基于生物信息學對心肌缺血再灌注損傷關鍵基因的篩選及實驗驗證*

王建茹， 李興淵， 謝世陽， 程彥玲， 郭紅鑫， 朱明軍， 于 瑞

（河南中醫藥大學第一附屬醫院心臟中心，河南 鄭州 450000）

缺血再灌注損傷是指由于栓子等原因堵塞動脈，導致組織或器官血液供應不足，缺血一段時間后，恢復血流導致組織缺血性損傷進一步加重，器官功能進一步惡化的綜合征［1-2］。缺血再灌注損傷是許多疾病的主要病理因素，可發生在人體多個組織器官，如心、腦、腎、肝、腸等，臨床可表現為心肌冬眠、心力衰竭、腦功能障礙、胃腸功能障礙、腎小管壞死、肝衰竭和多器官功能障礙綜合征等［1-2］。心肌缺血再灌注 損傷（myocardium ischemia-reperfusion injury，MIRI）是缺血再灌注損傷最為常見的類型之一，急性心肌梗死經再灌注治療后，導致心肌繼發性損傷，再灌注所造成的心肌損傷可占最終心肌梗死面積的50%，已成為最常見的臨床問題［3-4］。MIRI 病理過程復雜，涉及多種生物學途徑，其具體機制尚未完全闡釋清楚，臨床防治仍具有挑戰性，需不斷探索和優化防治措施及方案。因此，積極探索MIRI 病理過程中潛在的分子機制及關鍵基因，發掘有效延緩或逆轉MIRI的方法和措施，具有十分重要的臨床意義，一直是心血管領域研究的重點和熱點。

近年來，隨著高通量技術及生物信息學的發展，他們在醫學領域尤其是基礎醫學研究中得到了廣泛的應用，可以幫助研究者揭示疾病的發生發展機制，挖掘疾病診斷和預后相關的生物標志物及調控網絡，開發疾病新的防治措施或方法等。現階段，高通量技術聯合生物信息學分析的方法已被用于MIRI的研究中，為MIRI 的研究提供了強大的技術和方法支持，可幫助研究人員更全面地解析MIRI。諸多研究利用生物信息學分析的方法對高通量技術所獲取的MIRI復雜數據進行了整合分析，發現MIRI病理過程中的鐵死亡相關基因、競爭性內源RNA（compet‐ing endogenous RNA， ceRNA）調控網絡、可能的關鍵基因、非編碼RNA、潛在的防治小分子藥物等［5-9］。總體而言，高通量技術和生物信息學在深化理解MIRI 病理機制，促進潛在藥物靶點研發和診斷標志物的挖掘等方面做出了重要貢獻。

因此，本研究擬從公共數據庫中獲取大鼠MIRI相關數據集開展相關研究（圖1）。一方面利用穩健排序整合（robust rank aggregation， RRA）方法篩選穩健差異表達基因（differentially expressed genes，DEGs）；另一方面，利用替代變量分析（surrogate vari‐able analysis， SVA）包將各數據集合并后再篩選合并DEGs，取交集獲取共同DEGs。隨之，構建共同DEGs的蛋白相互作用（protein-protein interaction， PPI）網絡，篩選關鍵基因。然后，構建MIRI 大鼠模型，檢測關鍵基因的mRNA 和蛋白表達情況；并對關鍵基因介導MIRI 的情況開展文獻回顧研究。最后，為了進一步揭示關鍵基因介導MIRI可能的機制對其開展基因集富集分析（gene set enrichment analysis， GSEA）。本研究將有助于理解MIRI病理過程中潛在的干預靶點和作用機制，可為其防治提供一定的參考。

Figure 1. Flowchart of research process. Limma： linear models for microarray data； SVA： surrogate variable analy‐sis； RRA： robust rank aggregation； DEGs： differen‐tially expressed genes； PPI： protein-protein interac‐tion； GSEA： gene set enrichment analysis； MIRI：myocardium ischemia-reperfusion injury. FC： fold change.圖1 研究流程圖

