基于GEO数据库筛选阿尔茨海默病的关键基因及信号通路

侯玉丽; 王怡斐; 付静轩; 王培昌

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目的采用生物信息学分析方法从GEO数据库筛选与阿尔茨海默病(AD)发生、发展密切相关的基因及信号通路。方法从GEO数据库选择GSE118553作为分析数据集,GSE106241作为关键基因的验证数据集。从GSE118553数据集筛选出差异表达基因,对差异表达基因进行基因本体(GO)富集分析、京都基因与基因组数据库(KEGG)通路分析。构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络,筛选出评分居前10位的关键基因。采用GSE106241数据集验证筛选出的10个关键基因在不同braak分级AD患者与正常对照者颞叶皮层组织中表达的差异及其与β-淀粉样蛋白(Aβ)42表达的相关性。结果从GSE118553数据集中筛选出157个差异表达的基因,其中表达上调88个、表达下调69个。GO富集和KEGG通路分析结果显示,差异表达基因涉及γ-氨基丁酸(GABA)信号通路、神经递质传递和突触传递等。在PPI网络中,筛选出的评分居前10位的关键基因分别为SNAP25、SYT1、GRIN2A、SLC12A5、GAD1、GABRG2、GABRD、PVALB、GABRB2和FN1。采用GSE106241数据集进行验证,结果显示,不同braak分级AD患者之间颞叶皮层组织SNAP25、SYT1、GRIN2A、SLC12A5、GAD1、GABRG2、GABRD、PVALB和GABRB2表达差异均有统计学意义(P<0.05)。Pearson相关分析结果显示,SNAP25、SYT1、SLC12A5表达与Aβ42表达呈负相关(r值分别为-0.354、-0.283、-0.310,P<0.05)。结论筛选出的关键基因SNAP25、SYT1和SLC12A5或可作为AD潜在的生物标志物,为AD的诊疗提供新的靶点。

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来源
《检验医学》 |2022年第7期|664-668|共5页
作者
侯玉丽; 王怡斐; 付静轩; 王培昌;
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作者单位

首都医科大学宣武医院检验科国家老年疾病临床医学研究中心;

首都医科大学临床检验诊断学系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 R446.7;
关键词
阿尔茨海默病; 生物信息学; 关键基因; 信号通路;

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