·论著·基于ＧＥＯ数据库的生物信息学分析筛选抑郁症诊断标志物张敏，和申，丁蕾，金锋，黄佳，蔡亦蕴，彭代辉摘要：目的：通过生物信息学分析方法筛选潜在的抑郁症诊断标志物，探讨这些基因在抑郁症疾病过程中的生物作用。方法：ＧＳＥ９８７９３数据集包含１２８位抑郁症患者，６４位健康对照的外周血表达谱芯片数据，采用Ｒ语言Ｌｉｍｍａ包，以｜ｌｏｇ２ＦＣ｜＞０．１，Ｐ＜０．０５为标准，分析数据集中的差异表达基因，并使用在线网站Ｍｅｔａｓｃａｐｅ分析基因功能，对这些差异表达基因进行批量ＲＯＣ分析，筛选出ＡＵＣ最大的前３０个差异表达基因，通过Ｌａｓｓｏ回归和多元逻辑回归构建抑郁症诊断模型，并采用Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ方法进行内部验证。结果：构建出包含ＧＺＭＫ，ＲＥＴＮ，ＣＤ４８，ＬＯＣ１５３６８４，ＦＺＤ５，ＤＡＯ，ＳＥＲＴＡＤ２这７个差异基因在内的抑郁症诊断模型，其ＡＵＣ＝０．８８６１（９５％ＣＩ＝０．８４～０．９３），模型内部验证证实其具有较好的区分度及校准度。结论：本研究通过基因表达谱数据分析，获得包含７个基因在内的抑郁症诊断模型，并发现该模型具有较高的诊断价值。关键词：生物信息学；抑郁症；差异表达基因；诊断模型中图分类号：Ｒ７４９．４文献标识码：Ａ文章编号：１００５３２２０（２０２３）０４０２７６０４ＳｃｒｅｅｎｉｎｇｏｆｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｍａｒｋｅｒｓｂａｓｅｄｏｎｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓａｎａｌｙｓｉｓｏｆＧｅｎｅＥｘｐｒｅｓｓｉｏｎＯｍｎｉｂｕｓｄａｔａｂａｓｅＺＨＡＮＧＭｉｎ，ＨＥＳｈｅｎ，ＤＩＮＧＬｅｉ，ＪＩＮＧＦｅｎｇ，ＨＵＡＮＧＪｉａ，ＣＡＩＹｉｙｕｎ，ＰＥＮＧＤａｉｈｕｉ．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭｏｏｄＤｉｓｏｒｄｅｒｓ，ＳｈａｎｇｈａｉＭｅｎｔａｌＨｅａｌｔｈＣｅｎｔｅｒ，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ：Ｔｏｆｉｎｄｔｈｅｐｏｔｅｎｔｉａｌｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｍａｒｋｅｒｓｏｆｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎｂｙｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓａｎａｌｙｓｉｓｔｏｅｘｐｌｏｒｅｔｈｅｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｒｏｌｅｓｏｆｔｈｅｓｅｇｅｎｅｓｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎ．Ｍｅｔｈｏｄ：ＴｈｅＧＳＥ９８７９３ｄａｔａｓｅｔｃｏｎｔａｉｎｓｔｈｅｐｅｒｉｐｈｅｒａｌｂｌｏｏｄｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｐｒｏｆｉｌｅ...
