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目的 基于生物信息学对骨关节炎(OA)合并高血压患者相关基因的特征进行鉴定.方法 从GEO数据库与GeneCard数据库分别筛选出OA相关基因和高血压相关基因,交集后获得两者共同疾病基因,并进行基因本体论(GO)及京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析,构建蛋白质互作网络(PPI),通过网络拓扑分析,利用Cytoscape软件的五种计算方法分别筛选出排名前20位基因再次交集后得到关键(Hub)基因,最后通过miRNet数据库预测Hub基因上游miRNA.结果 共筛选出131个共同疾病基因,其主要在受体配体活性、细胞因子活性等生物功能和磷脂酰肌醇3激酶(PI3K)/蛋白激酶B(Akt)、肿瘤坏死因子(TNF)、白细胞介素-17(IL-17)等信号通路方面显著富集;最后通过分析获得白细胞介素-6(IL6)、血管内皮生长因子A(VEGFA)、基质金属蛋白酶-9(MMP-9)等11个Hub基因和has-mir-155-5P、has-mir-16-5p、has-mir-124-3p等5个关键miRNA.结论 OA与高血压共同发病基因在多种生物活性及信号通路上发挥重要调控作用;IL-6、VEGFA、MMP-9等11个关键基因及has-mir-155-5P、has-mir-16-5p、has-mir-124-3p等5个关键miRNA是OA合并高血压患者的重要调控分子.

作者:袁长深;官岩兵;段戡;容伟明;李哲;梅其杰;张志敏;王琳

来源:东南国防医药 2022 年 24卷 3期

知识库介绍

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作者:
袁长深;官岩兵;段戡;容伟明;李哲;梅其杰;张志敏;王琳
来源:
东南国防医药 2022 年 24卷 3期
标签:
骨关节炎 高血压 生物信息学 基因 GEO数据库 GeneCard数据库
目的 基于生物信息学对骨关节炎(OA)合并高血压患者相关基因的特征进行鉴定.方法 从GEO数据库与GeneCard数据库分别筛选出OA相关基因和高血压相关基因,交集后获得两者共同疾病基因,并进行基因本体论(GO)及京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析,构建蛋白质互作网络(PPI),通过网络拓扑分析,利用Cytoscape软件的五种计算方法分别筛选出排名前20位基因再次交集后得到关键(Hub)基因,最后通过miRNet数据库预测Hub基因上游miRNA.结果 共筛选出131个共同疾病基因,其主要在受体配体活性、细胞因子活性等生物功能和磷脂酰肌醇3激酶(PI3K)/蛋白激酶B(Akt)、肿瘤坏死因子(TNF)、白细胞介素-17(IL-17)等信号通路方面显著富集;最后通过分析获得白细胞介素-6(IL6)、血管内皮生长因子A(VEGFA)、基质金属蛋白酶-9(MMP-9)等11个Hub基因和has-mir-155-5P、has-mir-16-5p、has-mir-124-3p等5个关键miRNA.结论 OA与高血压共同发病基因在多种生物活性及信号通路上发挥重要调控作用;IL-6、VEGFA、MMP-9等11个关键基因及has-mir-155-5P、has-mir-16-5p、has-mir-124-3p等5个关键miRNA是OA合并高血压患者的重要调控分子.