目的:通过生物信息学的方法探究糖尿病视网膜病变(DR)中免疫相关的关键基因以及免疫细胞的浸润情况.方法:2022-09/10从GEO数据库获取基因芯片数据集,采用"limma"R包获得差异表达基因(DEGs),并进行GO功能注释和KEGG通路富集分析,基于CIBERSORT算法分析免疫细胞浸润情况.通过加权基因共表达网络分析(WGCNA)筛选与免疫相关基因模块中的DEGs,利用STRING在线数据库及Cytoscape软件构建蛋白质互作网络,利用MCODE以及cytoHubba插件进一步并筛选出关键基因.结果:共筛选出上调差异基因1426个,下调差异基因206个.原始B细胞、血浆细胞、记忆型CD4+T细胞、调节性T细胞(Tregs)、M0型巨噬细胞、M1型巨噬细胞以及中性粒细胞7种免疫细胞显著高表达(P＜0.05);NK cells activated这种免疫细胞低表达(P＜0.05).WGCNA分析后,与免疫最相关模块中差异基因820个,构建PPI网络后利用插件筛选出10个关键基因,利用各差异基因在PPI中的相关性程度进一步筛选出2个关键基因为DLGAP5 与 AURKB.结论:利用生物信息学的方式筛选出DR患者中免疫细胞浸润情况以及与免疫相关的关键基因,可为DR的进一步研究与诊疗提供依据.
作者：袁琳慧；张立军；刘新；祁媛媛
来源：国际眼科杂志 2023 年 23卷 8期
