作者简介:周颖(1991-),在读硕士,主要从事自身免疫性疾病所致的皮肤病研究㊂ ә 通信作者,E -m a i l :2643535532@q q.c o m ㊂㊃生物信息学㊃ d o i :10.3969/j.i s s n .1671-8348.2020.23.031网络首发 h t t ps ://k n s .c n k i .n e t /k c m s /d e t a i l /50.1097.R.20201117.1821.004.h t m l (2020-11-18)系统性红斑狼疮关键基因及通路的生物信息学分析周 颖1,2,蔡昕添1,贾雪松2,曾 佳2ә(1.石河子大学医学院,新疆石河子832000;2.石河子大学医学院第一附属医院皮肤科,新疆石河子832008) [摘要] 目的 通过生物信息学方法探究系统性红斑狼疮患者的全血细胞差异表达基因及其相关信号通路,寻找潜在的系统性红斑狼疮特异性分子标志物㊂方法 利用R 语言软件校正㊁分析基因芯片G S E 61635并筛选差异表达基因(D E G s ),利用一系列生物信息学大数据库分析D E G s 并获得其G O 富集分析和K E G G 信号通路分析的结果㊂利用S T R I N G 数据库构建蛋白质互作网络,再将结果导入C y t o s c a pe 软件中筛选关键基因并绘制蛋白质互作网络图,并利用G S E 72754芯片对关键基因进行验证㊂结果 筛选获得了626个D E G s,其中表达上调的基因429个,表达下调的基因197个㊂G O 富集分析显示,D E G s 主要参与了细胞对Ⅰ型干扰素的反应㊁病毒基因组复制的负调控和Ⅰ型干扰素信号通路调节等生物学过程,K E G G 信号通路分析主要包括了R I G -Ⅰ样受体信号通路㊁胞质D N A 传感通路和单纯疱疹病毒感染通路㊂D e gr e e 算法分析获得了10个关键基因分别为O A S L ㊁O A S 1㊁O A S 2㊁O A S 3㊁I F I T 1㊁I F I T 3㊁M X 1㊁D D X 58㊁R S A D 2和I R F 7,经验证证实上述关键基因在G S E 72754芯片中表达仍明显上调㊂结论 通过生物信息学分析获得系统性红斑狼疮的D E G s㊁关键基因㊁生物学功能和信号通路等信息,为探究系统性红斑狼疮致病相关分子机制㊁发掘潜在诊断标志物及开发治疗新靶点提供理论依据与新的方向㊂[关键词] 红斑狼疮,系统性;差异表达基因;计算生物学;信号通路[中图法分类号] R 593.241[文献标识码] A[文章编号] 1671-8348(2020)23-4001-07B i o i n f o r m a t i c s a n a l y s i s f o r k e y g e n e s a n d p a t h w a ys i n s y s t e m i c l u p u s e r yt h e m a t o s u s Z H O U Y i n g1,2,C A I X i n t i a n 1,J I A X u e s o n g 2,Z E N G J i a 2ә(1.S c h o o l o f M e d i c i n e ,S h i h e z i U n i v e r s i t y ,S h i h e z i ,X i n j i a n g 832000,C h i n a ;2.D e p a r t m e n t o f D e r m a t o l o g y ,t h e F i r s t H o s p i t a l A f f i l i a t e d t o S c h o o l o f M e d i c i n e o fS h i h e z i U n i v e r s i t y ,S h i h e z i ,X i n j i a n g 832008,C h i n a ) [A b s t r a c t ] O b je c t i v e T o e x p l o r e t h e d if f e r e n t i a l l y e x p r e s s e dg e n e s ,a s s o c i a t e d s i g n a l i n g p a th w a y si n c o m p l e t e b l o o d c e l l o f p a t i e n t s w i t h s y s t e m i c l u p u s e r y t h e m a t o s u s (S L E )b y b i o i n f o r m a t i c s a n a l y s i s a n d t o i -d e n t i f y p o t e n t i a l s y s t e m i c l u p u s e r y t h e m a t o s u s -s p e c i f i c m o l e c