基于加权基因共表达网络分析阿尔茨海默病相关的核心基因

来源 :南方医科大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:cninfor
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目的 采用加权基因共表达网络分析(WGCNA)探索阿尔茨海默病(AD)相关的差异基因模块及其枢纽基因,并对差异基因模块进行生物功能注释.方法 从GEO数据库下载转录组测序数据,根据基因的相关性,当关联系数阈值设定为0.85时,参数β=8,以此构建基因共表达网络;采用Pearson相关性检验计算模块基因与临床表型相关性,筛选出与AD显著相关的基因模块,根据模块内的连接性筛选枢纽基因;利用GO功能富集分析和KEGG通路分析对模块进行功能注释.进一步建立β-淀粉样蛋白(Aβ1-42)诱导SH-SY5Y细胞损伤模型,在模型组和对照组中检测枢纽基因的表达水平.结果 根据基因表达的相关性,共构建了10个基因共表达模块,其中brown和turquoise模块与AD组显著相关(brown:r=0.66,P<0.001;turquoise:r=-0.68,P<0.001);结果 显示48个基因在共表达网络中处于核心地位;通过生物注释功能发现,两模块中的基因主要富集在DNA损伤修复通路和代谢相关通路等生物学过程中.基因的差异表达分析显示,DNASE1、TEKT2、MTSS1L等基因在AD组中高表达,ACP2、LANCL2、GMPR2等基因在AD组中低表达;体外实验进一步验证了在Aβ1-42诱导的SH-SY5Y细胞损伤过程中DNASE1、TEKT2、MTSS1L表达上调(P<0.01),ACP2、LANCL2、GMPR2表达下调(P<0.01).结论 brown和turquoise模块与AD高度相关,并从模块中筛选出MTSS1L、GMPR2、ACP2、ACTG1、LANCL2等枢纽基因,可能通过调节DNA损伤和修复参与AD发病机制.
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