基于GEO数据库筛选代谢综合征潜在生物标志物

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目的 通过分析基因表达综合数据库(GEO)中代谢综合征患者外周血单个核细胞(PBMC)的基因数据集(GSE98895和GSE23561),寻找代谢综合征的关键基因。方法 分析GSE98895数据集中代谢综合征患者与健康志愿者PBMC的差异表达基因。对差异表达基因进行基因本体论(GO)富集分析和京都基因与基因组数据库(KEGG)富集分析。构建差异表达基因的蛋白质互作(PPI)网络,筛选出度值最高的10个基因作为核心基因。通过GSE98895数据集、GSE23561数据集和人类蛋白图谱(HPA)数据库验证核心基因在代谢综合征患者PBMC中的表达,构建基于核心基因的环状RNA(circ RNA)-微小RNA(miRNA)-m RNA互作网络。结果从GSE98895数据集中共获得155个代谢综合征患者与健康志愿者的差异表达基因,其中表达上调62个、表达下调93个。GO和KEGG富集分析结果显示,差异表达基因主要涉及转录调节、免疫应答、cAMP信号通路、T细胞受体信号通路等。PPI网络中度值最高的10个基因分别为:JUN、IFNG、MMP9、PIK3R1、LCK、NGF、PDGFRB、CD79B、CX3CR1和ABCA1。验证结果显示,代谢综合征患者PBMC中IFNG和LCK的表达均显著高于健康志愿者(P<0.05)。HPA数据库分析结果显示,IFNG和LCK主要表达于T细胞和自然杀伤(NK)细胞。构建circ RNA-miRNA-m RNA互作网络,与IFNG相关的miRNA有7个、circ RNA有43个;与LCK相关的miRNA有16个、circ RNA有62个。结论 代谢综合征患者PBMC中IFNG和LCK表达显著增加,对基于IFNG和LCK的circ RNAmiRNA-m RNA互作网络进行深入研究,可能有助于发现代谢综合征发生、发展的分子机制和生物标志物。
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