摘要
摘要目的基于基因芯片筛选骨关节炎特征基因谱及信号通路。方法基于Gene Expression Omnibus(GEO)数据库的2个人类关节滑膜组织微阵列（GSE82107和GSE55235），包括20个骨关节炎样本和17个健康对照样本，采用GEO2R工具筛选骨关节炎和健康对照之间的差异表达基因(DEGs)。使用注释、可视化和集成发现数据库进行基因本体论功能（GO）和基于京都基因与基因组百科全书(KEGG)的生物通路富集(https://david.ncifcrf.gov/)，以确定DEGs的路径和功能注释。以蛋白-蛋白互作（PPI）基因数据库检索工具为基础，利用Cytoscape软件进行可视化处理（http://www.string-db.org/），分析这些DEGs的PPI，并筛选出关键基因。结果2个微阵列数据库共筛选出滑膜组织191个上调的DEGs和49个下调的DEGs。DEGs主要被富集到"炎症反应"、"骨细胞分化"、"正向凋亡细胞调控"等生物功能调控上以及HTLV-I感染、丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)信号通路、甲型流感、肿瘤坏死因子信号通路、NF-κB信号通路、PI3激酶/Akt途径、Toll样受体途径、军团杆菌、沙门氏菌等14条信号通路。PPI在MNC和连接度（Degree）两个模式筛选出前10个关键基因，其中白细胞介素-6、JUN、CXCL8、EGR1、CCND1被确定为有价值的骨关节炎生物标记物。结论通过对骨关节炎的芯片分析筛选出的14条信号通路和10个特征性基因谱，可能为阐明骨关节炎的发病机制提供新的线索。
出版日期
2021年03月07日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
