陈 莉,邹 铸，徐靖原，沈梦溪，李 俊,姚新生

    (1.遵义医科大学 免疫学教研室，贵州 遵义 563099；2.遵义医科大学附属医院 医学检验科，贵州 遵义 563099)

    多囊卵巢综合征(Polycystic ovarian syndrome，PCOS)是临床最常见的妇科内分泌疾病，也是引起育龄期妇女不孕的最常见原因，至少影响8%～13% 育龄妇女[1]。患者除了卵巢多囊样改变，长期无排卵、血清雄激素水平升高以外[2]，还常常伴发肥胖等代谢障碍[3]。多达 60% 的 PCOS 女性超重或肥胖[4]。此外，身体质量指数(BMI)是PCOS的最强相关因素，校正相关因素后，BMI高的妇女每增加一个BMI点，PCOS的风险增加9%[5]，妊娠率下降4%[6]。然而，目前对肥胖型PCOS的形成原因知之甚少，探究肥胖与PCOS之间的关系，将有助于解析PCOS的发病机制。

    近年来，随着高通量测序技术飞速发展，应用基因表达谱技术可以筛选出与疾病分子机制相关的显著差异表达基因(DEG)，并从中筛选出可通过不同信号通路、生物过程或分子机制参与疾病发生的基因。然而，PCOS的发生发展受多基因调控，单个基因具有明显的局限性。WGCNA可鉴别基因表达和临床特征之间复杂的相关性，其根据样品基因表达谱数据对基因进行聚类，构建共表达模块，将模块与临床表型相关联，发掘与临床性状高度相关的重要模块，并筛选出关键基因[7]。WGCNA已广泛应用于基因表达与表型的生物学关系的探索中，例如癌症、小鼠遗传学的研究，疾病的关键通路和中枢基因的鉴定[8]，以及生物标志物的确定[9]。

    本研究应用WGCNA方法，识别与肥胖型PCOS患者相关的共表达模块，对关键模块进行GO和KEGG富集分析，并构建关键富集蛋白互作网络，筛选出肥胖型PCOS发生发展过程中的关键基因，为肥胖型PCOS发病机制的研究提供理论支持。

    1 资料与方法

    1.1 数据获取与处理 用于本研究的数据集(GSE5090)来自GEO数据库(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)，该数据集基于GPL96平台，一共包含15份在减肥手术时的脂肪组织样本。其中有8名肥胖的PCOS患者和7名肥胖的非PCOS患者。通过提取样本信息、构建基因表达矩阵、去除低质量数据和PCA分析，删除一个偏差样本，剩余 14个样本用于后续分析。

    1.2 加权基因共表达网络的构建 以标准化后的基因表达矩阵 ......