u l a r m a r k e r s .M e t h o d s T h e g e n e c h i pG S E 61635w a s c o r r e c t e d a n d a n a l y z e d b y R s o f t w a r e ,a n d d i f f e r e n t i a l l y e x pr e s s e d g e n e s (D E G s )w e r e s c r e e n e d .A s e r i e s o f b i o i n f o r m a t i c s d a t a b a s e s w e r e u s e d t o a n a l yz e D E G s a n d o b t a i n t h e r e s u l t s o f i t s G O e n -r i c h m e n t a n a l y s i s a n d K E G G s i g n a l i n g p a t h w a y a n a l y s i s .A p r o t e i n i n t e r a c t i o n n e t w o r k w a s c o n s t r u c t e d u s i n ga S T R I N G d a t ab a s e ,a n d t h e r e s u l t s w e r e i m p o r t e d i n t o C y t o sc a p e s o f t w a r e t o s c r e e n k e y g e n e s a nd m a p th e p r o t e i n i n t e r a c t i o n n e t w o r k .T h e k e y g e n e s w e r e v e r i f i e d b y G S E 72754c h i p.R e s u l t s A t o t a l o f 626D E C s w e r e o b t a i n e d ,o f w h i c h 429w e r e u p -r e g u l a t e d a n d 197w e r e d o w n -r e g u l a t e d .G O e n r i c h m e n t a n a l ys i s s h o w e d t h a t D E G s w a s m a i n l y i n v o l v e d i n b i o l o g i c a l p r o c e s s e s s u c h a s c e l l r e s p o n s e t o t y p e Ⅰi n t e r f e r o n ,n e g a t i v e r e g-u l a t i o n o f v i r a l g e n o m e r e p l i c a t i o n a n d r e g u l a t i o n o f t y p e I i n t e r f e r o n s i g n a l i n g p a t h w a y .K E G G s i g n a l i n gp a t h w a y a n a l y s i s m a i n l y i n c l u d e d R I G -Ⅰ-l i k e r e c e p t o r s i g n a l i n g p a t h w a y ,c y t o p l a s m i c D N A s e n s i n g p a t h w a ya n d h e r p e s s i m p l e x v i r u s i n f e c t i o n p a t h w a y .D e g r e e a l g o r i t h m a n a l y s i s ob t a i n e d 10k e y ge n e s :O A S L ,O A S 1,O A S 2,O A S 3,I F I T 1,I F I T 3,M X 1,D D X 58,R S A D 2a n d I R F 7.I t w a s c o nf i r m e d ag a i n th a t t h e e x p r e s si o n o f t h e s e k e yg e n e s i n G S E 72754c h i p w a s s t i l l s i g n i f i c a n t l y u p -r e g u l a t e d .C o n c l u s i o n T h r o u g h b i o i n f o r m a t i c s a n a l ys i s ,D E G s ,k e y g e n e s ,b