GSE48301 数据集用于探索多囊卵巢综合征的 DEGs。研究结果表明，GSE48301 数据集共鉴定出 2437 个 DEGs。此外，还从 GSE115810 数据集中鉴定出 2391 个与 EC 相关的 DEGs。PCOS和EC的重叠基因的鉴定使用R软件进行。维恩图显示 PCOS 和 EC 中有 192 个共同基因。
192 个常见基因被提交至 STRING 11.0 数据库，用于构建中等置信度（得分>0.4）的 PPI 网络。使用 cytohubba 插件对基于 MCC 评分的评估进一步确定了枢纽基因。包括 MRPL16、MRPL22、MRPS11、RPL26L1、ESR1、JUN、UBE2I、MRPL17、RPL37A、GTF2H3 在内的前 10 个基因被认为是中心基因。网络由 15 个节点和 30 条边组成。
研究结果表明，中枢基因富集了多个 GO 术语，包括 124 个 BP 术语、31 个 CC 术语和 30 个 MF 术语。对单个模块的分析表明，"线粒体翻译延伸"、"核糖体亚基 "和 "核糖体结构成分 "是富集最显著的术语。进行了 KEGG 通路分析，以确定 PCOS 和 EC 中枢基因所富集的失调通路。KEGG 通路分析结果显示，只有核糖体这一通路被明显富集。
基因-TFs和基因-miRNAs相互作用网络是在NetworkAnalyst平台上利用实验验证的相互作用重建的，以探索转录特征和转录后调控特征[ 19]。基因-miRNA 网络中有 298 个节点和 316 条边，基因-TFs 网络中有 171 个节点和 244 条边。有四个 TF 与枢纽基因有很强的相关性，它们是 KLF9、PHF8、KDM5B 和 SAP30。然而，在细胞核中没有筛选出明显相关的 miRNA，所有相关 miRNA 的 MCC 分数都在 1-2 之间。
已确定的 PCOS 和 EC 中枢基因被上传到 Enrichr 平台。该平台根据 DSigDB 数据库中的数据提供了针对这些基因的潜在分子列表。根据调整后的 p 值，人工去除重复的基因后，产生了前十个候选药物分子。这些药物分子包括非诺贝特、辛那利嗪、丙硫磷、倍硫磷、克林霉素、氯霉素、盐酸地美环素、阿扎胞苷、金霉素和青蒿酚。非诺贝特的综合得分最高。
进行了分子对接，以评估非诺贝特与 10 个枢纽靶标的结合亲和力。亲和力得分越低，表明结合能力越强。PDB数据库中没有MRPL16、MRPL17、RPL26L1、MRPL22、RPL37A和GTF2H3的晶体结构，因此只对JUN（PDB ID:5FV8）、ESR1（PDB ID:3UUD）和UBE2I（PDB ID:5F6E）进行了分子对接分析。非诺贝特与 JUN、ESR1 和 UBE2I 的对接亲和力得分均小于-1.2 kcal/mol，这意味着这些化合物与枢纽蛋白具有合理的结合亲和力。
至此，这篇文章就介绍完啦，总结一下：文章首先深入探讨了多囊卵巢综合症（PCOS）和子宫内膜癌（EC）之间的共享基因签名和生物学途径；第二部分详细分析了通过基于GEO数据库的生物信息学分析发现的共享基因；第三部分阐述了这些基因在“线粒体转录延伸”、“核糖体亚基”、“核糖体结构组成”和“核糖体”等生物学途径中的作用；第四部分讨论了基于这些基因的潜在药物分子的筛选和分子对接分析。这篇文章的知识点非常丰富，为作者提供了多个生物信息学分析的切入点，做生物信息学的小伙伴不要错过啦
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