阿尔茨海默病RNA测序生物信息学分析及关键基因预测

张帆; 钟斯然; 杨斯漫; 韦宇婷; 黄金兰; 吴登攀; 钟振国

doi:10.13406/j.cnki.cyxb.002647

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阿尔茨海默病RNA测序生物信息学分析及关键基因预测

神经病学 | 更新时间：2024-01-09

- 阿尔茨海默病RNA测序生物信息学分析及关键基因预测
- Bioinformatics analysis and hub genes prediction of Alzheimer’s disease RNA sequencing data
- 重庆医科大学学报 2021年46卷第5期页码：539-545
- 作者机构：
  
  广西中医药大学药学院,南宁,530021
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(编号：81660644);江苏省自然科学青年基金资助项目(编号：BK20170267)
- DOI：10.13406/j.cnki.cyxb.002647
  中图分类号： R541.1
- 纸质出版日期：2021，
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张帆, 钟斯然, 杨斯漫, 等. 阿尔茨海默病RNA测序生物信息学分析及关键基因预测[J]. 重庆医科大学学报, 2021,46(5):539-545.

Zhang Fan, Zhong Siran, Yang Siman, et al. Bioinformatics analysis and hub genes prediction of Alzheimer’s disease RNA sequencing data[J]. Journal of Chongqing Medical University, 2021,46(5):539-545.
张帆, 钟斯然, 杨斯漫, 等. 阿尔茨海默病RNA测序生物信息学分析及关键基因预测[J]. 重庆医科大学学报, 2021,46(5):539-545. DOI： 10.13406/j.cnki.cyxb.002647.

Zhang Fan, Zhong Siran, Yang Siman, et al. Bioinformatics analysis and hub genes prediction of Alzheimer’s disease RNA sequencing data[J]. Journal of Chongqing Medical University, 2021,46(5):539-545. DOI： 10.13406/j.cnki.cyxb.002647.

摘要

目的：通过转录组测序数据的分析，寻找与阿尔茨海默病（Alzheimer's disease，AD）发病有关的关键功能基因。方法：从GEO数据库下载GSE125050 RNA测序数据，对数据进行质控和过滤后使用edgeR进行基因差异表达分析，使用Matescape数据库对差异表达基因（differentially expressed genes，DEGs）进行GO和KEGG富集分析；使用clusterProfiler对生物学意义显著的分组进行基因集富集分析（GSEA）；使用STRING数据库对神经元的DEGs进行蛋白质－蛋白质相互作用网络进行分析，从蛋白质层面筛选核心基因。结果：差异分析中神经元、髓样细胞、星型胶质细胞、内皮细胞的样本差异表达基因数目分别为561、491、223、3 072，神经元的DEGs与Gα信号传递、角质化作用有关，皮质区细胞的DEGs显著富集在嗅觉信号通路，GSEA富集分析发现神经元表达差异与免疫激活相关，在PPI网络筛选中发现TLR8、FCGR2A、CD19、LCK、CD2、CD40、ITGAM等枢纽基因位于核心调控地位。结论： TLR8、FCGR2A、CD19、LCK、CD2、CD40、ITGAM可能与AD在免疫、神经炎症方面相关，可能在AD疾病发生发展中扮演重要角色。

Abstract

Objective: To uncover the key genes and biological process of Alzheimer's disease by RNA sequencing data analysis. Methods: Initially

GSE125050 RNA sequencing data was obtained from the GEO database. After quality control and filtration

data were conducted genes differentially expression analysis by edgeR. Gene enrichment analysis of GO and KEGG were performed on differentially expression genes (DEGs) by Matescape database. Genes set enrichment analyses (GSEA) were performed on the biologically significant genes set. Protein-protein interaction network was constructed using neuron DEGs

to identify hub genes in protein level. Results: The number of differentially expression genes from neuron

myeloid

astrocyte

endothelial samples was 561

491

223

3 072

respectively. Neuron's DEGs were significantly correlated with G alpha (s) signaling events and keratinization. Endothelial DEGs were significantly enriched at olfactory signaling pathway. GSEA showed neuron differential expression was related to activation of immune response. TLR8

FCGR2A

CD19

LCK

CD2

CD40

ITGAM were screened out by PPI network as hub genes. Conclusion: TLR8

FCGR2A

CD19

LCK

CD2

CD40

ITGAM may play a significant role in neuroinflammation in AD occurrence.

关键词

阿尔茨海默病转录组生物信息学神经炎症

Keywords

Alzheimer's diseasetranscriptomicsbioinformaticsneuroinflammation

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