[摘要]目的采用加权基因共表达网络分析(weightedgeneco-expressionnetworkanalysis，WGCNA)方法筛选并鉴定阿尔茨海默病(Alzheimer’sdisease，AD)相关的衰老基因。方法从GEO数据库中选择GSE132903作为分析数据集，筛选AD差异表达基因(differentialexpressedgene，DEG)，采用火山图和热图进行差异基因可视化分析；从MsigDB、AgingAltas、CellAge三个数据库中下载衰老和衰老相关基因(agingandsenescence-associatedgene，ASAG)；WGCNA筛选与AD临床特征相关性最高的基因模块，并采用基因本体(geneontology，GO)、京都基因与基因组百科全书(KyotoEncyclopediaofGenesandGenomes，KEGG)对模块内基因进行富集分析；取DEG、WGCNA关键模块基因及ASAG的交集基因得到AD衰老相关差异表达基因(ADage-relateddifferentialexpressedgene，ARDEG)，使用STRING数据库进行蛋白质-蛋白质相互作用(protein-proteininteraction，PPI)网络分析寻找关键节点基因；使用GeneMANIA数据库分析ARDEG的共表达网络和相关功能；最后将筛选到的关键基因在已知AD患者数据库Alzdata中进行验证。结果共筛选出226个DEG，611个ASAG，8个ARDEG。PPI筛选出排名前5位的关键基因分别为SYP、STXBP1、VAMP2、CPLX1和STX1A ......