对关键模块进行后续分析，以确定关键模块与具有实质性生物学意义的JDM病理状态之间的相关性（图6）。可以从图中发现三大模块的相关性均在0．80以上，p值均小于0．05。

图6． 三个关键模块和JDM基因之间的散点图

3． GO和KEGG富集分析

      对关键模块中的所有基因进行GO和KEGG通路富集，挖掘与JDM相关的生物学功能。（图7）

GO分析的生物学过程（BP）显示（图7A）：

蓝色模块中的基因与SRP依赖的共译蛋白靶向膜的产生、共译蛋白靶向膜、蛋白靶向ER、核转录mRNA分解过程和蛋白定位到内质网的建立有关；

浅绿色模块中的基因与I型干扰素的响应、I型干扰素信号通路、细胞对I型干扰素的响应、对病毒的防御响应和对病毒的响应有关。

午夜蓝模块中的基因与细胞对化学刺激的反应、细胞外结构组织、细胞外基质组织、对有机物的反应和细胞运动性有关。

CC（细胞成分）和MF（分子功能）在三个关键模块中的路径富集结果也可在图中得出，在此不一一赘述（图7B＆C）。

三个模块中KEGG通路富集分析结果也在图中可以看到（图7D）。

图7． GO分析结果和KEGG富集分析结果

4． 借助PPI网络筛选关键基因和关键模块

      筛选出关键模块连接读较高的45个DEG作为候选的枢纽基因，然后根据STRING数据库构建PPI网络，在构建PPI网络的过程中，使用MCODE得分＞0的标准，选出了28个枢纽基因并构建了网络（图8）。（图中不同的形状代表了通过分子复合物检测（MCODE）构建的不同簇，即椭圆代表簇1，三角形代表簇2；颜色由深褐色到浅褐色的变化表示MCODE得分由高到低的变化）

图8． 45个枢纽基因的PPI网络

接着使用另一个GEO数据库（GSE11971）的JDM数据进行验证。最后发现：

SP110、SAMHD1、IFIT5、PLSCR1、IFI16、MX2和CLIC1等7个基因在JDM中显著上调；

COX5B、COX6A2、COX7C、NDUFA4、NDUFB4、MDH2、ATP5O、ATP5B、RPL21、TPI1、SLC25A3、VDAC1和EIF4B等13个基因在JDM中显著下调。

此外这篇学习笔记还给出了枢纽基因在JDM发病过程中的机制图（图9）

图9． 枢纽基因在JDM发病过程中的机制图

5． 相关小分子药物筛选

利用CMap数据库（一个化学试剂作用表达谱数据库，研究者可以通过自己做出的疾病表达谱或化学物质刺激后的表达谱所获得差异表达基因，通过在cMap中的查询，可以获得类似表达药物或者相反表达药物）进行小分子药物筛选。筛选标准为p＜0．05，从而确定了12种小分子药物（表1）：

阿卡西汀、头孢糖苷、lanatoside C、去氧胺、法莫宗、他尼霉素和LY－294002可以减缓JDM的发展；

贝托尼、非洛地平、丙戊酸和西罗莫司可能为JDM提供潜在的治疗目标。

表1． 筛选得到的12种小分子药物

小结

这篇学习笔记利用GEO数据库，使用WGCNA进行模块分析，之后对得到的关键模块的基因进行GO和KEGG富集分析，得到与关键模块有关的生物学过程，细胞成分和分子功能；然后将筛选得到的差异表达基因进行PPI网络分析得到枢纽基因，并通过另一个GEO数据集对枢纽基因进行筛选得到20个真正的枢纽基因；最后通过得到的基因筛选得到与JDM有关的小分子化合物，从而确定了治疗靶点和治疗抑制剂。