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目的:先天性小耳畸形的病因复杂,致病基因研究分散不统一。借助MGI数据库小鼠基因、疾病表型数据,本研究期望通过生物信息学方法对可疑基因进行注释分类,构建蛋白相互联系网络,进一步分析筛选节点基因功能,以明确致病基因功能和相互作用关系,预测潜在致病基因,为阐述先天性小耳畸形发病机制、进一步明确病因提供新的方法。方法:利用小鼠基因组信息学数据库(MGI)检索先天性小耳畸形(microtia)致病基因,将结果汇总输入STRING数据库进行GO富集分析、KEGG通路分析,并构建PPI网络,从中筛选节点基因,进一步研究节点PPI网络及功能富集分析。结果:1.通过MGI检索得到FGF8、EYA1、HOXA2等68个小耳畸形致病基因;2.PPI互作网络包含65个节点蛋白和174条互作连线,平均节点度是5.35,集聚系数是0.437,PPI富集P值为0;3.PPI网络中初步筛选关键节点蛋白,前10项依次为FGF8、CTNNB1、EGFR、PAX6、BCL2、FGF3、FGF10、WNT5A、MAPK1和FGFR1。4.GO分析和KEGG通路分析显示:致病基因参与耳朵形态发生、耳朵发育、胚胎器官形态发生、上皮组织发育等生物过程;参与结合序列特异性DNA、结合调节区域DNA、结合转录调节区域DNA等分子功能;不同基因表达产物位于细胞核、细胞器腔等亚显微细胞组件;致病基因参与癌症通路、黑色素瘤等疾病、MAPK、RAS等信号通路途径。5.选取FGF3、WNT5A等关键节点及HOXA2、SIX1等普通节点单独进行PPI、GO和KEGG通路分析,得到相应生物过程、分子功能等信息。结论:通过在MGI检索小耳畸形致病基因,利用STRING等生物信息学工具,得到了致病基因PPI网络和详细GO富集、KEGG通路数据。研究中得到的关键节点中包含了已有证实的先天性小耳畸形中明确的病因,如FGF、FGF、BMP、WNT信号通路相关信号分子及受体,初步证明本研究使用生物信息学方法的可行性。PRKRA、FOXI3等节点基因研究较少,但是与FGF、WNT等关键节点联系密切,通过分析现有数据,对这些节点进行预测,显示部分节点可能为先天性小耳畸形的潜在病因,还需要继续单独进一步深入探究。