简介:摘要目的基于生物信息学对肺结核潜在的生物标志物进行预测。方法选取NCBI数据库的肺结核患者外周血数据。借助GEO2R工具,从而获得其中的差异表达基因(DEGs)。应用维恩图获得其中的共表达DEGs,再进一步的应用string数据库构建DEGs所对应的PPI网络,应用cytoscape软件获得上述PPI网络中的hub基因。结果根据维恩图结果,共获得90个差异基因。其中,同TB关系较为密切的基因为LRG1,RPAS2,MAPK14,DUSP3,OSM,SOCS3,GATA3,PTPDC1,IRAK3,TLR5,NAIP。根据cytoscape的结果可知,MAPK14、TLR5及IRAK3三个基因可作为TB研究的相关biomarker做进一步研究。结论MAPK14、TLR5及IRAK3在所分析数据集内都呈现高表达的趋势。可推测,其同TB的发病及痊愈关系密切。而应用生物信息学可以快速锁定靶点,为未来的生物标志物选定,提供依据。