i o l o g i c a l f u n c t i o n s ,s i g n a l i n g p a t h w a y s a n d o t h e r i n f o r m a t i o n o f s y s t e m i c l u p u s e r yt h e m a t o s u s c a n b e o b t a i n e d t o p r o v i d e t h e t h e o r e t i c a l b a s i s a n d n e w d i r e c t i o n f o r e x p l o r i n gt h e m o l e c u l a r m e c h a n i s m r e l a t e d t o p a t h o g e n e s i s o f s y s t e m i c l u p u s e r y t h e m a t o s u s ,e x p l o r i n g t h e p o t e n t i a l d i a g n o s t i c m a r k e r s a n d d e v e l o p i n g ne w 1004重庆医学2020年12月第49卷第23期t h e r a p e u t i c t a r g e t s.[K e y w o r d s]l u p u s e r y t h e m a t o s u s,s y s t e m i c;d i f f e r e n t i a l l y e x p r e s s e d g e n e s;c o m p u t a t i o n a l b i o l o g y;s i g-n a l i n g p a t h w a y系统性红斑狼疮(s y s t e m i c l u p u s e r y t h e m a t o s u s, S L E)是一种慢性多系统性自身免疫性疾病,其症状因人而异,常见症状包括发热㊁脱发㊁口腔溃疡㊁面部皮疹[1]㊂S L E的病因尚不清楚,但目前认为其病因主要涉及遗传因素和环境因素[2]㊂越来越多的研究发现S L E患者体内存在的某种遗传易感性是其起病的基础[3-4]㊂因此,需要更好地理解S L E致病相关分子机制,以促进对疾病的诊断㊁分期和探索新的治疗靶点,从而更好地改善患者的预后㊂当前,高通量测序技术的应用为广大科研工作者提供了海量的微阵列数据信息,同时随之而产生的生物信息学分析方法也为分析这样的大数据集提供了一种高效㊁可行的方法㊂因此,本研究通过分析美国国家生物技术信息中心旗下的基因表达数据库(G E O)中S L E相关基因芯片数据集㊂通过R语言软件筛选差异表达基因(D E G s),并利用一系列生物信息学大数据库检索芯片数据集中D E G s的G O富集分析㊁K E G G信号通路分析,最后使用C y t o s c a p e软件进行分析并筛选关键基因㊂从遗传基因组层面深入探究S L E致病相关分子机制,发掘潜在诊断标志物及开发治疗新靶点㊂1材料与方法1.1微阵列数据的获取在本研究中所探究的基因芯片列阵数据集检索G E O数据库(h t t p s://w w w.n c b i.n l m.n i h.g o v/ g e o/)[5]㊂以如下检索式进行检索:S L E[A l l F i e l d s] A N D H o m o s a p i e n s [p o r g n]A N D( g s e [F i l t e r] A N D E x p r e s s i o n p r o f i l i n g b y a r r a y [F i l t e r]),最终获得由G R E I D I N G E R等提交的基于G P L570芯片平台(A f f y m e t r i x H u m a n G e n o m e U133P l u s2.0A r-r a y)的G S E61635芯片数据(h t t p s://w w w.n c b i. n l m.n i h.g o v/g e o/q u e r y/a c c.c g i?a c c=G S E61635)和D U C R E U X等提供的同样基于G P L570芯片平台的G S E72754芯片数据(h t t p s://w w w.n c b i.n l m. n i h.g o v/g e o/q u e r y/a c c.c g i?a c c=G S E72754)㊂G S E61635基因芯片和G S E72754基因芯片均采用全血细胞为研究样本㊂G S E61635芯片数据作为发现组,来自另一队列的G S E72754芯片数据作为验证组㊂G R E I D I N G E R等共检测了129个样本的全血m R N A,其中包括来自同一S L E患者队列的99例样本及来自健康人群队列的30例样本㊂D U C R E