PI3K 在妊娠期糖尿病发病机制中的作用生物信息分析及验证

李 明，段世博，侯秀真，张荣菊，党万里，郑新英，金 燕

妊娠期糖尿病(gestational diabetes mellitus，GDM)是指妊娠期发生或首次发现的不同程度的糖代谢异常。 相关流行病学报道，其发病率存在较大差异(1%～14%)，较为一致的结果是其发病率近年来出现了明显的上升趋势[1-2]。 我国尚缺乏系统的全国范围内的GDM 发病率数据，但区域相关流行病学研究认为，GDM 发病率约为5%，而约1/4 ～3/4 GDM 患者会出现各种母婴并发症[3]。 同时，首次妊娠发生GDM，则二次妊娠GDM 发生率高达35.6%～69.0%，其后代成年后患2 型糖尿病的危险明显增高[2]。 GDM 发病具体机制至今尚无定论，相关研究结论也不一致。 大多数研究认为GDM 的发生与胰岛素抵抗和胰岛B 细胞分泌降低有关，其中遗传基因易感性、胰岛素信号系统障碍可能是发病基础[4]。 因此，筛选GDM 相关基因，预测其功能有望成为预防和治疗GDM 的关键靶点。

1 数据与方法

1.1 数据库选择 分别选取基因表达谱数据库(Gene Expression Omnibus，GEO)[5]，用于对筛选出的差异基因进行生物功能富集分析；蛋白-蛋白相互作用数据库STRING[7]用于构建筛选差异表达基因的互相作用；Cytohubb 软件[8]，用于对STRING 构建网络中筛选关键基因。

1.2 方法

1.2.1 数据筛选 首先对选入的数据集进行数据下载，采用R 软件Lima 包对差异表达基因进行筛选，筛选条件为基因差异表达大于2 倍(Log2FC ＞1)，容错率为5%(P＜0.05)。

1.2.2 功能富集分析 基因本体论(Gene Ontology，GO)[9]和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，KEEG)分析[10]，预测其可能功能及信号通路。

1.2.3 蛋白网络构建及hub 基因筛选 采用STRING 分析筛查出的差异表达基因编码蛋白间的相互作用关系。 筛选条件为:相互作用来源Textmining，Co-expression，Neighborhood，Gene Fusion 和Cooccurrence；……