膜性肾病关键基因的生物信息学分析

摘要

目的 基于微阵列数据鉴定膜性肾病(MN)中显著差异表达的基因,并为膜性肾病的诊断与治疗寻找新的潜在基因靶点.方法 通过基因表达数据库(GEO)下载GSE108109、GSE115857两个数据集.应用GEO2R工具筛选出正常肾组织与MN患者肾组织的差异表达基因(DEGs).应用DAVID数据库,对DEGs进行基因本体论(GO)富集和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集.然后,应用STRING工具和Cytoscape软件构建并可视化DEGs的蛋白质—蛋白质相互作用(PPI)网络,通过Degree分析识别其中的Hub基因.应用NephonSeq v5在线平台分析Hub基因表达与MN临床特征的关系.结果 共筛选出240个DEGs,其中表达上调基因149个,表达下调基因91个.DEGs涉及许多功能和表达途径,如细胞形态调节及细胞骨架的构建.在PPI网络中,共识别出13个Hub基因,包括TP53、PIK3R1、KIT、QSOX1、LAMB1、SHC1、CDK2、APOL1、NES、PTPN6、POLR2A、PRKACA、LTBP1.PRKACA、LTBP1基因表达与蛋白尿呈正相关(r分别为0.858、0.799,P分别为0.006、0.017),POLR2A的表达与蛋白尿呈负相关(r=-0.866,P=0.005).PRKACA基因表达与血肌酐呈负相关(r=-0.601,P=0.008),POLR2A的表达与血肌酐呈正相关(r=0.583,P=0.011).结论 通过生物信息学分析MN肾组织微阵列数据,发现240个DEGs和13个Hub基因,这些基因可能为MN的诊断与治疗提供潜在基因靶点.