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摘要
本研究旨在运用转录组学数据方法鉴定冠心病合并抑郁症(coronary heart disease combined with depressive disorder, CHD-DD)的关键基因及诊断性生物标志物,并分析调控关键基因治疗CHD-DD的潜在药物。从GEO数据库获取冠心病(coronary heart disease, CHD)和抑郁症(depressive disorder, DD)相关数据集(GSE42148、 GSE113079、 GSE98793、 GSE38206),筛选差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs),通过R软件对DEGs进行相关性分析、富集分析及共识聚类分型,构建基于随机森林的特征选择算法Boruta筛选关键基因并验证其诊断效能,通过DGIDB数据库分析潜在治疗药物。研究筛选出4个CHD-DD共同DEGs(DEFA4、LTF、MMP8、OLFM4),其中MMP8、DEFA4和LTF经Boruta算法确定为关键基因。富集分析显示,关键基因主要参与核苷酸结合寡聚化结构域(nucleotide-binding oligomerization domain, NOD)样受体信号通路、嗅觉转导、抗原加工与递呈等免疫相关过程,并与静息态自然杀伤细胞浸润显著相关。受试者工作特征(receiver operator characteristic, ROC)曲线显示,4个关键基因对CHD和DD都有一定的诊断能力。潜在药物分析显示,多西环素和西马司他等5种药物靶向MMP8,杆菌肽和帕瑞考昔等4种药物靶向LTF。本研究建立CHD-DD的“免疫浸润-靶基因-药物”调控网络,为“双心疾病”的精确诊疗提供新策略,潜在药物仍需通过类器官模型或临床队列进一步验证。
关键词
药物重定位
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冠心病合并抑郁症
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关键基因
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诊断标志物
Key words
基于组学数据鉴定冠心病合并抑郁症关键基因及潜在用药分析[J].
基因组学与应用生物学, 2025, 44(10): 1040-1051 DOI:10.13417/j.gab.044.001040