利用加权基因共表达网络分析方法识别帕金森病进展过程中的关键基因

摘要

目的利用加权基因共表达网络分析(WGCNA)方法识别帕金森病(PD)相关的关键基因,为研究PD发病机制提供研究靶点。方法GEO数据库下载GSE22491表达谱和样本信息数据,基于WGCNA算法,构建基因共表达模块,并计算基因模块与样本信息的相关性,选取与样本信息相关性最强的基因模块进行基因功能(GO)与KEGG富集分析,同时根据模块内基因GS值和MM值及模块内连通性确立PD相关关键基因,并对其进行初步验证。结果通过WGCNA分析构建出了15个共表达基因模块,其中模块Turquoise(MEturquoise)与PD具有强的相关性。对其模块内基因进行筛选,识别出了IFITM5、MYPOP、SIK1、NPAS3、SMARCC2、FBXO17、SLC34A3、AMN、TNRC18、FBRSL110个PD关键基因。其中IFITM5和FBRSL1在Genecards数据库检索参与了PD进展过程。结论IFITM5、MYPOP、SIK1、NPAS3、SMARCC2、FBXO17、SLC34A3、AMN、TNRC18和FBRSL1基因在PD进展展中扮演重要的角色,其具体机制值得进一步研究。