%A 张帆, 钟斯然, 杨斯漫, 韦宇婷, 王竞静, 黄金兰, 吴登攀, 钟振国 %T 基于加权基因共表达网络分析阿尔茨海默病相关核心靶点 %0 Journal Article %D 2020 %J Chinese Medical Sciences Journal %R 10.24920/003695 %P 330-341 %V 35 %N 4 %U {http://cmsj.cams.cn/CN/abstract/article_3166.shtml} %8 2020-12-31 %X

目的 阿尔茨海默病 (Alzheimer‘s disease,AD)是痴呆症最常见的病因,但其发病机制尚不明确。本研究拟通过加权基因共表达网络探究AD发病相关的核心靶点。
方法 GSE36980数据集下载于高通量基因表达数据库(Gene Expression Omnibus, GEO)。首先进行数据标准化,质控和过滤,以及计算软阈值,然后根据基因表达的相关性,聚类划分为不同的模块,通过计算各模块与临床特征的相关系数,确定关键基因模块。我们通过基因富集分析(Gene Ontology,GO)和通路富集分析(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, KEGG)探究关键基因模块中的基因功能。随后通过STRING数据库构建蛋白-蛋白相互作用网络,并使用Cytoscape软件MCODE插件进行网络拓扑分析筛选核心调控基因,最后使用GEO外部数据集GSE1297和GSE28146对核心基因进行验证。
结果 共表达基因共聚类27个模块,其中6个模块与AD发病显著相关,以此作为关键模块用于下游分析。通过基因功能富集分析发现关键模块与神经递质传递(GO:0007268)、三羧酸循环和电子传递链有关(R-HSA-1428517)。结合共表达网络和蛋白-蛋白相互作用网络的分析结果发现,基因WDR47,OXCT1,C3orf14,ATP6V1A,SLC25A14,NAPB可能与AD发病相关。外部数据集进一步证实了其差异表达。
结论 通过加权基因共表达网络分析和蛋白互作用网络分析,我们发现AD的核心基因WDR47OXCT1C3orf14ATP6V1ASLC25A14NAPB,其中ATP6V1A,SLC25A14,OXCT1可能通过影响三羧酸循环而影响AD的发病。