【摘 要】
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目的：筛选多发性硬化症的关键基因，探讨其发病机制并寻找潜在的治疗靶点。方法：从基因芯片数据库（GEO）搜索多发性硬化症在皮层的基因表达数据，并分析与正常皮层组织差异表达的基因；利用DAVID在线软件对挑选出的差异基因进行富集和功能注释。基于STRING数据库及Cytoscape软件构建蛋白互作网络图（PPI），利用MCODE与Cytohubaa分析其关键基因簇并筛选出有交集关键基因，最后在动物模型
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目的：筛选多发性硬化症的关键基因，探讨其发病机制并寻找潜在的治疗靶点。方法：从基因芯片数据库（GEO）搜索多发性硬化症在皮层的基因表达数据，并分析与正常皮层组织差异表达的基因；利用DAVID在线软件对挑选出的差异基因进行富集和功能注释。基于STRING数据库及Cytoscape软件构建蛋白互作网络图（PPI），利用MCODE与Cytohubaa分析其关键基因簇并筛选出有交集关键基因，最后在动物模型中加以验证。结果：共纳入两套多发性硬化症基因芯片数据，选出有交集的差异表达基因74个，其中上调基因2个，下调基因72个。差异表达基因GO富集分析发现钾离子跨膜转运等生物学过程与多发性硬化症的发生发展相关联。利用Cytoscape软件筛选出10个关键基因，并从中挑出Kcnc1、Kcnc2两个下调基因并在小鼠EAE模型中得到验证。结论：利用生物信息学方法有效筛选出参与多发性硬化发生的Kcnc1、Kcnc2基因，为多发性硬化症的治疗提供潜在的治疗靶点和策略。
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