高低峰值骨量人群生物标志物差异及其在骨质疏松中的诊疗价值

摘要

目的通过生物信息学分析高低峰值骨量人群生物标志物的差异,并验证其在骨质疏松症中的诊疗价值。方法从GEO数据库获取高低峰值骨量人群基因表达数据集(GSE7158),利用R语言进行基因差异表达分析,然后进行差异基因GO功能注释和KEGG通路富集分析。利用STRING数据库获取差异基因蛋白互作网络,利用Cytoscape中的CytoHubba插件及R语言筛选得到关键基因及关键基因互作网络。最后,验证关键基因在骨质疏松症中的表达及诊疗价值。结果共筛选得到高低峰值骨量人群差异表达基因182个,包括73个下调和109个上调基因。KEGG通路分析中破骨细胞分化通路、PI3K-AKT信号通路、糖尿病并发症中的AGE-RAGE信号通路和铁死亡信号通路值得关注。PPI网络分析得到11个关键基因:MCM7、BUB3、RBBP7、GNG2、FSHR、PCNA、CCR5、CDK16、SRSF7、NPM1和CPSF6;进一步验证分析发现CCR5、CDK16、RBBP7和SRSF7和骨质疏松症密切相关。结论研究发现CCR5、CDK16、RBBP7和SRSF7可能与骨质疏松症的发病密切相关,可能成为早期筛选骨质疏松症高风险人群的生物标志物,对骨质疏松症的防治发挥重要作用,为后续进一步实验研究及临床治疗提供了有效依据。