摘要
目的：笔者旨在寻找与SLE免疫相关的枢纽基因（hub gene），并确定合适的基因标志物，为该疾病的检测和治疗提供帮助。 方法：选择合适的数据库，应包含本研究所需要的SLE患者的基因数据。最终敲定GENE EXPRESSION OMNIBUS(GEO)数据库，从中下载SLE患者的全血样本的基因表达数据，另取健康人群的数据作对照。首先，我们分析并鉴定了SLE与正常人群的差异表达基因（DEGs）。同时，基于不同患者的基因表达谱，采用单样本基因集富集分析（ssGSEA）确定免疫相关通路的激活程度，并采用加权基因共表达网络分析（WGCNA）搜索与免疫细胞相关的共表达基因模块。然后，通过构建蛋白质互作用网络（PPI），并导入Cytoscape软件，得到关键网络，并利用MCODE获得核心模块的基因。上述得到的对应基因为枢纽基因。之后，本研究使用受试者操作特征曲线（ROC）评估枢纽基因，以验证其区分SLE和健康对照组的能力，并对枢纽基因进行miRNA和转录因子调节网络分析。 结果：通过生物信息学技术，与健康对照组相比，在SLE患者中发现2996个共同差异表达基因，其中1639个基因上调，1357个基因下调。通过ssGSEA分析这些差异基因，以获得免疫相关途径的富集分数。接下来，通过WGCNA分析选择样本，共获得18个与SLE发病机制密切相关的功能模块。随后，分析上述模块与免疫相关途径富集分数之间的相关性，并选择相关性最高的绿松石（turquoise）模块。通过Gene Ontology(GO)和Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes(KEGG)分析了该模块包含的290个差异基因。结果表明，这些基因主要在冠状病毒-COVID-19、核糖体与人类T细胞-白血病病毒1感染途径中富集。基于得到的290个差异基因建立PPI网络，得到28个关键枢纽基因，ROC曲线显示28个枢纽基因均是SLE的潜在基因标志物。 结论：RPS7、RPL19、RPS17和RPS19等28个枢纽基因可能在SLE的进展中起关键作用。本研究结果可为今后SLE的诊断和治疗提供一定方向的参考，也可作为临床实验或药物研究中的一种新的基因标志物。
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