基于生物信息学分析的阿尔茨海默病核心基因挖掘及相关通路分析

摘要

目的 基于生物信息学分析筛选阿尔茨海默病(AD)的核心基因，并对可能的致病信号通路进行分析。方法 从基因表达综合(GEO)数据库中下载AD相关基因芯片数据，筛选出GSE227221和GSE162873数据集。应用GEO2R在线分析软件筛选AD组织样本和正常脑组织样本间的差异表达基因(DEGs)。应用R软件DOSE包对DEGs进行疾病本体论(DO)基因富集分析，使用在线数据分析工具DAVID对DEGs进行基因本体论(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析。通过STRING数据库分析基因的蛋白质交互作用，应用Cytoscape软件构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络，并通过MCODE插件对PPI网络进行枢纽基因的分析与筛选。根据MCODE评分，对枢纽基因进一步分析并筛选出核心基因。结果 对2个数据集进行比对后，共筛选出参与AD发生和进展的1 373个相同变化趋势的DEGs,并筛选验证出核心基因为GIMAP基因(包括GIMAP1、GIMAP4、GIMAP5、GIMAP6、GIMAP7及GIMAP1-GIMAP5)。DO基因富集分析结果显示，DEGs与系统性红斑狼疮、红斑狼疮和动脉硬化这3种疾病最为相关；GO功能富集分析结果显示，DEGs主要富集于3条信号通路，即经典Wnt信号通路、磷脂酶C-活化G蛋白质-耦合受体通路和等离子体外侧膜通路；KEGG信号通路富集分析结果显示，DEGs主要富集于细胞因子-细胞因子受体相互作用、神经元活性配体-受体相互作用、癌症相关的转录失调等通路。结论 AD的核心致病基因可能为GIMAP基因，与AD发生相关的通路复杂，可能与免疫功能紊乱有关。

关键词

阿尔茨海默病 / 生物信息学分析 / 免疫功能紊乱 / 基因表达数据库 / 富集分析 / 信号通路

基金资助

陕西省2022年重点研发计划项目(2022SF-380); 2022年度陕西省卫生健康科研基金项目(2022A006)