目的 基于基因表达谱芯片数据,综合采用生物信息学研究方法,挖掘与严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2(SARS-CoV-2)感染相关的差异表达基因(DEGs)和信号通路,构建分子相互作用网络并分析关键基因的功能.方法 在NCBI-GEO数据库中筛选SARS-CoV-2感染相关的表达谱数据集,使用GEO2R分析并筛选DEGs,采用DAVID富集并分析相关的信号通路,通过STRING数据库构建、分析分子相互作用网络信息及功能,筛选其关键子网络,对关键基因进行功能注释.使用GEPIA2数据库评估相关基因在易感染SARS-CoV-2的癌症患者中的潜在临床价值.结果 对GSE156544数据集进行分析,筛选并获得59个与SARS-CoV-2感染显著相关的DEGs,对其进行功能富集和信号通路分析,成功构建分子互作网络模型,获得1个关键互作子网络和21个hub基因(NOP58、NOL6、CIRH1A、HEATR1、PDCD11、BMS1、NOP56、NHP2L1、WDR36、TBL3、BOP1、DCAF13、DKC1、UTP18、BYSL、IMP4、NOP14、FBL、KRR1、RRP9、MPHOSPH10).结论 细胞外基质受体相互作用以及核糖体的生物合成与SARS-CoV-2感染显著相关.此外,对于易感染SARS-CoV-2的癌症患者,NOP56、NHP2L1、FBL可能是具有良好应用前景的基因靶点.
作者：吴宝杰；锡书毅
来源：医学综述 2022 年 28卷 7期