U X等共检测了52个样本的全血m R N A,其中包括S L E患者队列的42例样本及来自健康人群的10例样本㊂1.2方法1.2.1 D E G s的数据处理基于R语言环境下使用B i o c o n d u c t o r芯片数据分析包中的i m p u t e包[6]对所获取的芯片数据通过使用k最近邻算法进行缺失值的补全㊂对补全后的数据进行背景校正和归一化处理并绘制出处理前后的芯片数据值分布效果的箱体图,并利用主成分分析来对一系列可能相关的变量的观测值进行线性变换降维处理和分析疾病组与对照组整体数据之间有无显著性差异㊂最后通过l i mm a包[7]使用线性回归模型来评估多因素设计实验背景下的差异表达,拟合构建对比模型并筛选D E G s㊂D E G s筛选标准要求为:(1)差异倍数绝对值大于或等于2(|l o g F C|ȡ2);(2)错误发现率(F D R)<0.05㊂筛选后的D E G s数据可视为表达具有显著性差异的D E G s㊂使用R语言中的g g p l o t2包[8]绘制D E G s的火山图,p h e a t m a p包绘制出D E G s的聚类分析热图㊂1.2.2 G O富集分析和K E G G信号通路分析G O[9]富集分析是大规模功能富集研究的常用方法,G O数据库可分别从生物学过程(B P)㊁分子功能(M F)和细胞内定位(C C)对基因产物进行标准化的描述㊂K E G G[10]数据库是一个被广泛使用的数据库,其中存储了大量关于基因组学㊁蛋白组学和生物学通路相关的数据㊂笔者使用在线工具D A V I D6.8[11]和E n r i c h r[12]㊂1.2.3蛋白质互作网络的建立和关键基因鉴定通过构建蛋白质互作网络分析蛋白质互作信息并进一步挖掘网络图中的关键基因㊂利用S T R I N G 11.0[13]将之前筛选出来的D E G s导入S T R I N G数据库,综合得分大于0.4则认为蛋白-蛋白之间相互作用明显㊂随后,利用C y t o s c a p e软件(3.6.1版)将从S T R I N G数据库检索出的蛋白质互作网络绘制成图㊂利用分子复合检测算法(M C O D E)[14]对基于已知蛋白质互作网络中可能影响S L E发生㊁发展的候选基因模块进行了预测,根据聚类得分鉴定出最重要的M C O D E聚类模块㊂最后,使用C y t o s c a p e插件C y t o-H u b b a(3.4.0版)[15]对网络中的连通度进行了统计分析,以获取蛋白质互作网络中的重要节点或中心基因㊂1.2.4核心基因的再次验证利用G S E72754芯片中的数据对筛选出的核心基因在S L E患者和健康成年人中的表达情况进行验证㊂使用t检验(对于正态分布的数据)或非参数检验(对于非正态分布的数据)评估各组之间定量参数的差异㊂使用G r a p h P a d P r i s m6.1软件建立图表㊂2结果2.1 D E G s的筛选使用基于R语言对G S E61635原始芯片数据进行背景校正和归一化处理并绘制出处理前后的芯片数据值分布的箱体图,见图1㊂2004重庆医学2020年12月第49卷第23期A :校正前;B :校正后㊂图1 背景校正和归一化处理前后芯片数据值分布的箱体图利用主成分分析使用正交变换法来对一系列可能相关的变量的观测值进行线性变换降维处理并绘制二维图显示两组整体数据之间存在显著性差异,见图2㊂H C :健康对照组;S L E :系统性红斑狼疮组㊂图2 主成分分析二维图初步筛选发现,G S E 61635芯片共有626个表达改变明显的D E G s ,含429个上调基因,197个下调基因,G S E 61635芯片D E G s 的火山图与聚类分析热图分别见图3㊁4㊂红色:上调基因;绿色:下调基因㊂图3 D E G s的火山图红色:上调基因;绿色:下调基因;H C :健康对照组;S L E :系统性红斑狼疮组㊂图4 D E G s 的聚类分析热图2.2 G O 富集分析和K E G G 信号通路分析应用在线生物信息学数据库D A V I D 对上述626个D E G s 进行G O 富集分析,主要涉及细胞对Ⅰ型干扰素的反应㊁病毒基因组复制的负调控和Ⅰ型干扰素信号通路调节,见图5㊁6㊂图5 分类柱状图3004重庆医学2020年12月第49卷第23期红色:病毒防御反应;黄色:抵抗病毒感染;绿色:Ⅰ型干扰素信号通路;蓝色:细胞对Ⅰ型干扰素的反应;紫色:对Ⅰ型干扰素的反应㊂图6富集和弦图同样运用在线分析数据库D A V I D对上述626个D E G s进行K E G G信号通路分析,D E G s主要参与R I G-Ⅰ样受体信号通路㊁胞质D N A传感通路和单纯疱疹病毒感染等通路,见图7㊂图7 D E G s的K E G G信号通路分析2.3蛋白质互作网络与模块化分析为了更好地了解哪些D E G s最有可能成为S L E 致病最核心的关键基因,笔者选择了蛋白间互作评分大于或等于0.7的蛋白节点㊂使用C y t o s c a p e软件将不相连的节点去除,绘制出最终的蛋白质互作网络图,见图8㊂使用M