基于GEO基因数据集的酒精性肝炎差异表达基因生物信息学分析

摘要

目的 利用数据库挖掘寻找调控酒精性肝炎的靶点基因以及基因的调控网络，以期探索酒精性肝炎治疗新方向，对减轻疾病负担提供新思路。方法 检索GEO数据库，从中获取酒精性肝炎相关表达数据集GSE143318和GSE167308,筛选两个数据集共有的差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs),并用GSE28619基因芯片进行验证。利用生物信息学方法，对DEGs进行分析，研究调控DEGs的非编码RNAs。结果 两组数据集筛查出DEGs共261个，GO功能分析主要在类固醇代谢、炎症反应、脂质代谢等7个生物学过程，细胞膜及细胞外基质的6个细胞组分，还有与肝素结合、生长因子、蛋白酶抑制剂、金属蛋白酶、氧化还原酶等11个分子功能。KEGG显示，这些DEGs主要富集在类固醇激素生物合成、视黄醇代谢、细胞色素P450的代谢、细胞外基质受体的相互作用、胆固醇代谢及PPAR信号通路。通过在PPI网络中运用不同算法以及GSE28619芯片验证，共筛选出6个核心差异基因，分别为SPP1、THBS2、CYP1A1、EPCAM、CXCL8、KRT19。miR-466表现出与DEGs密切的相关性。结论 酒精性肝炎中的DEGs与疾病的发生发展相关，生物信息学技术的方法为更深入研究酒精性肝炎的发病机制和治疗靶点提供新的思路。

关键词

酒精性肝炎 / 差异表达基因 / GEO数据库