基于GEO数据库芯片筛选心肌梗死的关键基因及生物信息学分析

目的 应用生物信息学方法筛选出心肌梗死（Myocardial Infarction, MI）的关键基因，探讨MI的病理机制及法医学诊断标志物。方法 从基因表达综合（Gene Expression Omnibus, GEO）数据库中下载GSE23294数据集，用R/Bioconductor package limma筛选MI小鼠心肌组织中差异表达的m RNA(Differentially Expressed Genes,DEGs)，使用STRING及Cytoscape3.8.2对DEGs构建蛋白质互相作用（Protein-protein Interaction, PPI）网络，并基于Cyto Hubba筛选MI相关hub基因。最后，用R/Bioconductor package clusterProfiler对筛选到的DEGs进行生物学功能和信号通路富集分析。结果 从MI小鼠心肌组织中筛选到42个DEGs，这些DEGs主要通过炎症反应、免疫调节、激素分泌等信号通路参与MI的发生发展，并进一步筛选出7个MI相关hub基因：Fos、Egr1、ICAM-1、Atf3、Adipoq、 Actb、...