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2区非肿瘤生信分析研究如何找master regulators?

生信精讲 管理员 301℃ 0评论
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今天给大家分享一篇脓毒症相关共表达网络构建的文章“Gene correlation network analysis to identify regulatory factors in sepsis”,这篇文章是2020年10月发表在Journal of Translational Medicine杂志上的,影响因子IF=4.124。作者构建了WGNCA网络,再把模块相关性最高的基因与外部临床特征联系起来,通过富集分析以及生存分析,并通过motif分析最终确定了影响脓毒症的关键转录因子。

结果解读

1.数据获得

作者从GEO数据库中得到802组样品,排除非传染性对照以及异常样品(共120组),最后得到682组样品,这些样品根据感染部位分为肺炎脓毒症、腹部脓毒症和未选脓毒症(其他败血症)。三组之间的人口统计数据具有可比性(表1)。

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啊啊

2.WGCNA网络构建和模块检测

作者把软阈值设置为6来获得无尺度网络,共识别出27个模块(图1)。健康对照组和脓毒症组的基因差异表达分析表明,ARG1、CD177、MMP8和C19orf59等基因表达上调。模块的上调或下调由基因显著性T值的中位数决定(图2)。共有特征基因网络及其差异分析如图3所示。结果表明,三组样品中的特征基因网络保存完好。为了探索在肺炎脓毒症中识别的模块是否也可以在共有模块中识别,随后作者探索了肺炎组特异性和共有模块的对应关系(图4)。结果表明,大多数肺炎特定的模块都有一个一致的对应模块(图4)。共识分析中的黑色模块对应于肺炎特异性集合分析中的红色模块。

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Fig. 1 一致性加权基因共显性网络分析

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Fig. 2 跨模块的基因差异表达分析(脓毒症和健康对照)

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Fig. 3 共有特征基因网络的概要图

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Fig. 4 特定模块和共识模块的对应关系

3.共识模块与外部临床特征的联系

作者通过Pearson’s相关分析探讨了模块特征基因与临床性状之间的相关性(图5),结果表明黑色模块与死亡率显著相关(系数=-0.16;p < 0.001)。作者还发现浅黄色模块与死亡率正相关(系数= 0.14;p < 0.001)。黑色模块与存活时间正相关(系数= 0.16;p < 0.001)。

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Fig. 5 共识模块之间的关系

4.模块的功能富集

因为黑色模块与样品死亡率的相关性最高,所以作者对黑色模块的基因进行富集分析,基因主要富集的通路是:骨髓白细胞介导的免疫、中性粒细胞介导的免疫、白细胞脱颗粒和参与免疫反应的骨髓细胞活化(图6)。作者同样也对浅黄色模块进行富集分析,淡黄色模块主要富集在转录、含核碱基化合物分解代谢过程、杂环分解代谢过程和细胞氮化合物分解代谢过程(图7)

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Fig. 6 黑色模块的GO富集分析

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Fig. 7 浅黄色模块的GO富集分析

5.关键转录因子的募集

WGCNA模块由共表达的基因组成,这些基因受转录因子等常见机制的调节。因此,作者使用RcisTarget 包对模块基因的转录因子进行了募集。结果表明,转录因子CEBBB是黑色模块的主要调节因子,注释是dbcorrdb__CEBPB__ENCSR000BQI_1__m1   黑色模块中共有93个基因在该基序中得到富集(图8),标准化富集分数(NES)为5.53,这个基序被直接注释到转录本上,CEBPB因子是调节免疫相关基因表达的重要转录因子。转录因子ETV6是淡黄色模块的主要调节因子,注释是taipale__ETV6_full_CCG GAA SCGG AAG TN_repr 和 cisbp__M5425。淡黄色模块中共有12个基因在基序中得到富集。

6.miRNA相互作用的鉴定

在mirtarbase数据库中,作者确定了1981个miRNA是黑色模块的潜在调节靶点,调节最多基因的前5个miRNA是hsa-miR-335-5p (n = 59)、hsa-miR-26b-5p (n = 57)、hsamiR-16-5p (n = 44)、hsa-miR-17-5p (n = 42)和hsa-miR-124-3p (n = 38)。对于链接最多基因的前5个miRNA是hsa-miR-16-5p (n = 14)、hsa-miR-92a-3p (n = 12)、hsa-miR26b-5p (n = 9)、hsa-miR-615-3p (n = 9)和hsa-let-7b-5p (n = 8)。黄色模块,我们确定了893个microRNA是该模块的潜在调节因子。

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Fig.8 黑色模块的富集基序

7.生存分析

为了进一步验证黑色模块与死亡率结果相关,作者将高维数据进行非线性降维。结果如图9a所示,分为两个聚类时模型效果最佳。在图9b中,样本被分成两个聚类。所有模块基因的热图显示,两个cluster分离效果较好,这两组与生存结果显著相关(图8d)。

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Fig.8 黑色模块的生存分析

小结

本研究确定黑色模块与死亡率的关联最为显著。黑色模块的主要调节因子包括转录因子CEBPB,且CEBPB被注释为黑色模块中基因最显著的基序,因此关键调节因子CEBPB可能是通过免疫调节导致患者死亡的重要风险因素。本研究通过RcisTarget 包确定关键模块(或一类基因)募集的motif结合域,探讨影响疾病的master regulators,值得模仿。

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