张青 王翔 鞠强 陈颖

(青岛大学附属医院，山东 青岛 266003 1 内分泌与代谢病科； 2 输血科)

糖尿病肾病(DN)在世界范围内的患病率逐渐增高[1-3]，是终末期肾病(ESRD)的主要原因，约占中国所有ESRD患者的16.4%[4-5]。临床上，DN患者的特点是蛋白尿和血清肌酐(SCR)水平增高，肾小球滤过率(GFR)降低[6]。病理上，DN的特征可分为肾小球病变和肾小管间质改变[7]，其中肾小球病变包括肾小球膜延伸、细胞外基质改变、肾小管间质纤维化及肾小球硬化[8]。肾小球病变与DN的进展密切相关。然而对DN肾小球病变组织的基因表达谱的研究相对较少，临床上缺乏早期诊断以及防治DN进展的有效方法。因此，明确参与DN进程的关键基因对疾病的早期诊断和治疗尤为重要。

近年来，生物信息学方法已被广泛用于芯片数据的分析，以鉴定差异表达基因(DEG)并进行各种分析。但是，单个芯片数据分析的样本量小并且假阳性率高，难以获得可靠的结果。GEO数据库是一个公共基因组学数据库，存储了大量高通量基因表

达数据和相关信息[9]。本研究从GEO数据库下载信使RNA(mRNA)芯片数据集，筛选DN患者的肾小球组织与正常人肾小球组织的DEG。将DEG进行富集分析和蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络分析，识别出与DN紧密相关的候选基因，再将这些候选基因的表达水平与患者的临床指标进行相关性分析，获得DN前瞻性诊断生物标志物和临床治疗靶点的关键基因。

1 材料与方法

1.1 通过GEO数据库筛选DN肾小球组织与正常人肾小球组织的DEG

于GEO数据库的……