生物信息学分析肺动脉高压及关键基因的筛选

摘要

目的：探究肺动脉高压中的疾病相关基因及其功能,进一步探索疾病机制. 方法：从基因表达库(GEO)中下载芯片数据集GSE53408,该研究包括了11个肺动脉高压和11个正常的肺组织样本,芯片分析采用基于R语言的GCBI在线软件,并获得差异表达基因(DEGs).对差异基因进行GO分析、通路富集分析、共表达分析以及基因间作用网络分析. 结果：总共筛选出DEGs2848个,其中上调基因1791个,下调基因1057个.差异基因主要参与了细胞周期和免疫应答功能.通路分析发现DEGs主要分布于MAPK、Apoptosis、Cell cycle等通路较重要.基因间作用网络发现MAPK3、PIK3CB、CTNNB这几个差异基因可能是肺动脉高压重要的相关基因. 结论：生物信息学技术有助于肺动脉高压相关特定基因的发现、机制研究,对探究肺动脉高压治疗新方法提供理论基础.