简介：摘要目的利用加权基因共表达网络分析（WGCNA）及实验验证寻找RA相关的关键基因。方法从GEO数据库下载了RA患者基因芯片数据，构建基因网络，利用WGCNA将基因划分为不同的模块，将与RA临床症状相关的模块中的关键基因进行了基因本体论分析。随后使用GEO不同的数据集用受试者工作特征曲线（ROC）评价关键基因对RA诊断的准确性。此外，还通过实时荧光定量反转录PCR（RT-PCR）及蛋白质印迹法验证关键基因在RA中的表达，分析其与DAS28的关系。采用配对样本t检验和Pearson相关性分析对结果进行分析。结果共筛选出5 413个基因构建了加权基因共表达网络，将基因分为23个模块。其中，黑色模块与RA临床症状密切，包含346个基因。富集分析及京都基因与基因组百科全书（KEGG）信号通路分析显示其要富集于对IL-6的正调控、IL-1β分泌、破骨细胞分化、NOD样受体信号通路、辅助性T细胞（Th）17细胞分化等多个与RA密切相关的通路。其中运动性精子结构域包含蛋白2（MOSPD2）与临床症状具有明显相关性，在血液单核细胞、骨髓单核细胞中高表达（t=2.238，P=0.032；t=3.153，P=0.006），在RA关节滑膜液中与血液中表达呈正相关（r=0.683，P=0.03）。ROC曲线分析表明，MOSPD2能区分RA和对照组（曲线下面积分别为0.855和0.726）。RT-PCR及蛋白质印迹法结果显示，MOSPD2在RA患者中表达上调（t=-3.96，P=0.02）。MOSPD2在血液中的表达水平与RA患者的DAS28呈正相关（r=0.8846，P=0.0462）。结论MOSDP2与RA患者临床症状密切相关，可能是诊断及治疗RA的靶点之一。