【摘 要】
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目的:通过生物信息学方法筛选并分析糖尿病肾病（DN）差异表达基因（DEGs）,进一步为该疾病早期防治提供可能的靶点。方法:从GEO数据库下载GSE30528表达谱数据集,包括DN患者肾小球组织样本9例,正常对照肾小球组织样本13例。对数据进行预处理及标准化后,通过Sangerbox软件对数据进行DEGs筛选,使用Sangerbox软件和g:profiler数据库分别对DEGs进行基因集富集分析（G
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目的:通过生物信息学方法筛选并分析糖尿病肾病（DN）差异表达基因（DEGs）,进一步为该疾病早期防治提供可能的靶点。方法:从GEO数据库下载GSE30528表达谱数据集,包括DN患者肾小球组织样本9例,正常对照肾小球组织样本13例。对数据进行预处理及标准化后,通过Sangerbox软件对数据进行DEGs筛选,使用Sangerbox软件和g:profiler数据库分别对DEGs进行基因集富集分析（GSEA）和GO、KEGG分析。通过STRING数据库和Cytoscape软件构建了DEGs的蛋白质-蛋白质间相互作用（PPI）网络并计算出前10名关键基因。此外,通过Web Gestalt工具进行了DEGs与疾病和药物相关富集分析。结果:经分析在DN组与正常对照组间共筛选出321个DEGs,包含80个上调基因和241个下调基因。GSEA分析结果富集到Ig A产生的肠道免疫网络通路和原发性免疫缺陷通路。GO分析结果显示,差异表达基因主要富集于细胞外区域、细胞外空间和细胞外基质等,具有糖胺聚糖结合、细胞骨架结合和硫化合物结合等分子功能,并参与了解剖结构形态、系统形成和形态发生过程中解剖结构的形成等生物学过程。KEGG分析结果为补体和凝血级联通路和粘着斑通路。PPI网络的构建并筛选出前10个关键基因,分别为FN1、VEGFA、ITGB2、TYROBP、CTGF、C3、IL10RA、FYN、DCN、AIF1。此外,DEGs显著富集到29种药物。DEGs与疾病预测主要富集到肝硬化、肾病综合征、低白蛋白血症等疾病。结论:DN组与正常对照组间共筛选出321个DEGs,主要富集于细胞外区域、细胞外空间和细胞外基质,并且与补体和凝血级联通路和粘着斑通路关系密切。其中FN1、VEGFA、ITGB2、TYROBP、CTGF、C3、IL10RA、FYN、DCN、AIF1与DN的发生发展密切相关,可能是DN治疗的潜在靶标。
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