基于GEO数据库永久性房颤的生物信息学分析及潜在有效药物预测.pdf
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1、基于G E O数据库永久性房颤的生物信息学分析及潜在有效药物预测周 斌,王 艳,赵明明,刘洪云,王英芝,周纪星(临沂市中心医院,山东 沂水 2 7 6 4 0 0)摘要:目的 探讨P A F的治疗靶点及药物,为其临床诊疗提供新的理论和方法。方法 利用G S E 2 2 4 0芯片,选择G P L 9 6基因注释平台采集1 0例P A F患者和2 0例窦性心律对照者右心耳芯片数据。应用l i mm a软件包筛选D E G s;应用c l u s t e r P r o f i l e r软件包进行GO、K E G G富集分析;应用S T R I NG 1 1.0在线数据库进行P P I分析,筛选
2、关键基因;应用CMA P数据库筛选与D E G s负相关的小分子药物。结果 P A F组共筛选出1 8 4个D E G s。GO:D E G s参与多种信号通路等生物过程。K E G G:D E G s主要富集于P I 3 K-A k t信号通路、松弛素信号通路、AG E-R AG E信号通路、细胞外基质与其受体的相互作用、蛋白质的消化与吸收、H I F-1信号通路等。P P I:1 0个关键基因,其中7个表达上调,3个表达下调。成功筛选到1 1种与永久性房颤D E G s负相关的小分子药物,其中布美他尼、石蒜碱最有潜力成为治疗P A F的有效药物。结论 NK C C 1是P A F潜在的治疗
3、靶点;布美他尼,石蒜碱是潜在治疗P A F的有效药物。关键词:永久性房颤;基因表达;计算生物学 中图分类号:R 5 4 1 文献标识码:A文章编号:1 6 7 4-0 9 4 7(2 0 2 3)0 4-0 2 6 2-0 4d o i:1 0.3 9 6 9/j.i s s n.1 6 7 4-0 9 4 7.2 0 2 3.0 4.0 0 9 作者简介:周斌,男,本科,副主任中医师,研究方向:神经及心脏康复。收稿日期:2 0 2 3-0 5-0 9B I O I N F O RMA T I C A N A L Y S I S O F P E RMA N E N T A T R I A L
4、F I B R I L L A T I O NB A S E D O N G E O D A T A B A S E A N D T H E P O T E N T I A L L Y E F F E C T I V E D R U G SZHO U B i n,WANG Y a n,ZHA O M i n g-m i n g,e t a l(L i n y i C i t y C e n t r a l H o s p i t a l,L i n y i,C h i n a 2 7 6 4 0 0)A b s t r a c t:O b j e c t i v e T o e x p l o
5、 r e t h e t h e r a p e u t i c t a r g e t s a n d d r u g s f o r p e r m a n e n t a t r i a l f i b r i l l a t i o n(P A F)a n d t o p r o v i d e n e w t h e o r i e s a n d m e t h o d s f o r c l i n i c a l d i a g n o s i s a n d t r e a t m e n t.M e t h o d s G S E 2 2 4 0 c h i p w a s
6、 u s e d a n d t h e G P L 9 6 g e n e a n n o t a t i o n p l a t f o r m w a s c h o s e n t o c o l l e c t t h e c h i p d a t a o f r i g h t a t r i a l a p p e n d a g e i n 1 0 p a t i e n t s w i t h P A F a n d 2 0 c o n t r o l s w i t h s i n u s r h y t h m.L i mm a s o f t w a r e p a
7、c k a g e w a s u s e d t o s c r e e n D E G s.C l u s t e r P r o f i l e r s o f t w a r e p a c k a g e w a s u s e d f o r GO a n d K E G G e n r i c h m e n t a n a l y s i s.P P I a n a l y s i s w a s p e r f o r m e d b y u s i n g S T R I NG 1 1.0 o n l i n e d a t a b a s e t o s c r e e