材料和方法

1 數據的下載和預處理

從GEO 數據庫（http：//www. ncbi. nlm. nih. gov/geo/）和ArrayExpress 數據庫（https：//www.ebi.ac.uk/biostudies/arrayexpress）中下載與大鼠MIRI 相關的數據 集GSE122020、E-MEXP-2098 和E-GEOD-4105。E-GEOD-4105 數據集分別由缺血30 min，再灌注2 d和7 d 兩部分數據組成；GSE122020 和E-MEXP-2098數據集僅提取對照組（大鼠心臟前降支僅穿線不結扎）和實驗組（大鼠心臟前降支結扎一定時間后再去除結扎線）的數據（表1）。依據平臺/芯片的注釋文件利用實用提取和報告語言（practical extracting and report language， Perl）腳本，將探針矩陣轉為基因表達矩陣；利用avereps 函數對基因對應多個探針取均值；利用normalize Between Arrays 函數對數據進行矯正；基因表達數值較大者，取以2為底的對數。

表1 數據庫中大鼠MIRI數據集的信息Table 1. Information of rat MIRI dataset in the database

2 穩健DEGs的篩選

利用微陣列數據線性模型（linear models for mi‐croarray data， limma）包，以|log2（fold change， FC）|>1和P<0.05 為閾值對預處理后的數據集的表達數據進行差異分析，篩選DEGs，獲取每個數據集中基因的log2FC 值，并保存為TXT 文件；然后，利用RRA 包對TXT 文件進行整合分析，按照|log2FC|>1 和P<0.05為條件篩選穩健DEGs，并利用pheatmap 包分別將上調和下調前10的基因進行熱圖可視化。

3 合并DEGs的篩選

將各數據集合并為一個數據集，再利用SVA 包去除合并數據集內的批次效應，保存為“merged_da‐taset.txt”文件；然后利用limma 包，再以|log2FC|>1 和P<0.05 為條件篩選合并DEGs，并用熱圖進行可視化。

4 共同DEGs的獲取及關鍵基因的篩選

利用Venn diagram 包將穩健DEGs 和合并DEGs取交集獲取共同DEGs。將獲得的共同DEGs 上傳至STRING 數據庫（https：//string-db.org/）中，選擇“Mul‐tiple proteins”模式，種屬設為“Rattus norvegicus”，互作得分設置為最高置信度≥0.400，進行蛋白互作分析，并將結果保存為tsv 格式。然后，將數據導入Cy‐toscape 3.7.2 軟件，構建PPI 網絡；利用cytoHubba 插件中的最大鄰域組件密度（density of maximum neigh‐borhood component， DMNC）算法來篩選關鍵基因（即依據DMNC算法計算出的評分，按降序排序前5的基因）［10］。從“merged_dataset.txt”文件中提取關鍵基因的表達量，利用pROC包繪制關鍵基因的受試者工作特征（receiver operating characteristic， ROC）曲線以評價其診斷效能。

5 關鍵基因的驗證

5.1 構建MIRI 大鼠模型 18 只6～8 周齡SD 大鼠［許可證號：SCXK（豫）2019-0002］隨機分為對照組和實驗組。2%戊巴比妥鈉（40 mg/kg）腹腔注射麻醉并仰臥位固定大鼠，連接心電圖，術區常規備皮消毒，氣管插管，連接小動物呼吸機；于左側第4、5 肋間切口，打開胸腔，暴露心臟，探查確定左心耳，于肺動脈圓錐與左心耳交界距離左心耳根部約3 mm 處用6-0號手術線結扎冠狀動脈左前降支，肉眼見結扎線以下心肌顏色變蒼白或發紺，心電圖ST 段持續弓背抬高，說明心肌缺血成功；去除結扎線，心肌恢復紅潤且ST段下降至少1/2，提示再灌注成功。實驗組以缺血30 min 再灌注2 h 來構建MIRI 模型，對照組前降支僅穿線不結扎［11］。該動物實驗由河南中醫藥大學第一附屬醫院實驗動物福利倫理審查委員會批準（批準號：YFYDW2020004）。

5.2 心肌梗死面積檢測 利用2，3，5-氯化三苯基四氮唑（2，3，5-triphenyl-tetrazolium chloride，TTC）染色方法對心臟組織進行染色，以評價心肌梗死面積［11］。取下心臟后，PBS 洗滌3 次，利用大鼠心臟切片模具垂直于心臟長軸將其切成厚度為1mm的至少5 個切片，將切片置于2% TTC 染色液中，37 ℃避光孵育15 min，4%多聚甲醛固定，過夜拍照，梗死區為灰白色，非梗死區為磚紅色。

