随着基因测序技术的发展，产生了大量的基因信息，肺动脉高压作基因芯片数据的发展已成为研究新趋势和热点。
扬州大学临床医学院附属苏北人民医院王大新、仲红艳等利用基因表达数据库（CEO），筛选出可能参与肺动脉高压发生的关键基因和关键 microRNA，为肺动脉高压的研究和治疗提供了新视角。
这项研究中，研究者从CEO下载了 3 个人肺组织来源的基因芯片，应用 R 语言和GEO2R 筛选肺动脉高压患者与正常人肺组织中差异表达基因和差异表达 microRNA，并通过 DAVID 6.8 数据库进行基因功能分析和信号通路富集分析，STRING 在线数据库构建蛋白之间相互作用可视化网络图（PPI），TargetScan 数据库预测差异 microRNA 靶基因，Cytoscape 3.6.1 软件构建 microRNA-mRNA 网络。
结果获得226个差异基因，其中 141 个为上调基因，85 个为下调基因。
这些差异基因主要涉及细胞趋化、炎症反应等生物学过程，主要参与造血细胞系、性别等方面的信号通路，从 PPI 中识别出 10 个关键基因 HGF、 KIT 、 VCAM1、 CXCL12、 ITGAM、 FPR1、 CXCL9、CXCR1、 TLR8、 CXCR2。
获得29个差异 microRNA，构建了 microRNA-mRNA 网络，并从网络中识别出 5 个关键microRNA。
DAVID 6.8 在线分析这 5 个关键 microRNA 对应的差异靶基因，发现其主要参与细胞增殖、血管生成、炎症反应等过程，涉及的通路主要是肾素 - 血管紧张素系统、造血细胞系、磷脂酰肌醇-3- 激酶/ 蛋白激酶B（PI3K/Akt）、Ras 相关蛋白 1（Rap1） 信号通路等。
来源：仲红艳，唐珊，赵飞飞，等. 肺动脉高压关键基因的筛选及生物信息学分析. 中国循环杂志, 2020, 35: 793-800.
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