【摘 要】
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目的 利用生物信息学方法挖掘阿尔茨海默病（AD）的基因表达谱，筛选出与该病发生发展相关的关键基因。方法 从基因表达综合数据库（GEO）下载数据集GSE132903,利用R语言进行分析，鉴定出差异表达基因（DEGs）,利用DAVID数据库对差异基因进行GO与KEGG功能富集分析，利用string数据库对差异表达基因进行蛋白互作网络分析，随后利用Cytoscape软件中的插件cytohubba进行关键
【基金项目】
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丽水市科技局重点研发计划项目（2017ZDYF04,2021ZDYF18）；
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目的 利用生物信息学方法挖掘阿尔茨海默病（AD）的基因表达谱，筛选出与该病发生发展相关的关键基因。方法 从基因表达综合数据库（GEO）下载数据集GSE132903,利用R语言进行分析，鉴定出差异表达基因（DEGs）,利用DAVID数据库对差异基因进行GO与KEGG功能富集分析，利用string数据库对差异表达基因进行蛋白互作网络分析，随后利用Cytoscape软件中的插件cytohubba进行关键基因筛选。结果 在AD的基因表达谱中鉴定了319个差异表达基因。其中上调基因118个，下调基因201个，与正常对照组样本相比，AD患者样本中神经活动配体-受体相互作用、GABA能突触、突触囊泡循环、长程增强效应等通路显著改变。基于多种算法得到关键基因分别是：SNAP25、SYP、SYT1、SYT4,其中SYT4在AD中的作用机制尚未有报道。结论 利用生物信息学方法成功构建了在AD中起关键作用的蛋白互作网络，发现了4个与疾病相关的关键基因，进一步证明了突触功能在AD中的重要作用，其中SYT4可能是AD治疗的新靶点。
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