5.3 血清心肌損傷相關指標水平的測定 腹主動脈取血后，室溫靜置1 h；4 ℃，3 000 r/min 離心15 min，分離血清。按照乳酸脫氫酶（lactate dehydroge‐nase，LDH）和肌酸激酶同工酶MB（creatine kinase MB isoenzyme，CK-MB）試劑盒說明書的操作步驟檢測其水平。

5.4 關鍵基因mRNA 表達水平的檢測 取兩組大鼠適量心肌組織，加入研磨珠和RNA 提取液，用冷凍研磨儀充分研磨，提取總RNA 并測定其濃度，按照反轉錄試劑盒說明書合成cDNA 后進行RT-qPCR法，應用2－△△CT法對基因進行相對定量分析。引物序列由武漢賽維爾生物科技有限公司合成（見表2）。PCR 條件：95 ℃預變性30 s；95 ℃變性15 s；60 ℃退火延伸30 s，共40個循環。

表2 RT-qPCR引物序列Table 2. The sequences of the primers for RT-qPCR

5.5 Western blot 檢測關鍵基因的蛋白表達情況取兩組大鼠適量心肌組織，裂解，勻漿，離心提取總蛋白，BCA 法測定蛋白濃度，取80 μg蛋白上樣，SDSPAGE 分離，轉膜，封閉，孵育Ⅰ抗［MYC 原癌基因bHLH 轉錄因子（MYC proto-oncogene bHLH tran‐scription factor， MYC）、前列腺素內過氧化物合酶2（prostaglandin-endoperoxide synthase 2， PTGS2）、尿激酶型纖溶酶原激活物受體（plasminogen activator urokinase receptor， PLAUR）、胱天蛋白酶3（caspase-3， CASP3）和血紅素加氧酶1（heme oxygenase 1，HMOX1）抗體，均1∶1 000稀釋；β-actin 抗體，1∶2 000稀釋］，4 ℃過夜，TBST 洗膜5 min×3 次，室溫孵育Ⅱ抗（1∶5 000 稀釋），洗膜，ECL 化學發光劑曝光顯影，Image Lab 軟件分析目的條帶與內參照條帶的吸光度，進行相對定量分析。

5.6 統計學處理 運用SPSS 21.0軟件對進行統計分析，數據以均數±標準差（mean±SD）表示。兩組間比較采用t檢驗。以P<0.05為差異有統計學意義。

6 文獻回顧分析

分別以“關鍵基因”、“心肌缺血再灌注損傷”、“myocardial ischemic reperfusion injury”或“myocardi‐al ischemia reperfusion injury”為檢索詞，在中國知網（檢索日期從1915 年1 月～2023 年7 月）和Pubmed（檢索日期從1988 年1 月～2023 年7 月）中檢索相關文獻；下載并閱讀文獻，總結分析關鍵基因參與MIRI病理過程的情況。

7 關鍵基因的GSEA分析

以“merged_dataset. txt”文件中關鍵基因表達量的中位數為依據，將文件中的基因重新分為關鍵基因的高、低表達組。利用GSEA4.1.0 軟件，選擇c2.cp. kegg. v2023.1. Hs. symbols. gmt 作為參考基因集進行GSEA，以標準化富集得分（normalized enrich‐ment score， NES）的絕對數>1、名義P值（nominalPvalue）<0.05 和錯誤發現率（false discovery rate，FDR）<0.25為閾值篩選陽性基因集。

結 果

1 穩健DEGs的篩選結果

各數據集內樣本間存在明顯的差異（見圖2A-1～2A-4），經過矯正后樣本分布表現出了較好的一致性（見圖2B-1～2B-4）。差異分析結果顯示，以|log2FC|>1 和P<0.05 為閾值，E-GEOD-4105-2d 共篩選出172個DEGs（見圖2C-1）；E-GEOD-4105-7d 共篩選出200個DEGs（見圖2C-2）；E-MEXP-2098 共篩選出140 個DEGs（見 圖2C-3）；GSE122020 共篩選出1 496 個DEGs（見圖2C-4）。RRA 方法對各數據集進行整合，以|log2FC|>1 和P<0.05 為篩選條件，共鑒定出143 個穩健DEGs，其中上調114個，下調29個；前10個上調和下調穩健DEGs的熱圖見圖2D。

