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基于加权基因共表达网络分析鉴定 2 型糖尿病枢纽基因
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摘要:目的:利用生物信息学技术筛选 2 型糖尿病(T2DM)枢纽基因。方法:从 GEO 数据库下载 T2DM 相关芯片 GSE20966,筛选差异表达基因(DEGs),通过加权基因共表达网络(WGCNA)分析基因与临床性状的关系,获取关键 DEGs 并进行功能富集。采用 LASSO 回归筛选枢纽基因,并绘制 ROC 曲线评估诊断效能。结果:共鉴定 209 个 DEGs, 其中 157 个上调、52 个下调。WGCNA 显示黄色模块与 T2DM 最相关(r=0.69, P=0.001)。交集获得 59 个关键 DEGs, GO 和 KEGG 富集分析显示其主要参与转运、细胞外区域、胰腺分泌等过程。LASSO 回归筛选出 7 个枢纽基因(MDFIC、 EFHD2、LMBRD2、GALNT14、IGFBP3、KCNG3、GPR116),ROC 曲线 AUC=0.96,显示良好诊断效能。结论:这 7 个基因有望作为 T2DM 的新型诊断标志物和治疗靶点。
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