摘要:目的:老年抑郁障碍的自杀和血管性痴呆等风险较高,本研究基于基因转录调控网络,整合并利用生物信息学分析,探索老年期抑郁症(geriatric depression,GD)的诊断生物标志物.方法:从公共数据库Gene Expression Omnibus(GEO)中下载基因表达谱数据集GSE76826.R软件鉴定GD与健康对照样本两组之间的差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs).基于DAVID数据库对DEGs进行基因本体论(Gene Ontology,GO)功能注释、京都基因和基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)通路富集分析.STRING在线生物信息学工具对DEGs进行调控网络分析并构建蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络,Cytoscape软件筛选枢纽基因.之后,采用pROC软件包进行受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析,筛选转录因子以获得诊断生物标志物.结果:与健康对照相比,GD样本中共鉴定出1411个DEGs.DEGs构建的PPI中共识别出4个关键模块.KEGG通路富集分析结果显示:DEGs在纤毛运动、抗菌体液反应、O-glycan加工、黏膜免疫反应、碳水化合物跨膜转运活动、激素生物合成、神经递质生物合成以及药物代谢酶P450通路中富集.从Cytoscape构建的PPI网络中获取15个转录因子,ROC分析表明转录因子LMO2和CEBPB对GD具有较高的诊断效能.结论:通过对公共数据集GSE76826的整合分析,获取可能成为GD潜在诊断生物标志物的转录因子,为深入了解GD的早期诊断提供新的视角.
