【摘 要】
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目的 识别2019新型冠状病毒感染（COVID-19）相关脓毒症的关键基因和信号通路。方法 从Gene Expression Omnibus（GEO）数据库下载基因芯片数据。采用加权基因共表达网络分析（weighted gene co-expression network analysis, WGCNA）确定COVID-19和脓毒症的枢纽模块，并将两个模块交叉确定与COVID-19相关脓毒症的共同
【基金项目】
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河北省科技厅医学科学研究重点计划项目（182777156）；
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目的 识别2019新型冠状病毒感染（COVID-19）相关脓毒症的关键基因和信号通路。方法 从Gene Expression Omnibus（GEO）数据库下载基因芯片数据。采用加权基因共表达网络分析（weighted gene co-expression network analysis, WGCNA）确定COVID-19和脓毒症的枢纽模块，并将两个模块交叉确定与COVID-19相关脓毒症的共同基因。采用R软件筛选出COVID-19和脓毒症差异表达基因（differentially expressed gene, DEG）,同时结合WGCNA和差异分析的结果，得到与COVID-19和脓毒症相关的候选基因，最后将两者取交集得到COVID-19相关脓毒症的关键基因。对与COVID-19相关脓毒症的共同基因进行基因本体论（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析，得到基因功能和参与的信号通路。结果 通过WGCNA获得了COVID-19相关枢纽模块和脓毒症相关枢纽模块。将两个模块交叉，共获得49个共同基因。结合WGCNA和差异分析的结果，得出与COVID-19和脓毒症相关的候选基因，通过将候选基因交叉，共筛选出11个关键基因（CCD82、CEACAM8、G6PD、HLA-DMB、HLA-DPA1、IL-1β、LTB4R、LTF、MME、S100A9、TGF-β1）。根据功能富集分析，共同基因主要在免疫和炎症相关通路中增强。结论 本研究通过构建WGCNA方法筛选出COVID-19相关脓毒症的11个关键基因，可能成为潜在的COVID-19相关脓毒症诊疗相关候选靶点。
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