基于生物信息学的非酒精性脂肪性肝病关键基因筛选及实验验证

目的:探索非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)潜在的关键基因和microRNAs(miRNAs).方法:从美国国立生物技术信息中心(NCBI)公共基因芯片数据平台(GEO)数据库下载两个基因表达谱芯片(GSE96936和GSE62267),利用GEO2R在线工具筛选出NAFLD组与正常对照组的差异表达基因(DEGs),对DEGs进行GO和KEGG信号通路富集分析,进一步应用STRING数据库构建蛋白质—蛋白质相互作用(PPI)网络,用Cytoscape筛选出关键基因.构建NAFLD小鼠模型,通过实时荧光定量PCR(RT-qPCR)验证筛选出的关键基因,利用NetworkAnalyst构建关键基因的靶向miRNAs.结果:总共鉴定出192个DEGs,GO分析显示DEGs生物学功能主要涉及5个KEGG通路,包括类固醇激素生物合成、补体与凝血级联、胆汁分泌、化学致癌、视黄醇代谢相关信号通路,结合PPI网络和CytoHubba的结果,筛选出Tyrobp、Hck、Ctss、Aif1、Fcgr1、Cd68、Cd53、Ly86、Fyb和Al-ox5ap 10个关键基因,通过RT-qPCR检测,发现与正常肝组织相比,NAFLD肝组织Ly86的mRNA表达下调(P＜0.05),NAFLD肝组织Hck、Ctss、Aif1、Fcgr1、Cd68、Cd53、Alox5ap和Fyb的mRNA表达上调(P＜0.05),结合DEGs-miRNAs可视化发现4种miRNAs(mmu-miR-155-5p、mmu-miR-122-5p、mmu-miR-124-3p和mmu-miR-1a-3p)与关键基因链接紧密,预测为NAFLD的关键miRNAs.结论:研究结果将有助于确定NAFLD潜在的生物标志物和治疗的新策略.