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分享一篇Computational and mathematical methods in medicine在2021年7月發表的文章《Identification of the Hub Genes in Alzheimer's Disease》，作者使用生物信息學分析研究了阿爾茨海默病（AD）的hub基因。該研究方法同樣適用於其他腫瘤或非腫瘤常見病的研究，有相關需求的老師歡迎聯繫我們

背景&方法

背景：阿爾茨海默病（AD）是最常見的神經退行性疾病，也是影響老年人的主要致命疾病之一，給社會帶來了巨大的負擔。

方法：

1、使用Limma包識別AD的差異基因；

2、DEG的GO和KEGG富集分析；

3、PPI網絡構建與hub基因鑑定。

結果

AD中DEG的識別

首先分析了AD樣本和年齡匹配的正常樣本之間的DEG，共獲得了2169個差異基因，1313個為上調基因，856個為下調基因（圖1）。

圖1

GO和KEGG富集分析

功能富集分析表明，上調DEG與激活的中性粒細胞參與的免疫反應、中性粒細胞的脫粒和中性粒細胞介導的免疫顯着相關（圖2a）。溶酶體、破骨細胞分化和吞噬體是這些上調基因的重要通路（圖2b）。下調DEG主要與肽生物合成過程、翻譯、核糖體和靶向膜的SRP依賴性共翻譯蛋白有關（圖3a）。核糖體、氧化磷酸化和非酒精性脂肪肝病 (NAFLD) 是下調DEG的顯着富集通路（圖3b）。

圖2

圖3

PPI網絡分析

在上調DEG構建的PPI網絡中展示了379個節點（蛋白質）和1149個邊（交互）（圖4）。在下調DEG構建的PPI網絡中觀察到202個節點（蛋白質）和1963個邊（交互）（圖5）。在上調基因中，GAPDH和RHOA被認為是hub蛋白和關鍵基因。在下調基因中，RPS29和RPS27A是最重要的。這表明它們可能在AD中發揮重要作用。