分享一篇2022年6月发表在Front Genet.（IF：4.772）的文章《Gene Expression Microarray Data Identify Hub Genes Involved in Osteoarthritis》（PMID: 35734433），作者通过生物信息学分析鉴定与骨关节炎相关的DEG和hub基因，可能有助于揭示OA的分子机制，并进一步促进相关生物标志物和药物靶点的发展。该思路同样适用于其他非肿瘤或肿瘤的研究，有相关需求的老师欢迎联系我们。
背景&方法
背景：
骨关节炎（OA）的特征是破坏关节软骨和骨组织，是严重影响老年人的慢性疾病之一。
方法：
1.对数据集进行归一化处理。鉴定动脉粥样硬化和对照之间DEG和DElncRNA；
2.分别鉴定三个数据集中的差异表达基因；
3.DEG的GO功能和KEGG通路富集分析；
4.三组DEG的交集分析；
5.DEG的PPI网络构建与模块筛选。
结果
三个数据集的归一化
对GSE55457、GSE55235、GSE1919三个数据集进行规范化处理。
三个数据集中的差异表达基因
比较OA患者与健康对照滑膜基因表达的差异。共观察到1127个DEG，其中507个基因上调，620个基因下调。
GO富集分析
利用DAVID数据库分别对上调和下调DEG进行GO富集分析。
KEGG富集分析
利用DAVID数据库分别对上调和下调DEG进行KEGG富集分析。
三个数据集DEG的交集
用维恩图来表示三个数据集之间的DEG交集。共有18个潜在的枢纽基因，其中上调的DEG有3个，下调的DEG有15个。
蛋白质-蛋白质相互作用及模块分析
通过STRING数据库构建DEG的PPI网络。MCODE评分≥6的参数表明共有三个模块，分别为模块A (MCODE评分= 7.25)、模块B (MCODE评分= 6.857)和模块C (MCODE评分= 6)。
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