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Zhixiao徐、嘉兴阮、凌云锅Chengshui陈, ”候选基因识别系统性Sclerosis-Related肺动脉高血压与免疫有关,炎症和细胞因子”,心血管疾病的治疗, 卷。2021年, 文章的ID6651009, 18 页面, 2021年。 https://doi.org/10.1155/2021/6651009
候选基因识别系统性Sclerosis-Related肺动脉高血压与免疫有关,炎症和细胞因子
Zhixiao徐,1 嘉兴阮,1 凌云山锅,1 和 Chengshui陈
1,2
1肺和危重病医学,温州医科大学第一附属医院325000年温州瓯海区
2浙江省的介入肺重点实验室,温州325000年,浙江,中国
文摘
背景。系统性硬化症(SSc)的肺部并发症,包括肺动脉高血压(PAH)是患者死亡的主要原因。然而,其病因的确切分子机制尚不清楚。本研究的目的是确定候选基因参与SSc-PAH的发展和研究基因的功能。方法。GSE33463的基因表达谱的基因表达数据库综合(GEO)。free-scale基因coexpression使用加权网络构建基因coexpression网络分析(WGCNA)探索基因集和临床特征之间的关系,确定候选生物标志物。然后,基因本体分析。第二个数据集,验证中心GSE19617基因。验证基因中心的势函数进一步探索使用基因集富集分析(GSEA)。结果。通过链路级别平均聚类,总共有七个模块分类。938中心基因被确定的关键模块,和关键模块的功能主要是丰富有关趋化因子的活动。随后,四个候选基因,BTG3 CCR2, RAB10和TMEM60过滤。这四个中心基因的表达水平是一致的在GSE19617 GSE33463数据集。我们绘制ROC曲线的中心(所有的基因 )。此外,中心的GSEA基因的结果与补充和炎症反应相关。结论。中心的基因(BTG3 CCR2, RAB10和TMEM60)在区分SSc-PAH病人和控制表现良好,和一些生物功能,与免疫、炎症、细胞因子,可能为后续研究铺平道路SSc-PAH的诊断和治疗。
1。介绍
系统性硬化症(SSc),慢性渐进的方式,是一种罕见的系统性自身免疫性疾病(1]。的一系列病理生理过程最终导致过度皮肤胶原蛋白和纤维化的沉积和各种器官系统,尤其是肺(2]。肺参与SSc由两间质性肺病(ILD)和肺动脉高压(PAH),值得注意的是,多环芳烃在SSc并不少见3在有限的SSc[],可能更常见4]。尸检,多环芳烃占8 - 12%的患者死亡(4]。据估计,多环芳烃在SSc患者的终生患病率是5 - 12% (5]。
多环芳烃是一种破坏性疾病,导致内膜的独特的装修,内侧,和动脉外膜层基于中小肺动脉,导致相当大的肺血管腔缩小5- - - - - -7]。最后的表现是平均肺动脉压力的增加( )(5,6]。肺参与SSc[患者死亡的常见原因8),其中ILD是最常见,其次是多环芳烃(6]。此外,据估计,全球30%的PAH情况下似乎是结缔组织疾病多环芳烃,其中SSc-related PAH (SSc-PAH)占大多数9]。死亡的风险从PAH基于ILD独自PAH的5倍(10]。患者的预后SSc-PAH是糟糕的。据报道,多环芳烃诊断后3年死亡率约为50%5),而最新的3年生存率为75% (11]。治疗,虽然运动能力和生活质量有显著提高特发性多环芳烃(IPAH)患者由于血管舒张药使用,没有这样的趋势SSc-PAH患者(2]。
加权基因coexpression网络分析(WGCNA),已被广泛用于探索基因网络的特点与复杂疾病(12),可以用来研究基因组之间的关系和临床特征和识别候选生物标志物。这项研究的目标是利用WGCNA分析探讨外周血基因网络的特征与SSc-PAH和识别中心SSc-PAH最相关的基因,利用基因集富集分析(GSEA)的一个候选基因,探索其潜在功能。
2。材料和方法
2.1。基因表达数据和数据预处理
RNA表达谱的数据集SSc-PAH基因表达而被驱逐出了综合(GEO)数据库(https://www.NCBI.nlm.nih.gov/GEO/)。在这项研究中,微阵列数据集GSE33463 [13从整个42 SSc-PAH患者外周血和41控制得到构建coexpression SSc-PAH网络和识别中心的基因相关。考虑到本研究中使用的数据集通过公开的方法从GEO数据库下载,知情同意被放弃的必要性。
3.5.2 R软件(版本;https://www.R-project.org/)和几个包被用于数据挖掘和统计分析。有意义,“normalizeBetweenArrays”功能的“Limma”包14)是用于规范化。
2.2。筛选差异表达基因
我们筛选差异表达基因(度)SSc-PAH病人和正常对照组之间的表达数据使用 - - - - - -测试在“Limma”包r .截止被定义为标准 ,和调整值< 0.05。
2.3。Coexpression网络建设
通过R包“WGCNA”[12),度的coexpression网络基于GSE33463构造。coexpression网络中,基于对振动16和模块的最小数量的基因,基因高绝对关系聚集到相同的模块。
2.4。基因本体论和通路富集分析
它可能会更有效果,如果基因本体和通路富集分析进行转录模块特征密切相关。进一步调查的功能度的关键模块,该基因本体论(去)分析和基因和基因组的京都百科全书(KEGG)通路分析使用R包执行“clusterProfiler”[15),去分析包括分子功能(MF)、生物过程(BP)和细胞组件(CC)。 被设置为截止标准。
