【摘 要】
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目的:基于生物信息学的方法分析系统性红斑狼疮（SLE）患者与正常人的差异表达基因（DEGs），并预测潜在的治疗中药。方法:利用edge R分析数据集GSE154851，获得DEGs，通过String构建蛋白互作（PPI）网络，使用Cytoscape的Cyto Hubba插件筛选关键基因，并进行GO功能及KEGG信号通路富集分析。将关键基因输入到Coremine Medical数据库筛选潜在治疗中药
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目的:基于生物信息学的方法分析系统性红斑狼疮（SLE）患者与正常人的差异表达基因（DEGs），并预测潜在的治疗中药。方法:利用edge R分析数据集GSE154851，获得DEGs，通过String构建蛋白互作（PPI）网络，使用Cytoscape的Cyto Hubba插件筛选关键基因，并进行GO功能及KEGG信号通路富集分析。将关键基因输入到Coremine Medical数据库筛选潜在治疗中药。结果:筛选出228个DEGs，其中有196个基因表达上调，32个基因表达下调。筛选到的关键基因有DDX58、ISG15、STAT1、TRIM25、IRF7、IFIH1、NOD2、UBE2L6、NOD1、FLT3,GO分析显示关键基因参与的主要生物过程包括调节IFN-I、TNF、IL-6的产生，对病毒的应答等; KEGG分析显示主要涉及的信号通路有RIG-I-样受体信号通路、甲型流感、EB病毒感染等。预测出治疗SLE的潜在中药有水牛角、赤芍、鳖甲、半夏、板蓝根、黄柏、独活、厚朴等。结论:本研究通过分析SLE的基因表达数据，获得DEGs，从而筛选了治疗SLE的关键基因以及潜在的治疗药物，为探索治疗SLE的药物选择提供了新思路。
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