基于生物信息学挖掘钙化性主动脉瓣疾病(CAVD)的关键调控基因

摘要

目的:从基因层面分析挖掘钙化性主动脉瓣疾病(CAVD)的差异表达基因,为其提供新的治疗靶点.方法:基于GEO数据库,获取钙化主动脉瓣膜及非钙化主动脉瓣膜的表达谱数据,利用R软件筛选两者相关差异表达基因(DEGs).利用DAVID和KEGG数据库对表达上调的DEGs进行功能富集分析.同时,通过STRING数据库构建上述相关DEGs的蛋白互作网络(PPI).最后,挑选出PPI得分最高的模块基因与已报道与CAVD相关的基因取交集,并在临床标本中进行验证.结果:3个数据集共筛选出49个表达上调DEGs.构建PPI网络中模块得分最高的基因和已报道的相关基因取交集获得6个核心基因,包括OPN、MMP1、MMP9、CCR5、DPP4和Runx2.结论:利用生物信息学方法对钙化瓣膜与非钙化瓣膜进行差异表达基因的分析,可有效挖掘参与CAVD进程的关键调控基因,为CAVD提供新的药物靶点和诊疗思路.