Figure 2. The screening results of robust DEGs. A-1～A-4：box plots of samples in the E-GEOD-4105-2d， E-GEOD-4105-7d， EMEXP-2098， and GSE122020 datasets before preprocessing；B-1～B-4：box plots of samples in the E-GEOD-4105-2d， EGEOD-4105-7d， E-MEXP-2098， and GSE122020 datasets after preprocessing；C-1～C-4：volcano plots of DEGs in the EGEOD-4105-2d， E-GEOD-4105-7d， E-MEXP-2098， and GSE122020 datasets；D：heatmaps of top 10 upregulated and downregulated robust DEGs.圖2 穩健DEGs的篩選結果

2 合并DEGs的篩選結果

各數據集合并為一個數據集后批次間存在明顯的差異（圖3A），經SVA 包去除批次效應后各樣本呈現較好的一致性分布（圖3B）。差異分析結果顯示，以|log2FC|>1 和P<0.05 為閾值，在“merged_dataset.txt”文件中，共篩選出48 個合并DEGs，其中上調43個，下調5個（圖3C）。圖3D為前20個上調和下調合并DEGs的熱圖。

Figure 3. The screening results of merged DEGs. A：box plots of samples in the merged dataset before preprocessing；B：box plots of samples in the merged dataset after preprocessing； C：volcano plot of merged DEGs in the merged dataset；D：heatmap of the top 20 upregulated and downregulated merged DEGs.圖3 合并DEGs的篩選結果

3 共同DEGs的獲取及關鍵基因的篩選

分別將穩健DEGs 和合并DEGs 的上調和下調DEGs 取交集后，獲得48 個共同DEGs，其中上調43個，下調5 個（見圖4A、4B）。圖4C 為共同DEGs 的PPI 網絡，該網絡包括221 條邊和39 個上調節點。DMNC 算法鑒定出的關鍵基因包括MYC、PTGS2、HMOX1、CASP3）和PLAUR。為了進一步評價關鍵基因診斷MIRI 的效能，本研究基于“merged_dataset.txt”文件中的數據，繪制了關鍵基因的ROC 曲線，結果顯示所有關鍵基因的曲線下的面積（area under the curve， AUC）值均大于0.8，除了PTGS2外其余4個關鍵基因的AUC 值均接近1，提示所有關鍵基因表現出了良好的診斷MIRI的性能（圖4D）。

Figure 4. Acquisition of common DEGs and selection of hub genes. A： venn diagram of upregulated robust DEGs and merged DEGs；B： venn diagram of downregulated robust DEGs and merged DEGs； C： PPI network diagram of common DEGs； D： ROC curve plot of hub gene.圖4 共同DEGs的獲取及關鍵基因的篩選

4 關鍵基因的驗證

本研究利用結扎SD 大鼠冠狀動脈前降支缺血30 min 再灌注2 h 來構建MIRI 模型。對照組大鼠可見正常心電圖，無ST 段、T 波、QRS 波的改變；實驗組大鼠心電圖可見ST段抬高，正常QRS波和T波消失，提示前降支結扎成功（圖5A）。對照組未見心肌梗死，實驗組可見明顯的心肌梗死情況，血清LDH 和CK-MB 水平明顯升高，提示MIRI 模型構建成功（圖5B～D）。如圖5E、F所示，與對照組相比，實驗組大鼠心肌組織中CASP3、PTGS2、PLAUR 和MYC 的蛋白和mRNA 表達水平顯著升高（P<0.05），HMOX1的蛋白和mRNA表達水平無顯著差異（P>0.05）。

Figure 5. Validation results of hub genes. A： electrocardiogram results during MIRI induction in two groups of animals； B： TTC staining results of rat hearts in two groups； C： results of LDH activity in serum of rats in each group； D： results of CK-MB in serum of rats in each group； E： protein expression electrophoresis image of hub genes； F： relative protein expression lev‐els of hub genes； G： relative mRNA expression levels of hub genes. Mean±SD. n=3. #P<0.05 vs control group.圖5 關鍵基因的驗證結果

5 關鍵基因的文獻回顧分析

通過文獻回顧性分析，本研究發現PTGS2 的高表達加劇了MIRI 的程度；文獻對MYC、HMOX1 和CASP3 參與MIRI 的報道存在不同的表達趨勢，但未有報道PLAUR參與MIRI病理過程的研究（表3）。

