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综合生物信息学方法识别银屑病免疫抑制相关的潜在生物标志物

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目的 通过生物信息学方法寻找银屑病的潜在生物标志物,为探讨其发病机制提供理论依据.方法 采用加权基因共表达网络分析和基因集富集分析(GSEA)算法筛选银屑病皮损和非皮损活检样本之间的差异表达基因(DEGs).基于STRING 11.0数据库和Cytoscape软件构建蛋白质相互作用网络并验证DEGs的表达水平.运用CIBERSORT算法分析DEGs与免疫浸润细胞特征基因表达量的相关性.结果 交集得到89个与银屑病发病相关的DEGs.基因本体富集结果显示,DEGs主要与体液免疫反应、能量代谢过程以及趋化因子活性有关.GSEA获得的6条交集通路均受到抑制,分别是嘧啶代谢、利什曼原虫感染、亚油酸代谢、细胞因子受体相互作用、趋化因子信号通路和嘌呤代谢.DEGs与22种免疫细浸润胞的特征基因表达量的相关分析显示,单磷酸胞嘧啶-N-乙酰神经氨酸羟化酶假定蛋白、LOC100506990、神经前体分化调节同系物、原肠(胚)形成糖蛋白、蛋白酪氨酸磷酸酶非受体21、排斥导向分子B、维甲酸相关孤儿受体α、盐诱导激酶1、Wnt家族成员2和锌指蛋白273的表达量均与免疫细胞浸润呈显著负相关(P<0.05).结论 本研究利用生物信息学方法筛选得到的与银屑病发病相关的DEGs,在一定程度上可抑制疾病的发生,可为后续深入研究银屑病的致病机制奠定理论依据.
Identification of Potential Targets Associated with Immunosuppression for Psoriasis by Comprehensive Bioinforma-tics Analysis

陈东宇、杨晓雨、王红心、樊文龙、刘兴华、林泳煌、何玉清

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东莞市寮步医院皮肤科,广东 东莞523400

广东医科大学 公共卫生学院流行病与卫生统计学系,广东 东莞523808

广东医科大学 医学系统生物学研究所,广东 东莞523808

银屑病 生物标志物 发病机制 加权基因共表达网络分析 免疫浸润

国家自然科学基金广东省自然科学基金东莞市社会发展科技重点项目

817733122015A03031351720211800905552

2022

10.3969/j.issn.1006-2084.2022.11.025

医学综述
中国医疗保健国际交流促进会

医学综述

影响因子：1.144
ISSN：1006-2084
年,卷(期)：2022.28(11)
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