[目的]通过生物信息学的方法筛选出与铜死亡相关的早、晚期动脉粥样硬化的差异基因,探讨其作用机制,并预测其潜在标志物.[方法]从GEO数据库中下载符合早、晚期动脉粥样硬化相关的信息(GSE28829和GSE43292数据集),进行标准化处理等,从文献中获得19个铜死亡相关基因,并对铜死亡相关基因进行差异分析、富集分析、共识聚类算法、主成分分析、免疫细胞浸润和筛选核心基因以找到其作用机制及潜在标志物.[结果]最终筛选出10个铜死亡相关差异基因表达,铜死亡相关差异基因相关性分析显示GLS与DBT呈强正相关(r=0.78,P＜0.001),NLRP3与DBT、GLS呈强负相关(r=-0.62,P＜0.001);铜死亡相关差异基因的GO富集分析显示,主要与铜离子输运、铜离子稳态等过程有关,且KEGG分析显示主要富集在铂耐药性、矿物质吸收、癌症中的中心碳代谢通路上.通过MCODE插件筛选出核心基因SLC31A1、MTF1、ATP7B和ATP7A 4种;免疫细胞浸润以M2巨噬细胞、M0巨噬细胞、静息CD4+T细胞和CD8+T细胞为主(P＜0.05);免疫细胞与铜死亡相关差异基因相关性分析显示,在动脉粥样硬化早期,GLS与激活NK细胞呈强正相关(r=0.52,P＜0.001),FDX1、SLC31A1与CD8+T细胞呈强负相关(r=-0.51,P＜0.001);在动脉粥样硬化晚期,FDX1与M0巨噬细胞呈强正相关(r=0.58,P＜0.001),FD
作者：房慧琴；马晓维；陈秋；崔淑菲；赵军绩；赵宗芹；臧运华
来源：中国动脉硬化杂志 2023 年 31卷 11期
