刘南池,王雁飞,周燕,魏玉娇,秦双,马瑞霞

    (青岛大学附属医院肾病科,山东 青岛 266000)

    狼疮性肾炎(LN)是系统性红斑狼疮(SLE)病人常见且严重的并发症，也是导致肾衰竭和病人死亡的重要原因[1]。LN的发病除了与免疫混合物的形成、细胞因子异常有关以外，还具有明显的遗传相关性。然而，迄今确定的众多与LN相关基因只解释了20%的疾病遗传性[2]。缺失的遗传性可能来自基因和环境(病毒感染、药物作用等)之间复杂的相互作用，以及基因表达的调控被破坏等[3]。因此，探究LN相关的遗传标志物对疾病的早期诊断和预后评估有重要意义。随着生物信息学分析和基因芯片技术的发展，整个转录组的基因表达谱分析越来越多地被用于探索致病相关基因、对不同类型的疾病进行分类和预测临床转归[4]。然而，目前对SLE和LN的生物信息学分析研究还很少。本研究选取GSE32591的数据集，确定LN病人中差异表达基因(DEGs)，并对DEGs进行基因本体(GO)分析和KEGG分析，使用Cytoscape软件构建DEGs的蛋白质相互作用(PPI)网络，预测其中的核心基因及发挥调控作用的转录因子，为探讨LN的发生发展提供依据。

    1 材料与方法

    1.1 数据采集

    以“Lupus Nephritis”为关键词，在基因表达综合(GEO)数据库[5](http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)中搜索数据集，筛选标准：①芯片研究类型为表达谱芯片；②无其他干预措施；③样本分组为正常组和疾病组；④提供基因符号(Gene symbol)的注释信息。最终选取了编号为GSE32591的项目，其数据为通过微阵列分析的微分解的肾脏活检组织(来源于美国密西根大学)的转录组，共包括93例样本。其中取自肾小管间质组织的LN病人样本32例，正常对照组样本15例；取自肾小球组织的LN病人样本32例，正常对照组样本14例。该数据集微阵列分析是基于GPL14663 Affymetrix GeneChip Human Genome HG-U133A Custom CDF平台进行的。

    1.2 DEGs确定

    通过GEO2R程序[6]分别确定LN样本与正常样本肾小管间质和肾小球组织中的DEGs ......