骨质疏松铁死亡相关基因的生物信息学分析及实验验证

Abstract

目的借助生物信息学技术探究骨质疏松中铁死亡的基因靶点并利用体外实验验证骨质疏松中铁死亡关键基因，探讨铁死亡在骨质疏松中的作用机制。方法在基因芯片公共数据库中筛选骨质疏松相关基因数据集GSE35958并进行数据矫正分析；在FerrDb数据库中筛选铁死亡相关基因，并与数据集GSE35958差异表达基因取交集得到骨质疏松中铁死亡相关差异表达基因，然后进行差异表达基因的基因本体（GO）与京都基因和基因组数据库（KEGG）富集分析；分析差异表达基因的Spearman相关系数，并绘制蛋白质-蛋白质相互作用网络，然后利用Cytoscape软件CytoHubba插件中Degree、MNC、EPC、MCC和DMNC五种方法筛选出骨质疏松铁死亡关键基因；采用受试者操作特征（ROC）曲线评估关键基因对骨质疏松的诊断价值；将非骨质疏松患者来源的骨髓间充质干细胞作为对照组，骨质疏松患者来源的骨髓间充质干细胞作为骨质疏松组，采用定量逆转录聚合酶链反应法对两组铁死亡关键基因的信使RNA表达进行验证。结果共筛选出32个骨质疏松铁死亡相关差异表达基因，包括26个上调基因和6个下调基因。GO富集分析表明，32个基因主要参与细胞间黏附、脂质代谢过程、细胞因子反应等过程；KEGG富集分析表明这些基因主要参与黏着斑、丝裂原活化蛋白激酶（MAPK）、PI3K-Akt、Wnt等信号通路。Spearman相关性分析显示差异表达基因之间存在一定相关性。进一步分析获得MAPK3、CDKN1A、MAP1LC3A、TNF、RELA和TGF-β1等六个骨质疏松铁死亡关键基因。ROC曲线显示，这六个关键基因在骨质疏松中具有良好的诊断性能，有望成为骨质疏松潜在生物标志物。体外实验证实六个骨质疏松铁死亡关键基因在对照组与骨质疏松组间差异有统计学意义（均P<0.05）。结论确定了六个骨质疏松铁死亡关键基因可以作为骨质疏松的生物标志物，为骨质疏松的早期诊断和治疗提供了新思路。

Keywords

• 骨质疏松
• 铁死亡
• 生物信息学
• 体外试验
• 生物标志物