基于GEO数据库的类风湿性关节炎与骨关节炎差异表达基因及生物信息学分析

本研究通过生物信息学手段分析类风湿性关节炎(RA)与膝骨关节炎(OA)的基因表达差异，来自中国的研究团队利用GEO数据库中GSE55584和GSE153015数据集，鉴定出665个差异表达基因(DEGs)，筛选出CD3D等10个核心基因(hub genes)，揭示了RA发病过程中关键的细胞因子-细胞因子受体相互作用等信号通路，为RA的分子机制研究提供了新线索。

　　

这项研究运用生物信息学技术对类风湿性关节炎(RA)和骨关节炎(OA)展开深入探索。科研人员从基因表达综合数据库(GEO)中获取GSE55584和GSE153015两个微阵列数据集，通过R语言分析鉴定出665个差异表达基因(DEGs)，其中上调基因324个，下调基因341个。

借助Venny 2.1平台获得交集DEGs后，研究团队使用DAVID数据库进行基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析。结果显示这些基因主要富集在信号转导、免疫应答、炎症反应等生物过程，以及细胞因子-细胞因子受体相互作用、趋化因子信号通路等重要通路。

通过STRING平台构建蛋白互作网络(PPI)，并运用Cytoscape 3.9.1软件筛选出10个核心基因(hub genes)：CD3D、CD27、KLRB1、CCL5、GZMB、GZMA、GZMK、GNLY、CD2和NKG7。其中CD3D、CD27等基因与RA的发生发展呈现显著相关性。该研究为理解RA的分子机制提供了重要线索，相关发现可能为未来靶向治疗策略的开发奠定基础。