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Exploring the Key Genes and Pathways in the Formation of Corneal Scar Using Bioinformatics Analysis利用生物信息学分析分析角膜瘢痕形成的关键基因和通路

一.研究背景

• 角膜伤口愈合容易形成不透明的角膜疤痕。角膜疤痕的形成是一个复杂的过程，涉及上皮细胞、基质角膜细胞、炎性细胞和泪腺细胞产生的各种生长因子、细胞因子以及蛋白酶的合成。

• 角膜的瘢痕形成受转化生长因子-β（TGF-β）表达的调节，TGF-β可以诱导角膜角化细胞转化为成肌纤维细胞，这是角膜纤维化或瘢痕形成的主要原因。

二.分析流程

三.结果解读

1.鉴定差异表达基因（DEG）

• 图1和2：作者选用GSE6676数据采用GEO2R （网址：http://www.ncbi.nlm./geo/geo2r/）对高表达TGF-β样本与野生型小鼠进行差异基因分析，通过𝑃<0.05 和|logFC| ≥ 1.0，筛选出1377个DEGs，其中776个上调基因，而601个下调基因

图1. 筛选DEGs

图2. 50个显著上调以及下调的DEGs

2.GO富集分析

• 对得到的1377个DEGs进行使用DAVID软件进行GO分析

• 图3a：生物过程（BP）富集分析，上调基因参与离子迁移、突触传递、光刺激的感觉感知和神经递质运输等生物过程；下调基因参与表皮细胞分化、炎症反、受伤反应、表皮发育和血小板活化调节等过程

• 图3b：细胞成分（CC）富集分析，上调基因主要涉及突触、质膜、突触的组成成分、质膜组成成分、细胞连接；下调基因涉及细胞外区域、细胞外区域组成成分、细胞外基质等

• 图3c：分子功能（MF）富集分析，上调基因涉及离子通道活性、门控通道活性、被动跨膜转运蛋白活动等；下调基因涉及细胞因子活性、趋化因子活性、趋化因子受体结合、磺基转移酶活性等。

图3. GO富集分析

3.KEGG通路分析

图4：进一步对DEGs进行KEGG通路分析，发现上调基因在糖脂生物合成、神经活性配体-受体相互作用、黑素生成、PPAR信号通路和氮代谢富集；而下调基因在细胞因子-细胞因子受体相互作用、Jak-STAT信号通路、硫代谢和Toll样受体信号通路富集。

图4. KEGG通路分析

4.PPI网络和模块分析

• 图5：作者采用STRING数据库数据，采用Cytoscape构建PPI网络， 然后，使用MCODE对PPI网络的模块进行过滤，得到两个重要的模块。

图5. PPI网络构建

• 表1：对两个模块进行GO和KEGG分析。模块1中没有GO和KEGG通路富集，而模块2中的DEGs在KEGG中有分子功能（MF）的富集结果，主要在神经活性配体-受体相互作用和钙信号通路中富集

表1. 通路富集

5.核心基因筛选

• 图6：通过cytoHubba的5种分类方法筛选出排名前15个核心基因，进而取交集，得到7个核心基因：IL6、MMP9、CXCL10、MAPK8、TLR4、HGF、EDN1。

图6. 筛选核心基因

小结

在这项研究中作者从NCBI-GEO下载了数据集GSE6676，进行差异表达分析，鉴定出1377个差异表达基因，并进行了GO和KEGG富集分析，随后通过构建PPI网络。最后进一步分析核心基因，得到7个核心基因：IL6、MMP9、CXCL10、MAPK8、TLR4、HGF、EDN1。揭示了角膜瘢痕形成的分子机制，并为角膜瘢痕的诊断和治疗提供候选靶点。

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