【摘 要】
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目的：采用生物信息学方法研究特发性肺纤维化（IPF）基因芯片数据，筛选差异表达基因，同时预测治疗特发性肺纤维化的潜在中药药物，探讨致病的潜在靶点及治疗药物。方法：从GEO数据库下载特发性肺纤维化数据并筛选差异表达基因（DEGs），利用STRING建立差异表达基因的蛋白互作网络并筛选关键基因（Hub genes），对关键基因进行GO功能注释与KEGG通路富集分析，最终通过Connectivity M
【基金项目】
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河南省中央引导地方科技发展专项项目（漯财预指[2020]309号）； 河南省科技攻关项目（212102311110）；
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目的：采用生物信息学方法研究特发性肺纤维化（IPF）基因芯片数据，筛选差异表达基因，同时预测治疗特发性肺纤维化的潜在中药药物，探讨致病的潜在靶点及治疗药物。方法：从GEO数据库下载特发性肺纤维化数据并筛选差异表达基因（DEGs），利用STRING建立差异表达基因的蛋白互作网络并筛选关键基因（Hub genes），对关键基因进行GO功能注释与KEGG通路富集分析，最终通过Connectivity Map平台对关键基因筛选可能的治疗中药。结果：筛选出343个DEGs;PPI网络分析筛选出CCL2、SKIV2L2、SPP1、HSP90AA1、POLR2B等15个关键基因；GO分析表明，关键基因参与细胞外基质、细胞外基质的组织、胶原蛋白分解代谢的过程、细胞外基质结构成分等生物过程；KEGG通路分析显示，DEGs主要富集于糖尿病并发症中的AGE-RAGE信号通路、蛋白质消化吸收、IL-17信号通路、血小板激活、PI3K/Akt信号通路、细胞外基质受体相互作用等信号通路；并从CCL2、SKIV2L2、SPP1等12个关键基因筛选得到黄芪、三七、黄芩、丹参、党参等多味具有潜在疗效的中药。结论：本研究筛选了特发性肺纤维化的差异表达基因，明确了在IPF中关键基因及潜在的治疗性中药，为IPF临床治疗的新靶点及新药研发提供了新的方向。
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