文献类型：期刊文章

作　　者：崔永康[1] 苟小军[2] 曹姗[2] 王淑斐[2] 孙继佳[3]

CUI Yongkang;GOU Xiaojun;CAO Shan(Department of Gastroenterology,Baoshan Hospital Affiliated to Shanghai University of Chinese Medicine,Shanghai 201999,China)

机构地区：[1]上海中医药大学附属宝山医院消化科,201999 [2]上海中医药大学附属宝山医院中心实验室,201999 [3]上海中医药大学中药学院数理教研室,201203

出　　处：《医学研究杂志》

基　　金：上海市自然科学基金资助项目(23ZR1447600);上海中医药大学科技发展项目(23KFL059);上海市宝山区医学重点学(专)科及特色品牌建设项目(BSZK-2023-BZ07)。

年　　份：2024

卷　　号：53

期　　号：12

起止页码：78-87

语　　种：中文

收录情况：JST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：目的探讨非酒精性脂肪性肝病(nonalcoholic fatty liver disease,NAFLD)的关键基因,构建NAFLD疾病进程的风险预测模型并进行验证。方法基于GEO数据库中已有的NAFLD表达谱芯片数据集,采用差异表达基因分析、京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)通路富集分析、蛋白质互作(protein-protein interaction,PPI)网络分析以及机器学习特征筛选方法,发现NAFLD疾病进程中的关键基因;同时,构建从单纯性脂肪肝(simple steatosis,SS)到非酒精性脂肪肝炎(nonalcoholic steatohepatitis,NASH)的NAFLD疾病进程风险预测模型;最后,通过体外分子生物学实验对关键基因进行验证。结果GEO数据库中差异表达基因分析结果显示,正常对照(normal control,NC)组与NASH组比较有1247个差异表达基因,NC组与SS组之间有1088个差异表达基因,SS组与NASH组比较只有75个差异表达基因。结合前期研究和文献查阅以及KEGG通路富集分析结果显示,有4条与NAFLD疾病相关的共同信号通路,即胆固醇代谢(hsa04979)、半乳糖代谢(hsa00052)、PI3K/Akt信号通路(hsa04151)和PPAR信号通路(hsa03320)等。通过3种不同的机器学习特征筛选方法,最终得到4个共有基因,即AKR1B10、COL1A2、HKDC1、LAMC3。体外分子生物学实验结果显示,AKR1B10、COL1A2在NAFLD中均显著上调,与生物信息学分析结果一致。结论本研究发现了SS发展到NASH的关键基因,同时,构建了NAFLD疾病进程的风险预测模型,为NAFLD疾病的有效控制、干预与临床诊断和治疗提供了有价值的方法与技术。

关 键 词：非酒精性脂肪性肝病 差异表达基因分析  KEGG通路富集分析  PPI网络分析  疾病进程 风险预测模型  

分 类 号：R256.4]