生物信息学方法下糖尿病微血管并发症关键基因与通路筛选及中药预测研究

本研究利用生物信息学方法对糖尿病微血管并发症(microvascular complications of diabetes mellitus)基因表达谱芯片进行分析,获取疾病的关键基因及相关信号通路,探索糖尿病微血管并发症的分子机制,预测治疗糖尿病微血管并发症的潜在中药。首先从GEO数据库下载关于糖尿病微血管并发症的基因表达谱芯片数据集GSE43950,利用GEO2R在线分析工具筛选糖尿病微血管并发症差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)并可视化,对DEGs利用DAVID在线分析数据库进行基因本体论(gene ontology,GO)和通路富集(Kyoto Encyclopedia of Genes And Genomes,KEGG)分析,通过STRING在线分析工具、Cytoscape软件及其插件cytoHubba对糖尿病微血管并发症的DEGs进行蛋白互作(protein-protein interaction,PPI)网络分析,寻找关键基因,随后将关键基因映射到医学本体信息检索平台(coremine medical),筛选治疗糖尿病微血管并发症的潜在中药,同时构建“药物-活性成分-作用靶点”网络。最后共获得692个DEGs,包括121个上调基因和571个下调基因。GO功能注释显示DEGs参与了血液凝固、止血的调节、中性粒细胞活化免疫应答、DNA的特异性结合等生物过程,KEBLZ945说明书GG信号通路分析主要涉及MAPKparenteral immunization信号通路、NF-κB信号通路、Toll样受体信号通路、糖尿病微血管并发症中的AGE-RAGE信号通路等。利用蛋白互作数据库STRING以及Cytoscape软件中的cytoHubba分析DEGs,获取了前10位的hub基因,分别是CD4、IL1B、TLR4、TLR2、ITGAM、CD86、CSF1R、TLR8、CYBB、TLR1。通过关键基因筛选得到治疗糖尿病微血管并发症的潜在中药为黄芩、丹参、川牛膝和郁金。包括TLR2、TLR4、IL1B等在内的10个关键基因可selleck NMR能在糖尿病微血管并发症发生发展中起重要作用,黄芩、丹参、川牛膝和郁金等中药可能是糖尿病微血管并发症治疗的潜在分子药物来源。