基于生物信息学筛选分析脓毒症预后相关核心基因

目的基于生物信息学分析影响脓毒症预后的潜在核心基因。方法利用基因表达数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)筛选到脓毒症患者的基因表达数据集GSE54514和GSE65682,通过加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)和维恩分析筛选与脓毒症预后相关的关键基因,采用Metascape数据库、RcisTarget包和CIBERSORT算法进行基因功能富集分析、转录因子富集分析及免疫浸润分析。选取数据集GSE5772进行验证,筛选与脓毒症预后相关的核心基因并使用Kaplan-Meier法进行生存分析。结果对数据集GSE54514、GSE65682分别进行WGCNA分析,筛选出与脓毒症预后相关性最高的“绿色”和“棕色”模块,并对两个模块的基因取交集,维恩分析得到20个关键基因。这些关键基因主要富集在细胞形态调节、单核细胞迁移等通路上。转录因子富集分析显示转录因子ZNF148可能是基因集的主要调控因子之一。进一步通过数据集GSE5772验证,发现基因FGD3、MBP、MSN、RNF130和SETD1B在脓毒症患者中明显低表达(P<0.05)。免疫浸润分析表明这5个核心基因均与免疫细胞含量密切相关,其中只有FGD3、MSN和RNF130的表达与脓毒症患者的生存率相关(P<0.05)。结论基于生物信息学分析筛选到与脓毒症预后相关的5个核心基因,这些基因与免疫细胞密切相关,其中基因FGD3、MSN和RNF130可能是脓毒症预后的重要预测因子。