关键词:
桥本氏甲状腺炎
生物信息学
差异表达基因
富集分析
摘要:
目的 基于生物信息学方法,对桥本氏甲状腺炎(Hashimoto’s thyroiditis, HT)相关差异表达基因进行分子层面的分析,深入分析HT的发病机制和关键基因。方法 从GEO数据库(gene expression omnibus, GEO)筛选与HT相关的生物基因芯片,基于P值及log|FC|值对GEO原始数据进行筛选,确定差异表达基因。对差异表达基因进行GO功能富集分析和KEGG通路富集分析,并了解差异表达基因介导的生物过程与代谢通路。利用String在线平台,构建蛋白相互作用(PPI)网络。结果 在数据集GSE138198中共获得1 974个差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs),上调基因722个,下调基因1 252个。利用David平台对1 974个DEGs进行GO功能富集分析,得到929条差异性显著的GO条目,其中836条生物学过程(biological process, BP)条目,53条细胞组分(cellular component, CC)条目,40条分子功能(molecular function, MF)条目。选出差异性显著的10条GO条目,生物过程主要富集在:淋巴细胞分化、细胞因子产生的正向调节、单核细胞分化、白细胞活化的正向调节、白细胞增值等方面。通过KEGG通路进行富集分析,得到332条相关信号通路。其中趋化因子信号通路、B细胞受体信号通路可能参与了HT的发生。同时,DEGs也与病毒性心肌炎、类风湿性关节炎、扩张型心肌病、甲型流感等疾病存在联系。PPI网络分析得到20个关键基因,即HLA-DMA、HLA-DMB、FCER1G、CD68、CCL5、CXCL10、HLA-DPA1、CXCL9、HLA-DRA、TYROBP、CD74、HLA-DQB2、MR1、C1QC、HLA-DPB1、CD27、MYD88、FCGR2A、C1QB、CCL2。同时,选择趋化因子中的CXCL9和CXCL10进行Meta分析,结果显示,这两种趋化因子可能与HT的发生发展有关。结论 本研究结果揭示,HT的发生发展与炎症密切相关,针对筛选出的关键基因进行靶向治疗,可能对临床防治HT具有重要的发展意义。