPI）网络，用Cytoscape筛选出关键基因。构建NAFLD小鼠模型，通过实时荧光定量PCR(RT-qPCR)验证筛选出的关键基因，利用NetworkAnalyst构建关键基因的靶向miRNAs。结果:总共鉴定出192个DEGs,GO分析显示DEGs生物学功能主要涉及5个KEGG通路，包括类固醇激素生物合成、补体与凝血级联、胆汁分泌、化学致癌、视黄醇代谢相关信号通路，结合PPI网络和CytoHubba的结果，筛选出Tyrobp、Hck、Ctss、Aif1、Fcgr1、Cd68、Cd53、Ly86、Fyb和Alox5ap 10个关键基因，通过RT-qPCR检测，发现与正常肝组织相比，NAFLD肝组织Ly86的mRNA表达下调（P<0.05）,NAFLD肝组织Hck、Ctss、Aif1、Fcgr1、Cd68、Cd53、Alox5ap和Fyb的mRNA表达上调（P<0.05），结合DEGs-miRNAs可视化发现4种miRNAs(mmu-miR-155-5p、mmu-miR-122-5p、mmu-miR-124-3p和mmu-miR-1a-3p)与关键基因链接紧密，预测为NAFLD的关键miRNAs。结论：研究结果将有助于确定NAFLD潜在的生物标志物和治疗的新策略。

关键词

生物信息学 / 非酒精性脂肪性肝病 / 基因 / miRNAs