【摘 要】
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目的:作为妊娠期最常见的代谢性疾病之一,妊娠期糖尿病（Gestational Diabetes Mellitus,GDM）不仅对孕期女性围产期健康有重大影响,而且会对产妇未来自身健康甚至后代健康产生威胁,为国家医疗保健系统带来巨大的经济负担。分子靶点确定及生物过程分析对于延缓疾病的发展进程,减少不良结局的发生具有重要意义。故本研究旨在基于GEO数据库,利用生物信息学方法,探究与GDM相关的特征基因
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目的:作为妊娠期最常见的代谢性疾病之一,妊娠期糖尿病（Gestational Diabetes Mellitus,GDM）不仅对孕期女性围产期健康有重大影响,而且会对产妇未来自身健康甚至后代健康产生威胁,为国家医疗保健系统带来巨大的经济负担。分子靶点确定及生物过程分析对于延缓疾病的发展进程,减少不良结局的发生具有重要意义。故本研究旨在基于GEO数据库,利用生物信息学方法,探究与GDM相关的特征基因及分子遗传学机制,为疾病早期预测及临床防治提供新证据。方法:依据样本特征,从GEO数据库中选取与GDM相关的数据。1、对于小样本量数据集,本研究选取基因差异表达分析的方法。（1）借助GEO2R进行数据集差异表达分析,综合分析结果,确定差异表达基因集。（2）对于所得到的差异表达基因集,利用STRING数据库构建蛋白质相互作用网络,借助Cytoscape软件进行网络属性分析,选择关键节点作为关键特征基因。（3）利用DAVID数据库对筛选出的差异表达基因集合进行GO及KEGG富集分析,探究与疾病相关的生物学过程及相关通路。2、对于大样本量数据集,本研究选取加权基因共表达网络分析方法。（1）通过对样本基因表达量计算,识别基因模块。（2）将基因模块与样本性状关联,选择与疾病相关性较高的关键模块深入分析,寻找关键特征基因。（3）借助Clue GO插件对关键模块富集分析,寻找模块基因所参与的生物学过程及通路。综合上述两种分析结果,预测与GDM相关的特征基因及分子遗传机制。结果:本研究共纳入6个GEO数据集进行生物信息学分析。1、差异表达分析结果:共得到差异表达基因1531个。其中,通过差异表达基因编码蛋白相互作用网络的构建及网络中心性分析,可筛选出87个关键靶点。后结合先验知识,最终预测3个与GDM相关的特征基因。对所得到的87个关键靶点的富集可知:与疾病相关的关键靶点主要富集于血管生成的正向调节、NF-κB转录因子活性的正向调节等过程;涉及核糖体、核糖核蛋白复合物等组分;参与核糖体的结构成分、蛋白质/RNA/ATP结合等功能;此外,KEGG通路主要富集于MAPK信号通路、糖尿病并发症中的AGE-RAGE信号通路、PI3K-Akt信号通路、胰岛素抵抗等通路过程。2、加权基因共表达网络分析结果:纳入2个符合条件的数据集。其中,GSE128381数据集未发现关键基因;GSE70493数据集中,选择与GDM显著负相关的greenyellow模块进行网络分析,最终预测得2个特征基因。选择关键模块基因富集可知:与疾病相关基因主要参与淋巴细胞激活、抗原加工提呈等过程,涉及金黄色葡萄球菌感染、toll样受体信号通路等。结论:本研究预测PDGFRB、CAV1、FGF2、CD74、HLA-DRA共5个特征基因与GDM疾病过程相关。疾病关键靶点主要涉及胰岛素代谢、炎症相关过程,参与糖脂代谢、炎症因子相关通路,为GDM的临床研究提供新证据。
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