尤红俊，赵倩倩，任淑婷，寿锡凌，刁佳宇，董梦雅

（1.陕西省人民医院心血管内科，陕西西安 710068；2.空军军医大学第一附属医院临床免疫科，陕西西安 710032；3.西安交通大学医学部基础医学院，陕西西安 710061）

炎症性心肌病是与心力衰竭密切相关的心肌炎症性病变[1]。大量研究表明，其发病机制涉及病毒感染、免疫、遗传和环境等多个方面，且预后不佳[2]。因此，研究其发病机制，寻找疾病发生发展过程中的生物标志物，仍然是提高诊治水平、改善预后的重要手段。

基因芯片及测序技术的成熟产生了生物大数据，使人们对疾病的认识实现了从传统病理到基因水平的进一步飞跃，促进了精准医疗的诞生和发展。本研究基于基因表达综合数据库（gene expression omni⁃bus,GEO）中的炎症性心肌病表达谱芯片数据，应用生物信息学手段寻找差异表达基因（differentially ex⁃pressed genes,DEGs）和核心（hub）基因，构建蛋白相互作用网络，标记基因功能，探索发病机制，并对hub基因进行靶向作用药物筛查，为临床精准治疗提供思路。

1 数据与方法

1.1 数据下载在GEO数据库（www.ncbi.nlm.nih.gov/GEO）[3-4]中搜索“inflammatory cardiomyopathy”，得到一个探究人类炎症性心肌病基因表达谱的芯片数据集GSE4172。该数据集以细小病毒B19相关的、心肌炎症为特点的扩张型心肌病亚型为切入点，通过心内膜下心肌活检获得8名病例和4名健康对照的心肌组织样本，提取RNA，进行基因表达谱分析，采用Affymetrix Human Genome U 133 Plus 2.0 arrays实验平台，探索炎症性心肌病的基因表达谱。对得到的芯片数据进行预处理，包括对缺失值自动补全或基因对应多个探针取均值等，以及背景校正、标准化等。……