利用生物信息学分析圆锥角膜差异表达基因及蛋白相互作用的研究

摘要

目的 利用生物信息学对圆锥角膜与正常角膜间差异基因进行分析,探索圆锥角膜的发病机制.方法 从基因表达数据库(GEO)中下载RNA-Seq数据集(圆锥角膜组织样本、正常角膜组织样本各25例),利用R语言limma包筛选圆锥角膜组织和正常角膜组织的差异表达基因(筛选差异基因的标准|logFC|＞1.5,adjP value＜0.05);利用Cluster Profiler进行GO富集分析和KEGG通路分析,利用STRING和Cytoscape构建差异基因的蛋白-蛋白相互作用(PPI)网络,并筛选出核心基因.结果 通过差异分析得到394个差异基因,其中54个基因表达上调,340个基因表达下调;GO分析显示差异表达基因主要参与细胞外基质、细胞外结构组织等生物学过程;KEGG分析显示多条信号通路与T细胞受体信号调控过程相关.PPI网络互作分析筛选出10个核心基因,分别为HLA-DRA、HLA-C、HLA-DRB5、HLA-F、HLA-DQB1、HLA-DQA2、HLA-DRB1、HLA-B、HLA-DPA1、HLA-DQA1.结论 细胞外基质、T细胞受体信号调控等在圆锥角膜发病过程中发挥重要的作用.