摘要
膝骨关节炎(KOA)是常见的难治性关节疾病,需要寻找潜在的生物标志物,为KOA早期诊断、治疗和预后评估提供新思路。方法:从GEO数据库下载KOA相关GSE114007数据集,并筛选差异表达基因(DEGs),然后进行基因本体论(GO)和京都基因和基因组百科全书(KEGG)富集分析。通过构建DEGs的蛋白质互相作用(PPI)网络和功能相似性分析筛选出关键DEGs,并通过细胞实验进行验证,最后对核心DEGs进行miRNA预测及模块分析。结果:共筛选了423个DEGs,包括308个上调和115个下调基因。通过PPI网络,模块分析和miRNA预测,确定了核心DEGs:IGF1、CXCR4、PPARG、CALCA和RYR2。实验结果表明CALCA、RYR2和CXCR4与生物信息学分析一致(P<0.05)。结论:IGF1、CXCR4、PPARG、CALCA和RYR2可能在KOA的发生与发展中发挥关键作用,可为KOA的治疗提供新的分子靶点。
