李召水,王光静,乔友进,生伟,黄强,池一凡

    (1 青岛大学附属青岛市海慈医院心外科,山东 青岛 266033；2 青岛大学附属青岛市市立医院心外科)

    心血管疾病是目前世界上人类死亡的主要原因之一。冠心病(CHD)是最常见的一种心血管疾病，在全球范围内每年导致超过700万人死亡[1]。2014年的一项研究显示，近1/5的男性和1/10的女性死于CHD[2-4]。据估计，未来20年CHD患病率将增加约10%[5]。CHD已成为威胁人类健康的重要疾病之一，对CHD发病机制及有效疗法的研究和探索从未停止。CHD的主要危险因素包括血脂异常、糖尿病、动脉硬化、肥胖、吸烟、久坐的生活方式、压力、年龄、男性和家族病史等[6]，但其具体发病机制尚不完全清楚。既往研究显示，遗传因素在心血管疾病的发生过程中发挥了极大的作用[7]。CHD发生的生物学机制有多种，其中研究较为清楚的为炎症反应，炎症反应失调是CHD发生的一种潜在的生物学机制[8]。相关研究表明，基因表达差异，尤其是炎症调控相关基因表达异常与CHD的发生紧密关联[9]。除了炎症异常调控外，还有其他因素的变化参与CHD的发生。本研究旨在通过对GEO数据库中CHD发生的基因表达谱进行生物信息学分析，揭示与CHD疾病发生相关的生物学过程及信号通路，为进一步阐明CHD的发病机制提供有价值的信息，并为CHD的诊断、治疗提供新的思路。

    1 资料和方法

    1.1 基因微阵列数据收集

    CHD样本的基因表达芯片来自GEO数据库(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)[10-12]。以“Coronary Heart Disease”为关键词在GEO数据库中进行检索，最终在210个相关数据集中选取2个来自Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Array分析平台的基因集GSE71226及GSE19339，共包含7个CHD样本和7个正常样本的表达矩阵。

    1.2 原始数据预处理及差异表达基因(DEGs)鉴别

    下载原始数据，采用R语言(affy，limma包)对其进行噪声去除、分位数归一化等处理，然后筛选CHD组和正常对照组的DEGs。筛选DEGs的阈值设定为P值<0.05，且|log2(Fold change)|≥1。最后，采用R语言(pheatmap包)对基于mRNA表达水平的组样本进行可视化层次聚类分析。

    1.3 GSE71226和GSE19339中共有差异表达基因(co-DEGs)的Venn分析 ......