基于生物信息學方法篩選缺血性心肌病生物標志物的研究

張開健，胡康，張步春

缺血性心肌病(ischemic cardiomyopathy，ICM)為冠心病晚期階段和特殊類型，主要發病機制與冠狀動脈粥樣硬化有關，引起心肌變性、壞死和纖維化，隨著疾病進展，容易發展為心力衰竭。而ICM心力衰竭具有起病急、病情進展快、致死率高等特點，隨著人口老齡化，ICM發病率呈升高趨勢[1-2]。生物信息學是研究各種組學數據，包括轉錄組學、蛋白質組學等生物學數據的一門新興交叉學科，研究方法主要包括對生物學數據的搜集(收集和篩選)、處理(編輯、整理、管理和顯示) 、利用(計算和模擬)及分析[3]，近年來實踐表明生物信息學技術在篩選疾病生物標志物中有極大的應用價值，其對疾病的診斷、治療以及預后有極大的意義，使人們對疾病的認識更加全面且深刻。目前許多預測心血管疾病生物標志物已經被評估，且成功地應用于心血管疾病的風險預測[4]，但在心肌缺血方面還需要進一步研究確定新的生物標志物。本研究基于生物信息學方法，通過分析ICM患者心肌組織的高通量測序芯片，初步篩選心肌缺血相關的潛在生物標志物，以期為ICM診療提供依據。

1 材料與方法

1.1 數據來源 研究數據來自美國國家生物信息中心NCBI(www.ncbi.nlm.nih.gov)中的GEO數據庫，利用R語言(R4.1.2)直接從GEO數據庫中下載數據集GSE26887，該數據集用取自患者心臟左心室活檢組織，基于GPL6244檢測平臺，用Affymetrix GeneChips Human Gene 1.0 ST芯片檢測基因表達，包含5例健康對照、7例缺血后擴張型心肌病合并糖尿病、12例缺血后擴張型心肌病不合并糖尿病患者的基因的RNA表達譜。……