基于GEO数据库和蛋白质组学分析IgA肾病差异表达基因

摘要

目的 基于生物信息学分析和尿液蛋白质组学验证，寻找IgA肾病（IgAN）的差异表达基因。方法 从基因表达综合数据库（GEO）中下载芯片数据GSE73953，筛选差异表达基因（DEGs）。对筛选出的差异表达基因进行基因本体（GO）富集分析和京都基因与基因组数据库（KEGG）通路富集分析，并通过String数据库构建蛋白互作网络（PPI），通过CytoScape软件进行展示。选取陕西省中医医院IgA肾病患者Lee氏Ⅱ级10例（IgAN-1组），Lee氏Ⅲ级10例（IgAN-2组），Lee氏Ⅳ级10例（IgAN-3组），微小病变患者（MCD组）5例，收集所有相关临床资料，通过定量蛋白质组学检测，获取了IgA肾病进展过程中差异表达基因在尿液中的表达数据。结果 共筛选出1 108个差异表达基因，其中表达上调237个，表达下调871个。GO富集分析结果显示，筛选出的差异表达基因主要集中于自噬、蛋白质结合、炎症反应调节、细胞周期等，KEGG富集分析主要包括了FOXO信号通路、C型凝集素受体信号通路、致病性大肠杆菌感染、内质网蛋白质加工等。通过PPI网络及5种算法，CD74、RPS13、EEF2、STAT3、RPL4被筛选为关键基因。IgAN-1组、IgAN-2组、IgAN-3组尿液中CD74表达量显著高于MCD组（P<0.05）,IgAN组间CD74表达量差异无统计学意义（P>0.05）。RPS13在IgAN-3组的表达低于MCD组（P<0.05）。EEF2、STAT3、RPL4在各组间表达差异均无统计学意义（P>0.05）。结论 IgA肾病差异基因的表达多与机体免疫防御、细胞凋亡、氧化应激、能量代谢等相关，上述生物过程在IgA肾病的发生、发展中发挥重要作用。CD74在IgA肾病患者尿液中显著表达，可能成为未来IgA肾病诊断和治疗的靶点之一。

关键词

IgA肾病 / 生物信息学分析 / 差异基因 / GEO数据库 / CD74 / 蛋白质组学