C O D E插件对蛋白质互作网络进行了模块化分析,根据M C O D E聚类条件筛选出评分最高的核心模块㊂再使用C y t o H u b b a插件的D e g r e e算法(图9中颜色越深D e g r e e算法所计算得分越高)对该核心模块进一步分析,最终得到10个关键基因,其中包括:O A S L㊁O A S1㊁O A S2㊁O A S3㊁I F I T3㊁M X1㊁I F-I T1㊁D D X58㊁R S A D2㊁I R F7㊂这些基因在整个蛋白质互作网络中相对于其他基因而言存在着更强的互作关系,因此相对于其他基因而言它们在S L E的发病过程中可能发挥着更加决定性的作用㊂红色菱形:表达上调蛋白;绿色六边形:表达下调蛋白㊂图8 D E G s的蛋白质互作网络分析图9根据D e g r e e算法获得最终的10个关键基因2.4核心基因的验证利用G S E72754芯片中的数据对筛选出的核心基因在S L E患者全血细胞和健康成年人全血细胞中的表达情况进行验证,10个关键基因表达仍明显上调㊂3讨论目前,S L E的确切病因尚未完全阐明,普遍认为该病是在特定遗传背景的基础上,因激素水平变化和环境因素(如感染㊁药物㊁紫外线㊁饮食等)或某些未知因素的参与,通过表观遗传修饰破坏免疫系统的平衡,导致免疫细胞异常增殖,活化产生大量的自身抗体,最终导致多脏器损伤[1,16]㊂所以,遗传因素对于明确S L E的发生和发展过程至关重要㊂但是,目前尚未发现单个因果基因,相反,目前越来越多的研究发现在S L E的发生㊁发展过程中多基因之间的相互作用与该病的发病及多器官系统受累的情况密切相关[3-4]㊂微阵列芯片和高通量测序可用于同时大批量地定量测定基因组的表达水平,并结合生物信息学分析鉴定与疾病相关的生物途径和关键基因㊂本研究使用G S E61635芯片中包含的基因表达谱,共有626个4004重庆医学2020年12月第49卷第23期D E G s在S L E疾病组中的表达与健康对照组相比有着明显不同㊂O A S L㊁O A S1㊁O A S2和O A S3是一类受I F N调控的基因,属于2'-5'-寡腺苷酸合成酶家族成员且均位于12号染色体上,相互之间均具有较高程度的连通性㊂O A S具有不同的亚型:O A S1㊁O A S2㊁O A S3和O A S L,它们被认为是参与机体对病毒感染的固有免疫反应的必需蛋白[17]㊂它们可在干扰素的诱导下进行蛋白质的编码,并在2'-特异性核苷酸转移反应中使用三磷酸腺苷合成2',5'-寡腺苷酸㊂这些分子可激活潜在的R N a s e L,从而导致病毒和细胞内源R N A的降解,并抑制病毒复制[18]㊂在一项评估S L E 和病毒感染患者的研究中发现,在活动期S L E患者中,O A S1㊁O A S2㊁O A S3和O A S L m R N A的转录水平与病毒感染患者及健康人相比明显增加[19]㊂对于非活动期S L E和病毒感染患者,O A S1升高但O A S L 降低;而高水平的O A S L与合并病毒感染的S L E患者则呈现出负相关关系,这意味着O A S1和O A S L或许能作为病毒感染和狼疮活动的鉴别指标㊂这再次证实了先前的研究,病毒感染和抗病毒相关免疫反应极大地促进了S L E的发生㊁发展[20]㊂I F I T1是经干扰素诱导产生的抗病毒R N A结合蛋白之一,其可特异性结合带有5'-三磷酸基团(P P P-R N A)的单链R N A,从而充当病毒单链R N A的传感器并抑制病毒信使R N A的表达[21]㊂I F I T1是第一个被认为可作为S L E潜在致病因素的基因㊂目前已有研究指出I F I T1能够与R h o/R a c鸟嘌呤核苷酸交换因子相互作用,调节R h o/R a c蛋白的活化并进一步加重S L E病情的恶化[22]㊂I F I T3是一种蛋白质编码基因,该基因与I F I T1互为重要旁系同源物,且均为I F N诱导产生的抗病毒蛋白[23]㊂I F I T3可作为细胞和病毒过程㊁细胞迁移㊁增殖㊁信号传导和病毒复制的抑制剂,可通过充当将T B K1桥接至MA V S的衔接子来增强MA V S介导的宿主抗病毒反应,从而导致T B K1激活和I R F3磷酸化,磷酸化I R F3易位进入细胞核以促进抗病毒基因转录㊂通过上调细胞周期负调节剂C D K N1A/p21和C D K N1B/p27表现出抗增殖活性㊂通常,C D K N1B/p27的转换受C O P S5调控, C O P S5结合细胞核中的C D K N1B/p27并将其输出至细胞质,以进行泛素依赖性降解㊂I F I T3在细胞质中可隔离C O P S5,从而增加核C D K N1B/p27蛋白表达水平,间接负向调节I F I T1的凋亡速度[23-24]㊂M X1是一种蛋白质编码基因,具有与G T P结合和G T P酶活性等生物学功能,对多种R N A病毒和某些D N A病毒具有抗病毒活性,其靶标病毒包括负链R N A病毒和H B V㊂M X1主要富集于干扰素γ信号传导途径和T o l