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应用生物信息学方法初步筛选缺血性脑卒中(ischemic stroke,IS)的关键基因并探索发病机制,进而预测治疗IS的潜在中药.基于美国国家生物技术信息中心(National Center of Biotechnology Information,NCBI)下的基因芯片原始数据集GSE22255,纳入对象为20例缺血性脑卒中患者及20例性别和年龄匹配的对照者.基于R语言软件筛选差异表达基因(dif-ferentially expressed genes,DEGs),应用DAVID工具和R语言软件进行基因本体论(gene ontology,GO)功能分析和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and gnomes,KEGG)通路分析,将DEGs导入STRING软件构建蛋白-蛋白互作网络,利用Cytoscape软件MCODE插件对关键功能模块进行可视化.通过将关键基因与医学本体信息检索平台(Coremine Medi-cal)相互映射,筛选治疗IS的中药,并构建药物-活性成分-作用靶点网络.与对照组相比,IS患者中筛选出14个DEGs,其中12个基因上调,2个基因下调.DEGs主要参与免疫反应、炎症过程、信号转导、细胞增殖调控等生物过程.KEGG通路分析显示 DEGs 主要富集于白细胞介素 17(interleukin-17,IL-17)、核因子 κB(nuclear factor kappaB,NF-κB)、肿瘤坏死因子(tumor necrosis factor,TNF)、核苷酸结合寡聚化结构域(nucleotide binding oligomerization domain,NOD)样受体等信号通路.DEGs 编码蛋白互作网络的关键模块主要集中于TNF、JUN、早期应答基因3(recombinant immediate early response 3,IER3)、早期生长应答因子 1(recombinant early growth response protein 1,EGR1)、前列腺素内过氧化物合酶2(prostaglandin-endoperoxide synthase 2,PTGS2)、趋化因子配体 8(C-X-C motif chemokine ligand 8,CXCL8)、趋化因子配体2(C-X-C motif chemokine ligand 2,CXCL2)7个基因,参与神经炎症、免疫反应等生物过程.其中TNF和JUN作为该模块下的关键节点,可能成为IS诊断和预后评估的潜在生物学标志物.筛选得到治疗IS的潜在中药为丹参、西红花、黄芩、火麻仁.IS的发生是多因素共同作用的结果,免疫和炎症相关基因和通路调控网络失衡可能是IS发生发展中的关键环节,该研究为进一步探索中药治疗IS的作用机制,寻找潜在药物靶标提供了研发方向和理论依据.