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基于GEO数据库筛选阿尔茨海默病的关键基因及信号通路

作   者:
侯玉丽王怡斐付静轩王培昌
作者机构:
首都医科大学临床检验诊断学系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
关键词:
关键基因生物信息学信号通路阿尔茨海默病
期刊名称:
检验医学
i s s n:
1673-8640
年卷期:
2022 年 37 卷 007 期
页   码:
664-668
摘   要:
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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