重度抑郁症发病机制相关基因的生物信息学分析

本文旨在采用生物信息学方法筛选重度抑郁症发病机制相关基因。以美国国家生物技术信息中心(NCBI)网站GEO公共数据库中GSE98793芯片数据为研究对象，用R语言limma包筛选出116个差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs)，其中上调基因66个，下调基因50个。Gene Ontology (GO)基因功能注释分析结果显示，DEGs主要分布于线粒体内膜、线粒体内，参与铜离子结合、半胱氨酸肽链内切酶活性、白细胞介素-1的细胞应答、蛋白质加工等生物过程。KEGG通路富集分析结果显示，DEGs主要富集于氧化磷酸化反应、帕金森病、非酒精性脂肪肝病、阿尔茨海默病和亨廷顿氏舞蹈病等发病机制。蛋白质相互作用网络分析结果显示，54个DEGs编码的蛋白之间存在相互作用。结合上述多种方法的分析结果，UQCRC1、GZMB、NDUFB9、NSF、SLC17A5、CTSH、NDUFB10、UQCR10、ATOX1、CST7和CTSW共11个关键基因被筛选出来，可作为诊断和治疗重度抑郁症的候选基因。综上，本研究通过对重度抑郁症芯片及其DEGs进行深入分析得到关键基因，为揭示抑郁症的分子机制和临床靶向治疗提供了重要的线索