4分SCI，40天接收，较简单的非肿瘤纯生信

大家好，今天要和大家分享的是2021年8月发表的一篇文章：“Integrated Bioinformatics-Based Identification of Potential Diagnostic Biomarkers Associated with Diabetic Foot Ulcer Development”。

本研究旨在检测与糖尿病足溃疡（DFU）发病率相关的可能生物标志物以开发针对该病症的新疗法。首先，作者从基因表达综合（GEO）数据库下载GSE7014和GSE29221基因表达数据集，之后在DFU和健康样本之间鉴定差异表达基因（DEG）。然后绘制蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，并进行基因本体论（GO）和京都基因和基因组百科全书（KEGG）富集分析以探索这些基因的功能。结果显示，在GSE7014数据集中鉴定了1192个DEG（900个上调，292个下调），而在GSE29221数据集中鉴定了1177个DEG（257个上调，919个下调）。GO分析显示DEGs在生物过程中显著富集在肌节组织、肌丝滑动和心脏传导的调节；分子功能富集在肌肉结构成分、蛋白质结合和钙离子结合；细胞成分富集在Z盘、肌球蛋白丝和M带。KEGG分析显示DEGs与心肌细胞中的肾上腺素能信号和扩张型心肌病有关。

发表杂志：J Diabetes Res.

影响因子：4.014

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研究背景

糖尿病足溃疡（DFU）是影响糖尿病患者下肢最常见的并发症之一。由于相关的血管病变、氧化微环境损伤和反复细菌感染，这些溃疡及其并发症可导致受影响患者的高发病率和死亡率。尽管近年来DFU的治疗取得了重大进展，但仍有很大一部分通过最终不可逆的过程发展为慢性伤口。因此，必须阐明控制DFU发展的分子机制对于帮助疾病的预防和治疗极为重要。

流程图

分析解读：

数据收集

①从基因表达综合（GEO）数据库下载GSE7014和GSE29221基因表达数据集。

差异表达分析

①检测GSE7014和GSE29221数据集中的差异表达基因(DEG)。

②绘制火山图和Meandiff图。

③维恩图收集不同数据集之间共享的DEG。

结果：

下图a：GSE7014数据集中前80个DEG的表达热图。

下图b：GSE7014数据集对应的火山图。

下图c：GSE7014数据集的Meandiff图。

下图d：GSE29221数据集中前80个DEG的表达热图。

下图e：GSE29221数据集对应的火山图。

下图f：GSE29221数据集的Meandiff图。

结果：

下图a：GSE7014和GSE29221数据集中的DEGs上调。

下图b：GSE7014和GSE29221数据集中的DEGs均下调。

富集分析

①DAVID数据库进行GO和KEGG富集分析。

②GO分析包括生物过程(BP)、分子功能(MF)和细胞成分(CC)。

结果：

下图：前6个GO富集分析结果，包括前2个BP、CC和MF。

下图b：KEGG通路富集结果。

下表：模块基因的功能和通路富集分析。

蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络分析

①STRING网站构建PPI网络。

②Cytoscape用于可视化。

结果：

下图：使用STRING数据库构建的DEG PPI网络。

结果：枢纽基因鉴定。

下图a：使用Cytoscape构建的DEG PPI网络。

下图b：使用CytoHubba鉴定具有最高程度值的前10个基因。

小结：

在这项研究中，作者通过GSE7014数据集确定了900个上调和292个下调的DFU相关DEG；GSE29221数据集确定了257个上调和919个下调的DFU相关DEG。这些基因与心肌细胞中的肾上腺素能信号传导、扩张型心肌病和紧密连接通路有关。作者还进一步鉴定了与DFU相关的10个中枢基因，包括MYL3、ACTN2、DMD、PDLIM3、LDB3、MYH1、MYOM2、MYOT、CASQ2和CAPN3。