表3 關鍵基因文獻回顧的結果Table 3. Results of literature review on hub genes

6 PLAUR單基因GSEA結果

為了進一步揭示PLAUR 介導MIRI 病理過程可能的機制，本研究對PLAUR 開展了GSEA。結果顯示，以|NES| >1、P<0.05 和 FDR<0.25 為閾值，PLAUR 高表達組共富集到19 個陽性基因集，主要涉及NOD 樣受體信號通路、P53 信號通路、Toll 樣受體信號通路、JAK-STAT 信號通路、細胞凋亡、趨化因子信號通路和自然殺傷細胞介導的細胞毒性等（圖6A）；PLAUR 低表達組中富集到了9 個陽性基因集，主要涉及胰島素信號通路、丙酮酸代謝、脂肪酸代謝和氨基酸降解等（圖6B）。

Figure 6. Multiple GSEA enrichment plots of PLAUR. A： multiple GSEA enrichment plot of PLAUR high-expression group； B： mul‐tiple GSEA enrichment plot of PLAUR low-expression group.圖6 PLAUR的多GSEA富集圖

討 論

MIRI 病理過程復雜，具體機制尚不完全清楚。已有研究表明，MIRI 的發生和發展涉及到多種病理機制和分子過程，如氧化應激、細胞凋亡、線粒體功能障礙、焦亡、非編碼RNA、自噬和炎癥反應等［27-28］。目前，MIRI 的治療目標是減輕MIRI，保護心肌細胞免受損傷，主要的措施包括藥物治療（如抗凝血藥、抗栓藥、擴血管藥、抗氧化劑和抗炎藥等，旨在減輕MIRI 的程度）和介入治療（如支架植入和血栓抽吸等，盡快恢復冠脈的血流，減少心肌缺血時間）等［29］。臨床上，MIRI 現象仍無法避免，缺乏有效的治療措施。積極探索MIRI 病理過程中的關鍵基因，具有重要的研究價值和意義，將有助于深入了解MIRI 的分子機制、尋找新的診斷和治療標志物，可為其防治提供新的靶點和策略。

本研究一方面利用RRA 法對GSE122020、EMEXP-2098 和E-GEOD-4105 數據集中的DEGs 進行了整合分析，共鑒定出143個穩健DEGs，另一方面利用SVA 包將各數據集合并為一個數據集，共篩選出48 個合并DEGs；兩者取交集后共獲得48 個共同DEGs。隨之，本研究構建了共同DEGs 的PPI 網絡，并利用DMNC 算法鑒定出了5 個關鍵基因（MYC、PTGS2、HMOX1、CASP3和PLAUR）。這5個關鍵基因的AUC 值均大于0.8，提示其表現出了良好的診斷MIRI 的效能。動物實驗研究結果顯示，在大鼠MIRI心肌組織中，CASP3、PTGS2、PLAUR 和MYC 的蛋白和mRNA 表達水平升高，HMOX1 則無差異。文獻回顧性分析提示，在MIRI 的病理過程中，無PLAUR 的相關研究，PTGS2 的高表達加劇了MIRI 的程度；MYC、HMOX1 和CASP3 在MIRI 病理過程中的表達存在上調、下調、無差異的情況。

MYC 又稱c-MYC 屬于Myc 基因家族，是一種多效性轉錄因子，可參與細胞的增殖、凋亡、分化、代謝、基因組穩定等多種細胞過程，與腫瘤的發生發展密切相關［30］。早期研究顯示，MYC 的表達在豬MIRI的病理過程中沒有明顯變化［14］。隨后，有研究報道MYC 在大鼠MIRI 及H9C2 心肌細胞缺氧/復氧模型中表達上調［12-13］；在小鼠MIRI 及小鼠心肌細胞缺氧/復氧模型中表達下調［15］。MYC具有調控細胞增殖和凋亡的雙重作用，當受增殖信號刺激時MYC 表現出促進增殖效應，當受凋亡信號刺激時則表現出促凋亡效應［12］。PTGS2 是多種炎性前列腺素合成過程中的關鍵限速酶，其在大量的細胞類型中分布，可被細菌、脂多糖，促炎細胞因子和生長因子等激活，參與了腎、腦、心臟、肝臟、脊髓和腸道等臟器的缺血再灌注損傷的病理過；PTGS2 抑制劑可在一定程度上緩解上述臟器的缺血再灌注損傷的程度［31］。CASP3 是一種重要的半胱氨酸蛋白酶，屬于半胱氨酸依賴性蛋白酶家族，在多種生理和病理過程中發揮著重要作用［32］。CASP3 作為一個關鍵的凋亡調控分子在MIRI 中扮演著重要角色，其異常表達和活化不僅調控心肌細胞的凋亡，還與炎癥反應密切相關［32］。HMOX1 是一種應激蛋白和代謝酶，主要負責血紅素的代謝過程，其可通過將血紅素分解為碳一氧化物、游離鐵和膽紅素，具有抗氧化、抗炎、調節細胞信號和調節免疫等多種生理功能，在心血管疾病、代謝性疾病等多種疾病中發揮著重要作用［33］。實驗證據顯示，在MIRI 的動物和細胞模型中，HMOX1 的表達呈現出了高表達、低表達和無變化的情況［13-15］。本研究的生信分析結果提示HMOX1 在MIRI 中高表達，但動物實驗驗證結果卻為HMOX1 在對照組和實驗組間表達無差異。需要指出的是，HMOX1 在MIRI 病理過程中高表達不排除是代償性升高的可能性。目前，有關HMOX1 調控MIRI 的作用機制仍需進一步的研究來探索。

