基于多重生物信息学分析阿尔茨海默病的调控网络及相关机制

作     者：王维 曹亦楠 刘嘉莉 赵晓东 魏慧军 魏明清 马亚茹 黄存生 薛旭升 WANG Wei;CAO Yi-nan;LIU Jia-li;ZHAO Xiao-dong;WEI Hui-jun;WEI Ming-qing;MA Ya-ru;HUANG Cun-sheng;XUE Xu-sheng

作者机构：北京中医药大学孙思邈医院脑病科陕西铜川727031 北京中医药大学孙思邈医院脑病研究所陕西铜川727031 北京中医药大学东直门医院脑病科三区北京100700 北京广安睡眠科学研究院北京100032 

出 版 物：《南昌大学学报（医学版）》 (Journal of Nanchang University：Medical Sciences)

年 卷 期：2022年第62卷第3期

页      面：1-10页

学科分类：1002[医学-临床医学] 100203[医学-老年医学] 10[医学] 

基　　金：国家科技重大专项(2017ZX09304019) 陕西省中医药管理局项目(2021-ZZ-LC008) 北京中医药大学孙思邈研究院项目(SSMYJY-2-2021-12) 

主　　题：阿尔茨海默病 多重生物信息学 关键基因 调控网络 miRNA 转录因子 

摘      要：目的基于多重生物信息学方法,分析与阿尔茨海默病(AD)相关的信号通路、关键基因、microRNA(miRNA)、转录因子(TF)等生物学信息,构建相关调控网络,以期阐释AD的内在机制。方法根据纳入标准,从基因表达数据集(GEO)数据库中获取AD相关的高通量芯片数据集,并通过R软件对原始数据集进行预处理,应用limma数据包筛选差异表达基因(DEGs)。利用DOSE数据包对DEGs进行疾病本体(DO)富集分析,并通过可视化和集成发现数据库(DAVID)在线工具对DEGs进行功能注释和通路分析;随后使用STRING数据库和Cytoscape软件构建蛋白互作(PPI)网络并筛选出关键基因,使用mirTarBase等数据库预测相关miRNA,使用Enrichr数据库预测相关TF,并利用Cytoscape构建miRNA-TF-mRNA调控网络。结果获得数据集GSE48350和GSE132903并且筛选得到109个DEGs。DO富集分析显示DEGs主要与AD等神经系统疾病显著相关,基因本体(GO)功能富集结果包括化学突触传递等21项条目,京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析结果包括GABA能突触等8条信号通路。miRNA-TF-mRNA调控网络显示关键基因的mRNA与相关miRNA、TF之间具有一对多和多对一的复杂调控关系。结论文章通过多重生物信息学,分析了与AD相关的信号通路、关键基因、miRNA、以及TF等生物学信息,建立了AD调控网络,为进一步探究AD的发生、发展机制提供了借鉴与思考。