【摘 要】
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目的 通过对GEO数据库中有关糖尿病心肌病的mRNA芯片进行分析，筛选出导致糖尿病心肌病的关键基因。方法 使用GEO数据库的在线分析工具GEO2R对数据集GSE4745和GSE5606进行差异基因分析后，在R中绘制差异表达基因火山图，利用在线韦恩图绘制工具分析两个数据集共同表达的差异基因，在R中利用clusterProfile包将差异表达基因进行基因本体和京都基因与基因组百科全书富集分析，GSEA
【机 构】
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山东大学齐鲁医学院济南市中心医院专科转化研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金（81700217、81170087）； 山东省自然科学基金（ZR2018MH003、ZR2016HB57）； 济南市医学科技创新计划（201805004、201805059）； 中国博士后面上项目（2019M662370）； 山东
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目的 通过对GEO数据库中有关糖尿病心肌病的mRNA芯片进行分析，筛选出导致糖尿病心肌病的关键基因。方法 使用GEO数据库的在线分析工具GEO2R对数据集GSE4745和GSE5606进行差异基因分析后，在R中绘制差异表达基因火山图，利用在线韦恩图绘制工具分析两个数据集共同表达的差异基因，在R中利用clusterProfile包将差异表达基因进行基因本体和京都基因与基因组百科全书富集分析，GSEA软件进行基因集富集分析，同时使用STRING在线数据库构建差异基因对应蛋白的蛋白互作网络，利用Cytoscape的插件Cytohubba中最大集团中心算法计算出排名前10的基因，在原代大鼠心肌细胞中观察比较筛选出的关键基因在正常组和高糖组的表达情况。结果 Pdk4、Ucp3、Hmgcs2、Asl6、Slc2a4与芯片分析结果相符，Pdk4、Ucp3、Hmgcs2在高糖（25 mmol/L）刺激72 h后的心肌细胞中表达增加，Acsl6、Slc2a4在高糖刺激后的心肌细胞中表达下降。结论 Pdk4、Ucp3、Hmgcs2、Asl6、Slc2a4可能与糖尿病心肌病的发生发展相关，可能是糖尿病心肌病潜在的生物标志物。
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