目的 利用生物信息学探讨骨质疏松症(OP)和类风湿性关节炎(RA)的关系并进一步挖掘其潜在靶向治疗中药活性成分.方法 从GEO数据库下载基因芯片GSE56116 和GSE93776,利用GEO2R在线分析工具分别筛选骨质疏松症和类风湿性关节炎的差异基因,进一步从GeneCards数据库下载骨质疏松症和类风湿性关节炎相关靶点,将两个数据库获得的结果合并去重后构建 PPI 互作网络图;用 Cytoscape 软件(3.7.2 版本)中的插件MCODE和Cytohubba识别关键Cluster和Hub基因,然后用R软件(3.6.3 版本)进行GO富集和KEGG通路分析,最后利用CTD数据库筛选靶向Hub基因的中药活性成分.结果 通过GEO数据库分别获得骨质疏松症和类风湿性关节炎差异基因 815 个和 22 个,从GeneCards数据库分别获得骨质疏松症和类风湿性关节炎相关靶点 4463 个和1135 个,合并去重后分别得到骨质疏松症相关靶点 4968 个,类风湿性关节炎相关靶点 1144 个,两者映射出 673交集靶点;以degree≥10 为条件筛选获得 10 个Hub基因STAT3、MAPK1 等;GO分析获得骨质疏松症和类风湿性关节炎相关生物学过程(BP)964 条,细胞成分(BP)34 条,分子功能(MF)50 条;KEGG通路富集获得 144 条;进一步筛选出白藜芦醇、槲皮素、姜黄素等 28 个可能靶向调控骨质疏松症和类风湿性关节炎的中药活性
作者：冯艳花；张竞竞；王绍辉
来源：药学研究 2023 年 42卷 2期
