基于生物信息学分析的痤疮氧化应激相关基因筛选及靶向防治中药预测

摘要

目的：借助生物信息学技术，筛选出痤疮且涉及氧化应激的差异表达基因，并进一步挖掘可靶向这些基因的防治性中药，旨在为痤疮的防控与诊疗提供新的思路与方向。方法：从GEO数据库中下载GSE6475和GSE53795基因表达数据集，GEO2R处理获得痤疮差异表达基因，从Gene card数据库筛选氧化应激差异基因，并利用韦恩图得到共有基因。应用Metascape对痤疮中氧化应激差异基因进行GO分析和KEGG通路分析，并通过STRING数据库构建蛋白质相互作用PPI网络，通过Cytoscape软件筛选出痤疮中氧化应激的Hub基因，再对Hub基因并绘制ROC曲线以评价Hub基因对痤疮的诊断价值，采用GSE124389数据集验证Hub基因的差异表达，利用Coremine Medical预测靶向中药。结果：经筛选共得了33个痤疮氧化应激DEGs，主要参与细胞对毒性物质、氧化应激、细胞解毒、氧化剂解毒、中性粒细胞胞外陷阱形成等生物学过程，KEGG通路主要富集在PPAR、HIF-1、IL-17、PI3K-Akt信号通路，以及神经退行性病变、脂质与动脉粥样硬化等通路。PPI网络构建及Cytoscape得到痤疮中氧化应激的Hub基因是CYCS、IL6、CASP3、NFKB1、NOS3、HSPA5、PTGS2、TLR4、SOD1、HIF-1α，这10个Hub基因的AUC值均>0.7，具有一定诊断价值，并且在GSE124389数据集中验证了以上Hub基因的显著差异表达。利用Coremine Medical预测半夏、黄芪、人参、丹参、姜黄、郁金等可作为预防或治疗痤疮的靶向中药。结论：基于痤疮芯片数据挖掘与生物信息学分析，差异基因主要富集于氧化应激相关通路，且与痤疮发病的氧化应激相关基因密切相关。痤疮氧化应激防治的首选中药为半夏、黄芪、人参、丹参、姜黄、郁金等64种，该结果为深入阐释与探索痤疮的中医药防治机制提供重要参考。

关键词

痤疮 / 氧化应激 / 差异基因 / 中药预测 / 生物信息学

基金资助

新疆医科大学校级自然科学青年研究项目基金（编号：2024XYZR48）