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基于GEO数据库对骨关节炎滑膜差异基因的筛选及生物信息学分析
作者：程晓平 郑文伟 倪国新
来源：《风湿病与关节炎》2019年第02期
【摘 要】目的：利用生物信息学对骨关节炎与正常关节滑膜间差异基因进行分析，探索骨关节炎的发病机制。方法：从GEO数据库下载关节滑膜基因芯片数据库，利用GEO2R筛选出差异基因，DAVID 6.7数据库对差异基因进行功能GO分析及KEGG信号通路分析，String-db数据库构建蛋白之间的相互作用网络图（PPI），并采用Cytoscape 3.6.1软件获取关键靶基因。结果：GEO2R共筛选出差异基因490个，包含上调基因61个，下调基因429个，其主要涉及细胞分化、细胞生长、骨骼肌器官发育、cAMP反应等生理过程，且主要富集在细胞外基质受体互作、近端肾小管重吸收碳酸氢盐、胃酸分泌、催产素、环磷酸腺苷/蛋白激酶G、脂肪细胞因子信号通路中。从PPI网络中共获取13个关键靶基因，包含FOS、
SMARCA4、SOCS3、LEP、FBXO32、MYOD1、TRIM63、SMARCA2、CALB1、MAPK12、ADIPOQ、TTN、EGR1。结论：利用生物信息学从不同角度揭示骨关节炎与正常关节滑膜间差异基因潜在特征，为骨关节炎的治疗提供新的思路。 【关键词】 骨关节炎;滑膜;差异基因;生物信息学
骨关节炎（osteoarthritis，OA）是一种常见于中老年人的慢性、退行性关节疾病，目前其发病机制尚不明确[1]。以往对OA的研究主要以软骨细胞、关节软骨及软骨下骨为主，但随着研究的不断深入，发现关节中的滑膜在OA的发生发展过程中起着重要调节作用[2]。OA患者常常伴随着滑膜炎，而滑膜炎反过来又会进一步引起关节软骨破坏，加重OA病情[3]。因此，本研究基于GEO数据库获取OA患者和正常人滑膜基因芯片数据，并对其进行处理分析，旨在从中寻找出滑膜调控OA的关键靶点，为OA的治疗提供新的思路。 1 资料和方法
1.1 资料来源 输入网址（https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/），从GEO数据库中下载GSE82107关节滑膜基因表达数据。所采用的平台为[HG-U133-Plus-2]Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Array，共有7例正常人和10例OA患者。
1.2 数据分析软件及数据库 GEO2R（http：//www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/geo2r）、DAVID6.7（https：//david.ncifcrf.gov/）、String-db（https：//string-db.org/）在线分析数据库，Cytoscape 3.6.1分析软件。
基于GEO数据库对骨关节炎滑膜差异基因的筛选及生物信息学分析
