為進一步挖掘小鼠高脂響應基因并闡明其分子機制,采用生物信息學方法分析正常和高脂誘導小鼠肝臟的基因表達譜芯片,鑒定出82個與小鼠高脂響應相關的差異表達基因（differentially expressed genes,DEGs）。對DEGs進行基因本體（gene ontology,GO）分析,結果顯示這些DEGs主要參與了膽固醇運輸、類固醇生物合成和脂質穩(wěn)態(tài)等生物學過程。京都百科全書基因和基因組（Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG）分析結果表明,DEGs主要和系統(tǒng)性紅斑狼瘡、類固醇激素生物合成、膽固醇代謝等通路有關。對DEGs構建蛋白-蛋白相互作用（proteinprotein interaction,PPI）網絡,通過cytoHubba計算得到Pcsk9、Lpl、Cd68、Saa3、Lgals3、Cxcl9、Orm2、Abcg5、H2-Ab1、Lyz2、Anxa5、Anxa2等12個關鍵基因（hub genes）,其中,Pcsk9、Lpl、Abcg5為已報道的血脂代謝相關基因,其余9個為新發(fā)現(xiàn)的小鼠高脂響應基因。研究結果將有助于闡明... 

【文章來源】：東華大學學報(自然科學版). 2020,46(04)北大核心

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樣本相關性熱圖

為進一步在分子和通路層面了解DEGs的功能，使用R 3.6.0軟件中的clusterProfiler包對DEGs進行GO和KEGG分析。GO分析結果如表1所示，這些DEGs生物學過程（biological process,BP）主要與膽固醇運輸、類固醇生物合成、免疫反應和脂質穩(wěn)態(tài)等密切相關。KEGG分析結果如表2所示，這些DEGs主要參與了系統(tǒng)性紅斑狼瘡、過氧化物酶體增殖物激活受體（peroxisome proliferator activated receptor,PPAR）信號通路、類固醇激素生物合成、膽固醇代謝等信號通路。GO和KEGG富集在脂質代謝方面的結果表明，DEGs中存在潛在的高脂響應基因參與到了小鼠的脂質代謝進程中。2.3 PPI網絡分析

PPI網絡分析有利于從全局的角度研究與疾病發(fā)生相關的蛋白與蛋白之間的相互作用關系。將共計82個DEGs導入STRING和Cytoscape中進行分析，結果顯示共有66個DEGs被納入到PPI網絡中，包含66個節(jié)點蛋白和218條相互作用關系，如圖3所示。該網絡的確立可用來提取子網絡以發(fā)現(xiàn)在網絡中聯(lián)系更緊密的群組和模塊，也可用來通過計算hub genes從而確立網絡中的關鍵基因。2.4 hub genes的篩選與分析

【參考文獻】：
期刊論文
[1]中國成人血脂異常防治指南（2016年修訂版）[J]. 諸駿仁,高潤霖,趙水平,陸國平,趙冬,李建軍.  中國循環(huán)雜志. 2016(10)



本文編號：3279177