PLAUR基因位于人染色體19q13.3 位置，可編碼尿激酶型纖溶酶原激活因子受體蛋白。PLAUR是一種細胞膜表面受體蛋白，對于尿激酶型纖溶酶原激活因子（urokinase-type plasminogen activator， uPA）有較高的親和力，能夠特異性結合并激活uPA，繼而將胞外的纖維蛋白溶解為可溶性產物，促進纖溶過程［34］。PLAUR在多種疾病的病理過程中均發揮了重要的作用，是一個具有廣泛生物學功能的分子。研究顯示，PLAUR與心肌梗死易感性相關，是動脈粥樣硬化的有效診斷標志物，并表現出了一定的治療價值；同時，PLAUR 的高表達還參與了腦、腎、肝移植、肌肉皮瓣等缺血再灌注損傷的病理過程［35-40］。目前，尚未見其與MIRI的關系，本文研究結果提示PLAUR的高表達介導了MIRI。為了進一步闡釋PLAUR 介導MIRI 病理過程可能的作用機制，本研究開展了PLAUR 的GSEA，結果顯示，NOD 樣受體信號通路、P53 信號通路、Toll 樣受體信號通路、JAK-STAT 信號通路、細胞凋亡和趨化因子信號通路等信號通路的激活與PLAUR 的高表達有關；胰島素信號通路、丙酮酸代謝、脂肪酸代謝和氨基酸降解等途徑的激活與PLAUR 低表達有關。總之，本研究首次創新性的提供了PLAUR 介導MIRI 的證據，認為PLAUR 可能是一個潛在的診斷和防治MIRI的靶點。

本研究尚存在一些局限性：（1）本研究雖運用RRA法和SAV包對多個數據集進行了整合分析和合并，但由于公共數據庫中有關大鼠MIRI 研究的樣本偏少，導致納入分析研究的樣本量有限。（2）本研究納入的樣本數據是利用基因芯片技術檢測的。基因芯片技術在基因識別和注釋等方面存在局限性，會導致某些基因可能無法被有效地識別和注釋。此外，生物信息學分析的一些方法也存在一定的不足，比如在篩選DEGs 時，本文采用的是業界公認的|log2FC|>1 的標準；然而，|log2FC|=0.9 或0.8 的基因可能在MIRI 中也發揮著重要作用。以上情況可能會致使其他一些潛在的介導MIRI 病理過程的基因被忽略。（3）本文雖對挖掘出的關鍵基因PLAUR進行了文獻回顧分析，動物實驗驗證以及單基因GSEA，但未針對探索出的PLAUR 介導MIRI 病理過程可能的分子機制進行功能驗證，加之種屬的差異，研究結果仍需要在后續的臨床和基礎研究中進行佐證。

總之，本研究利用生物信息分析的方法共挖掘出5 個關鍵基因（MYC、PTGS2、HMOX1、CASP3和PLAUR），通過文獻回顧分析和實驗驗證后共鑒定出1 個（PLAUR）潛在的關鍵基因；PLAUR 可通過調控NOD 樣受體信號通路、P53 信號通路、Toll 樣受體信號通路、細胞凋亡、趨化因子信號通路、胰島素信號通路和脂肪酸代謝等途徑介導MIRI，結果可為進一步深入探索MIRI 潛在的防治靶點和分子機制提供了一定的借鑒和思路。