基于生物信息学分析参与结核病的关键基因和通路
【摘要】 目的 探索结核病的发病机制，为结核病的早期诊断和治疗评估提供新思路。方法 从基因表达数据库中获取GSE54992基因表达谱，使用美国国立生物技术信息中心在线实验室筛选差异表达基因（differentiallyexpressedgene，DEG），并使用基因本体论分析、代谢通路分析（pathway分析）、基因信号网络分析、共表达分析的方法对所获得基因进行分析。结果 与健康对照相比，在结核病患者中筛选出共3492个DEG。其中，1686个基因上调，1806个基因下调;DEG主要涉及小分子代谢过程、信号转导、免疫反应、炎症反应、先天免疫反应等方面，pathway分析发现主要通路涉及趋化因子信号通路、肺结核、核因子kappa-B信号通路、细胞因子受体相互作用等方面;基因信号网络分析发现核心基因为AKT3、PLCB1、MAPK8、NFKB1;共表达网络分析推测核心基因为PYCARD、TNFSF13、PHPT1、COMT、GSTK1。结论 AKT3、P