8、n t h e k e y g e n e s.CMA P d a t a b a s e w a s u s e d t o s c r e e n s m a l l-m o l e c u l a r d r u g s w h i c h a r e n e g a t i v e l y r e l a t e d t o D E G s.R e s u l t s 1 8 4 D E G s w e r e s c r e e n e d o u t f r o m t h e P A F g r o u p.T h e GO e n r i c h m e n t a n a l
9、 y s i s s h o w e d t h a t D E G s p a r t i c i p a t e d i n m u l t i p l e s i g n a l p a t h w a y s.T h e K E G G e n r i c h m e n t a n a l y s i s s h o w e d t h a t D E G s w e r e m a i n l y c o n c e n t r a t e d i n t h e P I 3 K-A k t s i g n a l p a t h w a y,t h e r e l a x i n
10、 s i g n a l p a t h w a y,t h e AG E-R AG E s i g n a l p a t h w a y,t h e i n t e r a c t i o n b e-t w e e n e x t r a c e l l u l a r m a t r i x a n d i t s r e c e p t o r,t h e p r o t e i n d i g e s t i o n a n d a b s o r p t i o n a n d t h e H I F-1 s i g n a l p a t h w a y,e t c.T h e
11、 P P I a n a l y s i s s h o w e d t h a t i n t h e 1 0 k e y g e n e s,7 a r e u p-r e g u l a t e d a n d 3 a r e d o w n-r e g u-l a t e d.E l e v e n s m a l l-m o l e c u l a r d r u g s w h i c h a r e n e g a t i v e l y r e l a t e d t o D E G s o f OA F w e r e s u c c e s s f u l l y s c
12、r e e n e d o u t,o f w h i c h b u m e t a n i l a n d l y c o r i n e a r e t h e m o s t p o t e n t i a l l y e f f e c t i v e d r u g s f o r t h e t r e a t m e n t o f P A F.C o n c l u s i o n NK C C 1 i s a p o t e n t i a l t h e r a p e u t i c t a r g e t f o r P A F.B u m e t a n i l a
13、 n d l y c o r i n e a r e t h e p o t e n-t i a l l y e f f e c t i v e d r u g s f o r t h e t r e a t m e n t o f P A F.K e y w o r d s:P e r m a n e n t a t r i a l f i b r i l l a t i o n;G e n e e x-p r e s s i o n;C o m p u t a t i o n a l b i o l o g y262 山 东 医 学 高 等 专 科 学 校 学 报 2 0 2 3年4 5卷
14、 心房颤动是临床中最常见的心律失常之一,是心力衰竭的重要病因,具有较高的致死、致残率。积极探寻治疗房颤的新靶标、新药物具有重要的临床意义。本 研 究 拟 应 用 生 物 信 息 学 方 法,分 析G S E 2 2 4 0芯片数据集以筛选出永久性房颤(P e r m a-n e n t a t r i a l f i b r i l l a t i o n,P A F)的病理生理过程中的关键基因。应用关联图谱数据库,筛选出与差异表达基因负相关的小分子药物,从而为P A F的科研、临床诊疗提供新的理论依据及药物选择。1 资料与方法1.1 一般资料 在美国国家生物信息中心的基因表达公共数据库(G
