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| 目的 探讨脑出血发生进展过程中的关键基因及信号通路。 方法 从 GEO 数据库获取脑出血基因信息，并使用
R 语言进行分析。筛选出脑出血样本和正常样本的差异表达基因（DEGs），采用基因本体论（GO）富集分析和京都基因和基因组
数据库（KEGG）通路分析，并进行基因集富集分析（GSEA）和基因集变异分析（GSVA），构建蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络并
筛选出核心基因（Hub 基因）。构建脑出血大鼠模型，同时取脑出血组大鼠的出血区附近脑组织和对照组大鼠 0.9%氯化钠注射液
对照注射区附近的脑组织进行实验，对排名前 4 的 Hub 基因表达水平进行实时荧光定量逆转录聚合酶链反应（qRT-PCR）验证。
结果 共筛选出 177 个 DEGs，其中 137 个表达上调，40 个表达下调，GO 富集分析显示最主要的生物学功能包括白细胞迁移、趋
化性、趋性、白细胞趋化性等，KEGG通路分析显示主要的通路包括细胞因子间受体互相作用、病毒蛋白与细胞因子及受体间相互
作用、疟疾、类风湿性关节炎、军团菌病等。GSEA 显示脑出血数据集的基因显著富集在白细胞介素（IL）-18 信号通路、转化生长
因子-β（TGF-β）受体信号通路、肿瘤蛋白 53（TP53）通路、Janus 激酶（Jak）-信号转导及转录激活因子（STAT）信号通路、丝裂原
活化蛋白激酶（MAPK）6和MAPK4信号通路、磷脂酰肌醇3-激酶（PI3K）-蛋白激酶B（AKT）信号通路等生物学相关功能和信号通
路。GSVA 显示活性氧物种途径、未折叠蛋白反应、哺乳动物雷帕霉素靶蛋白 1（mTORC1）信号通路、IL-2/STAT5 信号通路、炎症
反应、凋亡、IL-6/Jak-STAT3 信号通路、TGF-β 信号通路等通路在脑出血中差异有统计学意义（均 P＜0.05）。Hub 基因关联程度
从高到低依次为 IL-6、CCL2、IL-1β、CXCL8、CXCL1、CXCR4、ITGAM、TLR2、VCAM1、CD163。qRT-PCR 实验证实，与对照组大
鼠相比较，IL-6、CCL2、IL-1β、CXCL8 的 mRNA 表达水平在脑出血组大鼠出血区附近的脑组织中明显上调（均 P＜0.05）。 结
论 脑出血发生发展中的关键基因为IL-6、CCL2、IL-1β、CXCL8，主要信号通路包括炎症反应、Jak-STAT信号通路、TGF-β信号
通路等。 |
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| DOI：10.12056/j.issn.1006-2785.2025.47.6.2024-1441 |
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| 基金项目:国家自然科学基金资助项目（82171366）；浙江省医药卫生科技计划项目（2025KY1258）；宁波市医学重点学科建设计划
项目（2022-F04） |
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