急性心肌梗死(Acute myocardial infarction, AMI)是心血管疾病中最严重的疾病之一，具有发病时间短、病程进展快和死亡率高的特点。其是由于冠状动脉形成的粥样硬化斑块，因某些诱因致使其破损或者侵袭后，血流突然减少或者中断，导致心肌发生严重持久的急性缺血性损伤和坏死。寻找高度敏感和特异的生物标志物有助于降低AMI的高发病率和高致死率。但是，目前AMI的及时诊断生物标志物非常有限，不能很好的满足AMI的早期准确诊断。因此，寻找新的AMI的生物诊断标志物，对AMI的准确诊断显得十分重要。
　　本文使用加权基因共表达网络分析(Weighted gene co-expression network analysis, WGCNA)方法对AMI的基因与miRNA的表达谱芯片进行分析，旨在筛选与AMI诊断密切相关的基因和miRNA，为AMI提供新的基因诊断标志物和miRNA诊断标志物。本文的主要研究内容如下：
　　(1)AMI的基因诊断标志物的筛选。首先从GEO数据库下载AMI基因芯片表达谱数据集GSE66360，通过R语言的limma包筛选出641个差异基因(Differentially expressed genes, DEGs)。对641个DEGs构建加权基因共表达网络进行分析，从而筛选出与AMI显著相关的蓝色模块为枢纽模块。之后对枢纽模块的基因进行GO分析发现，其主要富集于炎症反应、免疫反应、对脂多糖的反应和白细胞的迁移等生物学过程。KEGG信号通路分析的结果表明，其主要富集于TNF信号通路、NF-κB信号通路和造血细胞谱系等信号通路。然后从枢纽模块中筛选出29个枢纽基因，构建枢纽基因的蛋白质相互作用网络，以degree>10为标准，筛选出3个关键基因，分别为TLR2、IL-1β和TREM-1。最后使用数据集GSE60993进行验证，发现与正常样本相比，3个关键基因在AMI患者中表达水平均明显升高，并且AUC值均大于0.07。以上结果表明3个关键基因对于AMI的诊断具有良好的预测能力，可以作为AMI的潜在基因诊断标志物。
　　(2)AMI的miRNA诊断标志物的筛选。首先从GEO数据库下载AMI的miRNA芯片表达谱数据集GSE61741,通过R语言的limma包筛选出78个差异表达miRNA(Differentially expressed miRNAs, DEMs)。对数据集GSE61741中的miRNA数据构建加权基因共表达网络进行分析，从而筛选出与AMI显著相关的天蓝色模块为枢纽模块。之后从枢纽模块中筛选出17个枢纽miRNA，与DEMs取交集，同时经过ROC曲线验证后最终得到4个关键miRNA，分别为miR-31*、miR-515-5p、miR-489和miR-646。然后使用数据集GSE31568进行验证，发现与正常样本相比，4个关键miRNA在AMI患者中表达水平均明显降低，且AUC值均大于0.07。以上结果表明4个关键miRNA对于AMI的诊断具有良好的预测能力，可以作为AMI的潜在miRNA诊断标志物。最后构建关键miRNA与差异靶基因调控网络，从而筛选出4个比较重要的靶基因，分别是NR4A3、IRS2、CREB5和KCNJ2，对这4个与miRNA密切相关的重要基因的检测分析，将进一步提升AMI的精准诊断。
　　本文不仅利用WGCNA技术分析AMI的基因表达谱芯片从而筛选出3个潜在的基因诊断标志物，还首次将WGCNA技术应用于AMI的miRNA表达谱芯片进行分析，从而筛选出4个潜在的miRNA诊断标志物和4个比较重要的靶基因，为AMI的精确诊断提供了新的生物信息学依据。