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墙裂推荐!!7.5+非肿瘤共病生信分析研究思路!!

生信精讲 管理员 382℃ 0评论
墙裂推荐!!7.5+非肿瘤共病生信分析研究思路!!插图

今天给同学们分享一篇关于系统性红斑狼疮与肺动脉高压共同基因特征及分子机制的生信文章“Exploration of the Shared Gene Signatures and Molecular Mechanisms Between Systemic Lupus Erythematosus and Pulmonary Arterial Hypertension: Evidence From Transcriptome Data”,这篇文章于今年7月份发表在 Front Immunol杂志上,影响因子=7.564。文章作者在本研究中,首次揭示了SLE患者的高IFN应答可能是PAH的一个重要易感因素,并确定了可作为生物标志物或潜在治疗靶点的新基因候选基因。

Exploration of the Shared Gene Signatures and Molecular Mechanisms Between Systemic Lupus Erythematosus and Pulmonary Arterial Hypertension: Evidence From Transcriptome Data

系统性红斑狼疮与肺动脉高压共病发生特征及分子机制探讨

1.加权基因共同表达网络分析(WGCNA)

根据先前设定的标准,选择编号为GSE50772,GSE81622,GSE131793和GSE703的四个GEO数据集。作者进一步将GSE50772和GSE131793配对作为WGCNA分析的数据集,并将GSE81622和GSE703配对作为DEG分析的验证集。通过WGCNA在GSE50772中共识别出11个模块,每种颜色代表不同的模块。然后,根据Spearman相关系数绘制关于模块-性状关系的热图,以评估每个模块与疾病之间的关联(图1A,B)。四个模块“黑色”、“粉红色”、“黄色”和“蓝色”与SLE高度相关,被选为SLE相关模块(黑色模块:r = 0.70, p = 6e−12; 粉红色模块:r = 0.61, p = 9e−09; 蓝色模块:r = −0.73, p = 1e−13,黄色模块:r = −0.54, p = 2e−06). 黑色和粉红色模块与SLE呈正相关,分别包括98和97个基因。蓝色和黄色模块与SLE呈负相关,分别包括1048个基因和540个基因。同样,在GSE131793中共鉴定出14个模块,“棕色”模块是唯一与PAH正相关的模块(r = 0.62, p = 0.046),包括415个基因(图1C,D)。

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图1.加权基因共表达网络分析(WGCNA)

2.SLE和PAH的共同基因特征

SLE和PAH相关模块中共有34个基因重叠,定义为基因组1(GS1)(图2),与SLE和PAH的发病机制极为相关。为了探索GS1的潜在功能,作者用GlueGo进行了GO分析。关于BP的前三个显着丰富的GO通路是“I型IFN信号通路”,“对病毒的防御反应调节”和“单核细胞趋化性”。I型IFN信号传导途径占总GO通路的56%,并且与22个基因相关(图3A,B),证实该途径在SLE和PAH中可能非常重要。

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图2.SLE的黑色和粉色模块与PAH的棕色模块的共享基因

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图3.由Cytoscape插件ClueGO生成的GO通路的交互网络

3.SLE和PAH中独特的基因特征

棕色模块是唯一与PAH相关的模块。作者在蛋白质水平上进一步构建了PPI网络。使用MCODE分析提取四个集群。集群1包含47个节点和959条边(得分=41.7)。功能富集分析显示集群1的基因主要与I型IFN信号传导途径相关。因此,假设该基因集群属于PAH中与SLE共享的基因部分。其他三个集群被认为是PAH中独特的基因特征(图4A–D)。对于每个基因集群,选择一个或两个关键词来总结它们的主要生物学功能。集群1至4主要分别与I型IFN信号传导途径,免疫应答/T细胞信号传导途径,蛋白质泛素化和凋亡/免疫应答有关(图4F和补充表1-4)。粉红色,黑色,蓝色和黄色模块与SLE密切相关,与PAH共享的基因主要位于粉红色模块中。同样,作者在蛋白质水平构建了PPI网络,并使用MCODE算法提取粉红色模块中SLE的独特基因特征。然而,仅提取了一个具有21个节点和202个边缘(得分=20.2)的集群,并且主要与I型IFN信号传导途径相关(图4E)。因此,粉红色模块被认为属于SLE中与PAH共享的基因部分。其他三个模块被认为是SLE中独特的基因特征。粉红色,黑色,蓝色和黄色模块分别主要与I型IFN信号通路,炎症反应,代谢/发育和细胞生物过程有关(图4G)

