王卓雅， 王燕琳， 杨志华， 孙慧芳， 张 奇， 杨 靖， 许予明

阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease，AD)是一种年龄相关的神经退行性疾病，也是认知功能下降最常见的病因。目前，全球有4000多万人患有AD，预计到2050年，这一数字将超过1亿[1]。影像学的应用在AD诊断方面有极大影响，研究表明AD脑萎缩的模式不是随机的，通常是缓慢有序发展的，首先涉及海马体，然后扩散到内侧顶叶、外侧颞叶和额叶区域，最终影响皮质的所有区域，因此，海马体的是区分AD的最佳区域[2]。关于AD的发病机制存在很多种假说，包括淀粉样蛋白级联反应，tau过度磷酸化，神经递质和氧化应激等[3]，但具体的发病机制和最佳的治疗方案仍未明确。目前，有几种针对Aβ和tau的药物可以改善症状，但这些药物不能延缓疾病的进展。在我们此次的研究中，利用GEO数据库结合GO富集分析、KEGG通路分析、PPI网络分析、基因共表达网络分析等生物信息学方法，识别可能参与AD发生发展的关键基因。因此，探讨AD发病的分子机制，进一步为AD的精准治疗提供依据。

1 对象与方法

1.1 资料来源 GEO(Gene Expression Omnibus database)数据库(https：//www. ncbi. nlm. nih. gov/geo/)系美国国立生物技术信息中心(NCBI)创建并维护的基因表达数据库，是目前最全面的公共基因表达数据库[4]。从GEO数据库中搜索获取基因芯片GSE5281，该芯片包含161个人大脑组织，芯片数据是通过Affymetrix U133 Plus 2.0 array获取的表达谱，其中包括6个脑区样本，分别是内嗅皮质(AD患者10例，正常对照13例)、海马(AD患者10例，正常对照13例)、内侧颞叶(AD患者16例，正常对照12例)、后扣带回(AD患者9例，正常对照13例)、额上回(AD患者23例，正常对照11例)和初级视觉皮质(AD患者19例，正常对照12例)。……