分享一篇2021年7月发表在Comput Math Methods Med的文章《Identification of the Hub Genes in Alzheimer's Disease》IF:2.238
鉴定阿尔茨海默病中的hub基因
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背景&方法
背景：
阿尔茨海默病（Alzheimer's disease，AD）被认为是最常见的神经退行性疾病，也是影响老年人的主要致命疾病之一，给社会带来了巨大的负担。因此，识别与 AD 相关的中枢基因对于开发针对 AD 的新策略极为重要。
方法：
1. 我们从GEO 数据库中提取了基因表达谱GSE63061 。
2. 我们利用 Limma 软件包筛选差异表达基因 (DEG)。
3. 我们对 DEG 进行了基因本体论 (GO) 和京都基因和基因组百科全书 (KEGG) 分析。
4. 随后，我们使用 STRING 数据库构建了蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI) 网络。
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结果
1. AD中DEG的识别
AD 标本和健康对照之间已识别的 DEG 的热图分析（图1）。
图1
2. GO 和 KEGG 富集分析
具有上调的 DEG 的生物过程 (BP) 和 KEGG 分析（图2）。(a) BP 分析和 (b) KEGG 通路分析。
图2
下调的 DEG 的生物过程 (BP) 和 KEGG 分析（图3）。(a) BP 分析和 (b) KEGG 通路分析。
图3
3. PPI网络分析
PPI 网络由显着上调的 DEG 建立，由 379 个节点和 1149 个 PPI 边组成（图4）。
图4
PPI 网络由显着下调的 DEG 建立，由 202 个节点和 1963 个 PPI 边组成（图5）。
图5
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结论
总之，我们确定了 AD 患者和健康对照之间的 2169 个 DEG。功能富集分析表明，上调的 DEG 与免疫反应、中性粒细胞脱粒、溶酶体和破骨细胞分化显着相关；下调的 DEGs 与肽生物合成过程、翻译、核糖体和氧化磷酸化显着相关。随后，我们通过分析 PPI 网络将 GAPDH、RHOA、RPS29 和 RPS27A 确定为 AD 中的关键基因。本研究旨在通过全面的生物信息学分析提高我们对AD分子机制的认识，并可能为开发AD患者的治疗提供线索。
ZK