赵升 李文川 董兰 连容 李玥娇 何凤

    【摘要】目的 通过生物信息学分析，识别在糖尿病肾病(DN)进展中发挥重要作用的铁死亡相关基因，为DN的治疗提供新见解。方法 对RNA测序数据集GSE142025进行DN差异表达基因(DEGs)的分析和筛选，并进行了基因本体论(GO)功能注释和基因集富集分析(GSEA)。随后，构建加权基因共表达网络分析(WGCNA)来识别关键基因。通过韦恩图将DEGs和关键基因所共有的铁死亡相关基因(FRGs)确立为中枢(hub)基因。应用受试者操作特征(ROC)曲線验证hub基因的临床诊断价值，并采用免疫组织化学染色(IHC)法检测 hub 基因在3例 DN 患者及3例正常肾组织中的表达量。结果 在DN组和对照组(NC组)筛选出1 916个DEGs。GO功能富集分析显示，DEGs主要参与炎症相关的生物过程，GSEA分析提示DEGs在铁离子结合的生物过程中显著富集。WGCNA构建的12个共表达模块中，grey60、turquoise和grey模块与DN的相关性最高。根据筛选标准从3个模块中挑选出188个关键基因，其中与DEGs共有的FRGs有2个，分别为铜蓝蛋白(CP)基因和脂质运载蛋白-2(LCN2)基因。ROC曲线验证二者皆具有良好的临床诊断价值。IHC结果显示，2个基因在DN患者组织样本中表达均上调(P均30 mg/g)肾组织样本，以及3例肾切除术后未受影响的正常(NC)肾组织作为对照。本研究经医院伦理委员会批准(批件号：S-2021-065)，所有参与者均已签署知情同意书。

    1.2 获取数据集及筛选差异基因

    从GEO数据库下载糖尿病肾组织活检样本的RNA测序数据集GSE142025，包含正常对照组(NC组)9例和DN组27例。使用R软件中的“limma”包对NC组和DN组进行差异表达基因(DEGs)的分析和筛选 ......