基于生物信息学鉴定ANCA相关性血管炎与新型冠状病毒感染的关键表达基因及潜在治疗靶点

目的:利用生物信息学方法挖掘抗中性粒细胞胞浆抗体(ANCA)相关性血管炎(AAV)与新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的关键表达基因,寻找潜在治疗靶点。方法:在GEO数据库中下载GSE104948数据集,利用R语言筛选AAV的差异表达基因(DEGs);在基因数据库Gene Card、NCBI、KEGG和OMIM中下载COVID-19相关基因;将这两种疾病的基因簇取交集,以获取AAV和COVID-19的重叠基因(co-DEGs)。对co-DEGs进行GO和KEGG功能富集分析。利用STRING在线数据库对co-DEGs进行蛋白互作分析,Cytoscape软件用于构建并可视化互作网络,其插件MCODE和Cyto Hubba分别用于关键基因的筛选。最后,对关键基因进行诊断价值分析。结果:在AAV的基因表达谱中,共鉴定385个DEGs,包括161个上调基因和224个下调基因;四个基因数据库中共有4434个与COVID-19相关的基因;两者取交集共鉴定得到45个与AAV和COVID-19相关的关键表达基因。功能富集分析结果显示,co-DEGs与白细胞游走、补体和凝血级联反应、病毒蛋白与细胞因子及细胞因子受体的相互作用等通路密切相关。最后,基于多种算法得到潜在候选基因CCR1、CCR2、MMP9、CASP1以及CD163,并发现这些基因都具有较高地诊断价值。结论:本研究表明CCR1、CCR2、MMP9、CASP1、CD163可能是诊断AAV和COVID-19的关键基因。