脓毒症关键基因的筛选与生物信息学分析

目的利用生物信息学研究脓毒症的潜在关键基因。方法从基因表达数据库GEO中下载脓毒症基因表达数据集GSE28750:包括10名脓毒症患者为实验组,20名正常人为对照组。通过GEO2R软件数据进行均一化处理以及差异基因筛选(P<0.01,倍数>2倍)。差异基因被提交到DAVID进行GO分析和Pathway分析,再将筛选的差异基因提交到STRING中构建蛋白-蛋白互作(PPI)网络寻找关键基因。最后,通过GraphPad Prism 7做筛选关键基因的生存曲线,进而预测关键基因对脓毒血症预后的影响。结果295个差异基因被筛选出来,包括188个基因上调和107个基因下调。差异基因主要富集的GO是免疫反应,小分子代谢过程,信号转导等;激活的信号通路包括:代谢途径,T细胞受体信号通路,MAPK信号通路等。PPI网络显示出关键基因CD247,LCK位于网络核心,且CD247,LCK高表达组生存率越高(P<0.05)。结论关键基因CD247,LCK与脓毒症患者生存率呈正相关,可能会成为新的脓毒症生物标志物或药物靶标,但其具体功能还需进一步研究证实。