摘要：目的 通过生物信息学方法探索与多囊卵巢综合征（PCOS）发病相关基因并在卵巢颗粒细胞中进行验证，为筛选PCOS潜在分子标志物提供参考。方法 本研究分别以GSE34526和GSE137684数据集作为训练集和验证集，通过差异表达分析和加权基因共表达网络分析探索与PCOS发病潜在相关的炎症相关基因，随后通过ROC曲线对其预测价值进行验证。选取在本院就诊的PCOS患者30例与对照人群27例，应用实时荧光定量PCR(RT-qPCR)验证颗粒细胞中核心基因的表达水平，Spearman秩相关系数和多元线性回归分析核心基因表达量与各临床参数的相关性，并以ROC曲线分析其表达量对PCOS的诊断效能，最后在动物模型上验证核心基因的蛋白表达水平。结果 共鉴定出1888个差异表达基因、89个模块相关基因和366个炎症反应相关基因，通过取共表达基因及ROC曲线验证最终获得核心基因PIK3CG。RT-qPCR结果显示PCOS组颗粒细胞中的PIK3CG表达量高于对照组（P<0.05）。Spearman相关分析显示PIK3CG表达量与体重指数（BMI）、睾酮(T)、空腹胰岛素(FINS)、胰岛素抵抗指数(HOMA-IR)呈正相关（P<0.05）。多元线性回归分析提示PIK3CG表达水平可正向影响PCOS患者的FINS、HOMA-IR、BMI(P<0.05) 。ROC曲线分析显示颗粒细胞中PIK3CGmRNA表达量诊断PCOS患者的曲线下面积为0.6593。免疫组化分析可见PCOS组小鼠卵巢组织中的PIK3CG蛋白表达显著升高。结论 PIK3CG可能与PCOS发病有一定的相关性。
文章目录
1 资料与方法
1.1一般资料
1.2主要试剂
1.3方法
1.3.1 数据来源及差异表达分析
1.3.2 加权基因共表达网络分析（weighted gene co-expression network analysis，WGCNA）
1.3.3 核心基因的识别和验证
1.3.4 核心基因的蛋白质-蛋白质互作网络（Protein-protein interaction network of hub genes， PPI）
1.3.5 卵泡液颗粒细胞的收集
1.3.6 RT-qPCR检测核心基因 mRNA 水平
1.3.7 动物实验
1.3.7.1 动物模型的建立和分组
1.3.7.2 卵巢组织免疫组化
1.4 统计学处理
2 结果
2.1 差异基因的筛选
2.2 WGCNA
2.3 核心基因的鉴定和验证
2.4 PIK3CG与其交互基因之间的交互网络
2.5 研究对象临床资料的比较