l样受体信号传导途径[25]㊂M X1是近些年来S L E中受到广泛研究的Ⅰ型干扰素诱导基因㊂有研究发现狼疮性肾炎患者外周血单个核细胞和肾固有细胞中M X1基因表达明显增加,并推测M X1在S L E中的高表达可能与调控区C p G s的低甲基化有关[26]㊂S H I M I Z U等[27]也发现狼疮性肾炎患者免疫抑制治疗后M X1表达明显降低,并且认为M X1是诊断S L E患者及判断狼疮肾炎活动性的重要潜在指标㊂I R F7是I R F家族的成员,参与了与免疫系统相关的多种功能和信号通路,包括T o l l样受体信号通路㊁N O D样受体信号转导㊁R I G-Ⅰ样受体信号转导和细胞内D N A感应通路㊂I R F7是Ⅰ型干扰素依赖性免疫应答的关键转录调节因子[28]㊂I R F7在正常细胞的细胞质中以非活性形式存在,而当病毒感染细胞后,经双链R N A或T o l l样受体信号转导,I K B K E和T B K1激酶将I R F7磷酸化并诱导其构象变化,导致其二聚体化并与其他共激活因子一起与启动子中干扰素刺激应答元件结合,从而调节Ⅰ型干扰素基因和干扰素刺激基因的转录,由此在免疫应答中发挥关键作用[29]㊂尽管越来越多的研究已证实了I R F7基因的遗传多态性在S L E发病机制中的功能及作用,但关于I R F7在S L E中的机制研究仍局限于鼠类㊂所以在人类中仍需要进行更多的研究,以进一步阐明I R F7和S L E之间的明确关系㊂D D X58是一种蛋白质编码基因,该基因编码可R N A解旋酶-DE A D框蛋白基序和半胱天冬酶募集域等蛋白质㊂其相关富集信号通路中有干扰素γ信号传导通路和R I G-Ⅰ/M D A5介导的干扰素α/β诱导途径[30]㊂D D X58可充当病毒核酸的胞质传感器,并在监测病毒感染和激活一系列抗病毒反应(包括诱导Ⅰ型干扰素和促炎性细胞因子)中起主要作用㊂R S A D2是一种干扰素诱导型铁硫簇结合抗病毒蛋白,在Ⅰ型和Ⅱ型干扰素诱导的细胞抗病毒状态中起重要作用㊂R S A D2可通过干扰脂筏抑制质膜上的病毒的出芽过程,从而表现出抗病毒活性[22]㊂也可通过调节NF K B1和J u n B的活性,促进T细胞受体介导的G A T A3激活和T h2细胞因子的产生,从而在C D4+T细胞的活化和分化中发挥重要作用㊂然而,D D X58和R S A D2在S L E中的表达水平与具体功能作用尚未见报道,这对于进一步研究S L E相关分子机制提供了全新的依据与思路㊂既往的研究[31]仅通过C y t o H u b b a算法分析单张芯片数据(G S E65391)发现I F I44L㊁I F I T3和R S A D2基因与S L E的发生㊁发展密切相关,且因为上述研究并未对芯片的原始测序数据进行背景校正和归一化处理,导致其最终结果可能存在偏倚㊂而笔者此次的研究首先选择了两张(G S E61635㊁G S E72754)不同于朱晴等[31]研究所采用的芯片测序结果;其次,本研究中对芯片的原始测序数据进行了背景校正和归一化5004重庆医学2020年12月第49卷第23期处理,并通过主成分分析评估其分组间是否存在明显差异;然后,采用了更为成熟的M C O D E聚类模块分析选择核心模块,在核心模块已经确定的基础上运用C y t o H u b b a算法进一步评估核心基因;最后,通过另一张第三方研究提供的芯片数据,对前述筛选出来的核心基因进行了验证,再次证实了本研究结果的可靠性㊂综上所述,本研究采用了系统性的生物信息学分析方法,通过对G E O数据库中的S L E相关基因芯片数据进行综合分析,筛选得到了S L E致病相关的D E G s并经G O富集分析和K E G G通路分析确定了Ⅰ型干扰素信号通路㊁R I G-Ⅰ样受体信号通路和单纯疱疹病毒感染相关通路可能参与S L E的致病㊁发生及发展㊂此外,通过构建蛋白质互作网络并利用分析算法获得10个关键基因,其中O A S L㊁O A S1㊁O A S2㊁O A S3㊁I F I T3㊁M X1㊁I F I T1㊁I R F7等基因虽在S L E中有过部分研究但它们具体参与S L E的致病机制尚未明确,而D D X58㊁R S A D2基因与S L E的具体关系尚未见报道,本研究发现并证实其在S L E患者中存在高表达的情况,为探究S L E致病相关分子机制㊁发掘潜在诊断标志物及开发治疗新靶点提供了新的理论依据与方向㊂参考文献[1]B A K S H I J,S E G U R A B T,W I N C U P C,e t a l.U n m e t n e e d s i n t h e p a t h o g e n e s i s a n d t r e a t m e n to f s y s t e m i c l u p u s e r y t h e m a t o s u s[J].C l i n R e vA l l e r g y I mm u n 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