利用生物信息学方法分析识别动脉粥样硬化进程中的重要通路

韩小玲

【中圖分类号】R249【文献标识码】A【文章编号】1672-3783（2020）11-33--01

动脉粥样硬化（ atherosclerosis，As） 作为一种慢性炎症性疾病，是目前导致心脑血管疾病的重要病因[1-2]。近年来由动脉粥样硬化导致的心脑血管疾病呈逐渐增长的趋势，严重危害人们身体健康，目前对于动脉粥样硬化过程中涉及的机制还不明确，识别其进程中的相关通路对阐明动脉粥样硬化发生发展机制，寻找有效预防和治疗策略具有重要意义，高通量芯片和测序技术的发展为人们探讨疾病的发生发展机制提供了新的思路。在本研究中，我们将利用生物信息学分析方法识别动脉粥样硬化进程中的重要通路。

一材料与方法

1数据来源和处理

基于GEO数据库下载动脉粥样硬化数据集（GSE28829（https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi？acc=GSE28829），探针注释平台为GPL570， 该数据集包括动脉粥样硬化早期样本13例及晚期动脉粥样硬化样本16例，基于R中GEOquery包进行该数据集数据下载和整理，limma包进行数据集数据标准化和差异基因的识别。

2基因富集分析（GSEA分析）

利用limma包识别出动脉粥样硬化晚期与早期样本的差异基因后，借助软件中的clusterprofiler包进行KEGG分析，最终识别出其相关通路。

3统计学处理

本文章中涉及的统计学分析主要基于R3.6.1软件完成，数据处理分析过程中FDR值小于0.05具有统计学意义。

二结果

1差异基因识别

数据下载后，经探针重注释及去除重复基因后，共获取含有21655个基因29个样本的数据集，利用R软件中的limma包对归一化后的样本数据进行差异分析，设置差异条件：|logfoldchang|>1且FDR<0.05，最终筛选出符合差异条件的差异基因178个，其中，相对于早期动脉粥样硬化者样本，在晚期动脉粥样硬化中上调基因154个，下调基因23个。

2GSEA分析

利用R软件的clusterprofiler包对进行差异分析的基因进行GSEA，结果见表1，早期动脉粥样硬化样本与晚期动脉粥样硬化样本中基因富集的通路具有显著差异性，在晚期动脉粥样硬化样本中，免疫相关通路显著富集，而在早期动脉粥样硬化样本中，代谢相关通路显著富集。

三讨论

动脉粥样硬化的主要病理过程是内皮细胞发生损伤，巨噬细胞吞噬氧化的低密度脂蛋白（ LDL） 胆固醇变成泡沫细胞集聚在动脉壁内皮下形成脂质斑块[3-4]。一般认为急性心脑血管事件是由不稳定性斑块破裂、血栓形成堵塞血管所导致[5]，目前关于动脉粥样硬化诱导心脑血管疾病的分子机制仍缺乏清晰认识。

动脉粥样硬化发生发展过程中受多基因动态调控完成，在本研究中，我们利用GEO数据库中相关动脉粥样硬化数据集，从高通量的角度诠释了动脉粥样硬化早期和晚期通路的差异性，在早期动脉硬化阶段，基因主要富集在代谢相关途径，而在动脉硬化晚期阶段，免疫相关的途径则起到主要作用，本研究我们重新认识动脉粥样硬化，探讨动脉粥样硬化发生机制提供了理论基础。

参考文献

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