基于GEO数据库筛选慢性乙型病毒性肝炎患者对干扰素α治疗无应答相关的关键免疫基因和通路

目的基于GEO数据库，筛选干扰素（IFN-）治疗的慢性乙型病毒性肝炎（CHB）患者中应答者（Rs）和无应答者（NRs）之间差异表达的免疫基因，以探索IFN-CHB失败的分子基础。方法从GEO数据库下载基因芯片数据集GSE27555，包括6例Rs和7例NRs。R软件被用来筛查差异表达基因的Rs和NRs的肝组织，然后从免疫相关基因数据库Imm·Port下载了包括1793个基因在内的标志性的免疫基因集。提取差异表达基因的免疫基因以获得差异免疫基因。然后分析了基因本体论（Gene　Ontology、GO）和京都（Kyoto、基因和基因组的飞地、夏洛克·KEGG）的差异免疫基因。通过Simaqian在线分析工具构建差异免疫基因的蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络。Cytoscape软件中的Cytohubba插件进一步用于根据Degree、MCC、MNC和Closeness的算法计算和评分前10名的基因，然后通过交叉获得中心基因（Hub基因）。结果共88例从Rs和NRs那里筛选出免疫基因，包括13个上调基因和75个下调基因。GO分析发现，这些差异免疫基因主要参与生物学过程，包括T细胞活化、细胞趋化、细胞间粘附调节、抗原处理和呈递。KEGG分析表明，这些差异性免疫基因主要富集于细胞因子-细胞因子受体相互作用、Th细胞分化、抗原处理和呈递、病毒蛋白-细胞因子-细胞因子受体相互作用、趋化因子信号通路、T细胞受体信号通路、IL－17信号通路、，自然杀伤细胞介导的细胞毒性信号通路和其他免疫反应信号通路。在PPI网络中，通过不同算法筛选的七种常见Hub基因是CD8A、IF、CCL2号、CCL5、CXCL10、CCL4和FCGR3A。结论采用生物信息学方法分析了Rs和NRs之间的差异免疫基因和信号通路，并确定了7个与IFN-CHB治疗无反应相关的Hub基因。这些Hub基因可能是预测IFN-CHB反应的潜在生物标志物。