15、E O)中,以“p e r m a n e n t a t r i a l f i-b r i l l a t i o n”为检索词,以“H o m o s a p i e n s”“E x p r e s-s i o n p r o f i l i n g b y a r r a y”为检索条件进行检索,包含窦性 心 律 组 和P A F组 的 基 因 测 序 芯 片。下 载G S E 2 2 4 0基因芯片数据集,选择G P L 9 6基因注释平台,该数据集包含1 0例P A F患者和2 0例窦性心律对照者的右心耳芯片数据。1.2 方法(1)筛选差异表达基因(D E G s):应用R语言的
16、RMA算法进行背景、标准化处理,然后应用l i mm a软件包进行D E G s分析。以差异表达倍数不小于1倍且P0.0 5为条件筛 选D E G s。依 据D E G s结果绘制火山图,应用R语言的p h e a t m a p软件包绘制聚类热图。(2)基因本体(GO)、京都基因与基因组百科全书(K E G G)富集分析:应用c l u s t e r-P r o f i l e r软件包进行D E G s的GO、K E G G富集分析。(3)蛋白质-蛋白质互作(P P I)网络分析:应用S T R I NG 1 1.0在线数据库进行,以最小相互作用分值0.4分作为阈值,导入C y t o
17、s c a p e软件进行可视化分析。应用其C y t o H u b b a功能筛选关键基因。(4)筛选潜在有效药物:在关联图谱数据库(CMA P)中搜索与D E G s负相关的小分子化学药物。2 结果2.1 P A F组的D E G s 共挖掘出1 8 4个D E G s,其中4 9个上调D E G s,1 3 5个下调D E G s(见封三图1)。D E G s热图显示每组内差异基因表达较一致,表明数据质量较好,可行进一步分析(见封三图2)。2.2 D E G s的GO及K E G G富集分析 GO富集分析结果显示:D E G s主要富集于肌肉系统形成、细胞外基质组织、肌肉收缩、细胞外组
18、织结构、胶原激活的酪氨酸激酶受体信号通路、机械刺激反应、循环系统中的血管过程等生物过程(B P),共1 3 6个条目(见封三图3)。分子功能(MF)方面主要富集于细胞外基质结构成分、糖胺聚糖结合、生长因子结合、赋予抗拉强度的细胞外基质结构成分、血小板衍生的生长因子结合、硫化合物结合、跨膜受体蛋白激酶活性、细胞因子绑定等,共2 0个条目(见封三图4);细胞组分(C C)方面主要富集于富含胶原的细胞外基质、胶原蛋白三聚体、内质网腔、基质膜组分、纤维胶原三聚物、带状胶原原纤维等,共9个条目(见封三图5)。K E G G分析显示:D E G s主要富集于P I 3 K-A k t信号通路、松弛素信号
19、通路、糖尿病 并发症中的AG E-R AG E信号通路、细胞外基质与受体的相关作用、聚集粘附、蛋白质的消化与吸收、补体系统等,共1 4个条目(见封三图6)。表1 在CMA P数据库中筛选到的1 1种与D E G s负相关的小分子化学药物r a n kc m a p n a m em e a nne n r i c h m e n tPs p e c i f i c i t yp e r c e n t n o n-n u l l2b u m e t a n i d e0.5 0 94-0.8 4 20.0 0 1 1 30.0 2 0 31 0 04c e l e c o x i b0.3 4
20、 35-0.7 4 40.0 0 2 1 408 05n a p r o x e n0.2 9 49-0.5 7 60.0 0 2 20.0 0 6 56 68l y c o r i n e0.3 8 85-0.7 1 40.0 0 4 1 30.1 5 3 36 09n a d o l o l0.2 3 74-0.7 8 60.0 0 4 1 80.0 7 6 95 01 0i l o p r o s t0.5 4 43-0.8 6 30.0 0 5 2 90.0 0 6 31 0 01 1b e n z a t h i n e b e n z y l p e n i c i l l i n
21、0.3 7 84-0.7 7 30.0 0 5 3 90.0 2 9 27 51 3P HA-0 0 7 4 5 3 6 00.1 7 48-0.5 60.0 0 6 60.1 3 9 55 01 4i o p a m i d o l0.2 1 64-0.7 6 10.0 0 6 7 60.0 2 6 15 01 6d i n o p r o s t o n e0.2 0 54-0.7 5 50.0 0 7 3 20.0 0 6 75 01 7b i p e r i d e n0.2 7 35-0.6 8 20.0 0 7 4 30.1 6 3 36 03624期 周斌,等:基于G E O数据
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