摘要
目的:通过生物信息学方法分析共同影响糖尿病肾病(diabetic nephropathy,DN)和糖尿病视网膜病变(dia-betic retinopathy,DR)发生发展的应激相关关键基因.方法:从DisGeNET、CTD、Genecards数据库收集DN和DR的共致病基因数据,通过STRING数据库和Cytoscape软件构建蛋白互作网络图,进行共致病基因的GO和KEGG富集分析.同时,利用"limma"包筛选出GEO数据库中DN和DR数据集的共同差异基因,通过MCC插件筛选出Top20 基因,并对两个芯片数据集进行GSEA富集分析.筛选出上述两组基因数据共同的应激相关关键基因,对其进行相关性和富集分析.最后,借助Gene-MANIA、NetworkAnalyst 3.0、DGIdb数据库,构建蛋白互作网络以及TF-miRNA-gene网络,并预测应激相关关键基因的靶向治疗药物.结果:我们发现了 5 个高度正相关的应激相关关键基因(CCL2、THBS1、PECAM1、SPARC、POSTN),在高糖环境下,它们可通过介导应激反应影响肾脏以及视网膜的细胞外基质重构和炎症.同时,我们预测了与上述基因靶向交互作用最强的TFs(CTCF、EGR1、SRF)和miRNAs(hsa-miR-495、hsa-miR-19a、hsa-miR-19b).此外,卡芦单抗和宾达利被预测是治疗DN合并DR的潜在治疗药物.结论:采用生物信息学技术筛选出可能参与调节DN合并DR的应激相关关键基因的上下游分子,为进一步探讨二者的发病机制和药物防治提供新的思路.
基金项目
江苏省博士后科研资助计划(A类)(2021K081A)
苏州市医学重点扶持学科建设项目(SZFCXK202147)
常熟市科技发展计划(CSWS202211)
NETL
NSTL
万方数据