刘新园， 阳 光， 程 青△

1泰康同济(武汉)医院急诊科，武汉 430050 2中部战区总医院老年病科，武汉 430070

全身炎症反应综合征相关急性肾损伤(SIRS-associated acute kidney injury，S-AKI)是危重患者常见的并发症，有着极高的死亡率[1-4]。全身炎症反应综合征和急性肾损伤(acute kidney injury，AKI)虽然为独立的疾病，但二者常互为因果[5]。由于全身炎症反应综合征本身复杂而独特的病理生理机制，使得S-AKI与其他原因诱导的AKI不同。我们常难以通过临床常见指标来判断患者在发生全身炎症反应综合征期间何时出现S-AKI，导致难以及时干预预防肾损伤。本研究拟通过对全身炎症反应综合征发生和未发生急性肾损伤患者的基因芯片数据进行再分析整合寻找出与S-AKI发生和严重程度相关的分子标记物，从而为今后的研究和临床治疗提供线索。

1 研究方法

1.1 GEO数据集获取

本研究从Gene Expression Omnibus(GEO)数据库(https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)中筛选样本数大于100，且为全身炎症反应综合征合并AKI和不合并AKI的临床结果数据集，筛选到了数据集GSE67401(下载时间：2020.12.28)。其中包括发生全身炎症反应综合征不合并AKI患者58例，全身炎症反应综合征合并1级AKI 36例，全身炎症反应综合征合并2/3级AKI 17例，需进行血液透析治疗患者22例。依据GEO数据库中提供的注释信息，对上述数据集进行注释、数据集标准化处理后获得可以进一步分析的数据。

1.2 基因共表达网络构建(weighted gene co-expression network analysis，WGCNA)和模块筛选

WGCNA是一种常用的基因共表达网络筛选技术，已被广泛应用于识别和筛选各种疾病生物标记物[6]。我们对其步骤进行简要描述，利用R软件中的“WGCNA”分析包构建基因共表达网络[7-8]，据此获得每个基因之间的关联性，并构建基因之间相关矩阵和拓扑重叠矩阵，用于度量基因的网络连通性[9-10]和确定软阈值大小。……