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图4.PPI网络和聚类分析

4.SLE和PAH的差异基因分析

为了验证作者的结果,作者对GSE81622和GSE703数据集进行了差异基因分析。对于GSE81622,得到326个差异基因,包括197个上调基因和129个下调基因。对于GSE703,得到502个差异基因,包括375个上调基因和127个下调基因。分层聚类表明DEGs表达模式在病例组和对照组之间是可区分的。在这些DEG中,GSE81622和GSE703中有27个基因上调,2个基因下调,定义为基因组2(GS2)(图5)。功能富集分析表明,这些DEG富含“I型干扰素信号通路”,“单核细胞趋化性”和“红细胞发育”这三个通路,与发现队列一致(图6A,B)。GS1和GS2中有7个重叠基因,IFI27,IFI44,IFIT1,ADM,MX1,ISG15和IFIT3,其中大多数是IFN诱导的基因。作者还对SLE和PAH中的DEG进行了GO分析。除I型IFN信号通路外,SLE中的炎症,免疫应答和多细胞生物过程(包括信号转导,细胞迁移,细胞发育和分化)也显着富集。对于PAH中的DEGs,细胞凋亡,免疫应答和T细胞信号通路也被富集,这与发现的结果高度一致。

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图5.识别常见的DEG

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图6.ClueGO分析

5.SLE和PAH中miRNA的鉴定和分析

根据HMDD数据库发现88种miRNA与SLE相关,57种miRNA与PAH相关。SLE和PAH之间有16种常见的miRNA。根据HMDD数据库提供的已发表文献,作者发现有6种miRNA(hsa-miR-1246,hsa-miR-146a-5p,hsa-miR-26a-5p,hsa-miR-25-3p,hsa-miR-223-3p和hsa-miR-20a-5p)下调,只有hsa-miR-21-5p在SLE和PAH中上调。然后进一步研究这七种miRNA。富集分析表明,这些miRNA的功能涉及多个生物过程。如热图所示,在这些生物过程中有五个通路:“细胞蛋白质修饰过程”,“对压力的反应”,“病毒过程”,“Fcε受体信号通路”和“共生”受所有七种miRNA的调节。有趣的是,富集分析还包括“I型IFN信号通路”,这表明参与SLE发病机理的常见miRNA和PAH也可以调节I型IFN信号通路(图7)。这再次验证了作者的分析结果。

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图7.七种常见miRNA的功能富集分析

6.SLE和PAH相关miRNA-mRNA网络的构建

通过miRTarbase数据库,预测了miRNA的2560个靶基因。在2560个靶基因中共发现GS1和GS2中的14个基因,包括GS1和GS2中的6个重叠基因(IFI27,IFI44,IFIT1,ADM,ISG15和IFIT3)。最后,构建了miRNAs-mRNAs网络,包括18个节点(4个miRNAs,14个mRNAs)和16个边缘(图8)。IFN诱导的基因受hsa-miR-146a调节。因此,作者假设下调的hsa-miR-146a可能导致SLE和PAH中IFN诱导基因的上调。

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图8 miRNA–共享基因调控网络

小结

SLE和PAH的共病研究已有文献报道,一些血清学生物标志物如抗dsDNA抗体,抗SSA抗体是SLE患者PAH发展的危险因素。然而,似乎很少有研究在遗传水平上探索SLE中PAH的易感机制。作者首次利用WGCNA探索了SLE和PAH的共同机制,该算法专门筛选与临床特征相关的基因。对非肿瘤共病发生思路感兴趣的老师,欢迎扫码咨询

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