摘要

背景：骨关节炎（OA）是最常见的慢性关节疾病，由于人口老龄化和肥胖率上升，其发病率正在不断上升，对人类的健康和福祉产生了重大影响。因此，通过生物信息学分析 OA 的关键靶点有助于发现新的生物标志物，从而改善其诊断。

研究方法：从基因表达总库（GEO）数据库中筛选微阵列和 RNA-seq 结果。对DEGs进行功能富集分析、蛋白-蛋白相互作用（PPI）分析和加权基因共表达网络分析（WGCNA）。还进一步进行了 RT-qPCR 和 WB 分析，以验证 OA 大鼠中枢基因的表达情况。

结果：本研究利用 GSE169077 和 GSE114007 数据集，通过差异表达分析和加权基因共表达网络分析（WGCNA）确定了 35 个关键基因。富集分析表明，这些关键基因主要富集在 HIF-1 信号通路、ECM-受体相互作用和 FoxO 信号通路中。通过整合蛋白-蛋白相互作用（PPI）分析、动物模型验证和 ROC 曲线分析，最终确定了四个关键基因（GADD45B、CLDN5、HILPDA 和 CDKN1B）。

结论：总之，这些已发现的关键基因可作为预测和治疗 OA 的新靶点，为 OA 的病因和发病机制提供新的见解。