关键词:
生物信息学
铁死亡
动脉粥样硬化
差异表达基因
实时荧光定量PCR
摘要:
目的利用生物信息学方法,筛选动脉粥样硬化(atherosclerosis,AS)铁死亡关键基因,并分析关键基因的生物学功能,以便深入了解AS发病机制。方法从GEO(gene expression omnibus)数据库下载AS基因表达谱芯片数据集GSE100927,以P<0.05,|logFC>1|为条件筛选AS的差异基因,并与铁死亡数据集Ferroptosis基因取交集,筛选出AS铁死亡相关基因,并进行基因本体(GO)功能注释和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析,随后通过STRING在线分析工具联合Cytoscape可视化软件挖掘在AS生物学过程中发挥关键作用的基因,并采用AS数据集GSE9874作为验证集,验证关键基因的表达,最后,收集2023年1~3月所在医院心血管内科30例AS确诊患者血液样本作为实验组,同时收集20例健康志愿者血液样本作为对照组,提取样本RNA,采用实时荧光定量PCR(quantitativereal time polymerase chain reaction,qRT-PCR)方法对筛选基因验证。结果采用生物信息学方法共筛选出10个AS铁死亡相关差异基因。GO功能富集分析结果表明,差异基因主要涉及炎症、细胞凋亡、氧化应激等生物学过程,KEGG通路富集分析表明差异基因主要涉及铁死亡、HIF-1信号通路、白细胞经内皮细胞迁移通路等。蛋白互作网络筛选出7个基因构建的关键模块,分别是FTL,SLC40A1,CYBB,NCF2,HMOX1,DPP4和ALOX5,采用GSE9874进行验证,最终筛选出ALOX5,DPP4,FTL,SLC40A1,NCF2等5个关键基因;qRT-PCR对临床样本中关键基因表达检测显示,相对于对照组,AS组血液中表达上调的基因有DPP4(t=1.795,P=0.046),FTL(t=2.218,P=0.029),SLC40A1(t=2.859,P=0.009);表达下调的基因有ALOX5(t=8.039,P<0.001),NCF2(t=11.867,P<0.001),差异具有统计学意义;实验结果与生物信息学分析结果一致。亚组分析发现斑块组DPP4表达高于内膜增厚组,差异具有统计学意义(t=2.843,P=0.036)。结论通过生物信息学筛选出AS铁死亡关键基因ALOX5,DPP4,FTL,SLC40A1和NCF2,可能成为AS诊断治疗的潜在靶点,为AS的临床诊疗提供新的思路。