2.5。鉴定中心基因在临床上重要的模块
基因介导(GS)评估的意义值( )每个基因的基因表达之间的线性回归和临床特点16),而基因的连接由皮尔森的绝对值评估的相关性。
在我们的研究中,基因和GS大于0.95 被认为是中心的基因模块,与特定的临床特征反映出有意义的相关。
2.6。基因的验证和有效性评估
第二个数据集GSE19617 [17),从RNA提取外周血单核细胞(PBMCs) 17 SSc-PAH患者和12个健康对照组,是用于验证中心的基因。评估中心基因的可靠性区分SSc-PAH患者和健康对照组,我们绘制接受者操作特征(ROC)曲线和计算曲线下的面积(auc)。
2.7。基因集富集分析
GSEA单个候选基因进行了使用R包“clusterProfiler”探索的势函数在SSc-PAH合适的候选基因。我们使用h.all.v7.0.entrez。格林尼治时间的分子签名数据库作为参考基因集。我们选择了调整值< 0.05截止准则。
3所示。结果
3.1。SSc-PAH与正常对照组之间差异表达基因
938度被确定的基因表达微阵列研究42 SSc-PAH患者和41控制,和15下调基因表达的前15名上调基因如表所示1。这些度被选为后续分析。
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3.2。Coexpression SSc-PAH网络建设和正常的条件
使用后的平均法“hclust”功能,对表达式求值矩阵,基因芯片(GSM827775)和集群的高度超过40表现出偏差,被排除在进一步分析(图1(一))。对振动参数被选为16(无标度 )确保无尺度网络0.9时用作相关系数阈值(数据1 (b)和1 (c))。七个coexpression模块构造使用WGCNA分析(图2(一个)),它包含最基因是蓝绿色的模块。和这些coexpression模块独立于其他模块(图2 (b))。
(一)
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(c)
(d)
(e)
(一)
(b)
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3.3。临床上重要的模块和中心基因的识别
自从绿松石模块与SSc-PAH相关性最高,高相关性与临床特点在所有模块,绿松石模块被选中作进一步分析(数据2 (c)和2 (d))。根据截止条件( 和 ),27日高的基因连接在临床上重要的模块被确定为中心的基因。值得注意的是,一些基因在蓝绿色的模块,包括“BTG3”,“C12orf41”,“CCR2,”“COPB2”,“DYNLL2”,“ETNK1”,“GIMAP4”,“GIMAP8”,“HSPA1A”,“LFNG”,“LOC653171”,“LOC731878”,“RAB10”,“TMEM60”,“TNFAIP3,”和“TNFAIP8L2,”高基因意义SSc-PAH(数字2 (e)和2 (f))。这表明,上述这些基因也彼此密切相关(图2 (f))。
3.4。功能注释的关键模块
去分析表明,该基因在绿松石模块主要是富含碳碳趋化因子受体活动,碳碳趋化因子绑定,G protein-coupled化学引诱物受体的活动,和趋化因子受体活动。这些基因和术语之间的关系表明,许多基因与免疫反应和炎症(表2)。没有明显的结果观察KEGG浓缩。
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3.5。验证和有效性的评估中心的基因
在四种基因的表达数据集GSE33463, B细胞基因易位3 (BTG3),主题趋化因子受体2 (CCR2), RAS致癌基因家族成员(RAB10)和跨膜蛋白60 (TMEM60),明显增加或减少的PBMCs SSc-PAH病人与对照组(数字3(一个)- - - - - -3 (d))。此外,第二集GSE19617 BTG3的表达,CCR2, RAB10和TMEM60(所有 )也大幅上调或下调SSc-PAH患者(数据吗3 (e)- - - - - -3 (h))。此外,从控制,区分SSc-PAH我们使用ROC曲线计算auc。每个基因数据集的AUC GSE19617和GSE33463大于0.7(数字3(我)和3 (j))。
(一)
(b)
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(我)
(j)
3.6。基因集富集分析
的完整列表基因集富集与高表达的BTG3样本,CCR2, RAB10或TMEM60被发现通过GSEA(数字4(一)- - - - - -4 (d))。免疫和炎症相关的基因集的完整列表被用于进一步分析。“补”浓缩样品中CCR2和RAB10高表达(数字4 (f)和4 (g))。同样,样品的高表达BTG3和TMEM60浓缩在“炎症反应”(数字4 (e)和4 (h))。此外,“肿瘤坏死因子-α(肿瘤坏死因子-α通过核factor-kappa (NF - B)信号κB)”和“哺乳动物雷帕霉素靶复杂1 (mTORC1)信号“丰富的样品具有高表达任何BTG3之一,CCR2, RAB10,或TMEM60(数据4 (e)- - - - - -4 (h))。
(一)
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(g)
(h)
4所示。讨论
最近的研究提供了新的线索到PAH的关键信号通路。这些信号通路包括炎症、免疫激活,内皮功能障碍和生长因子(5]。在这项研究中,我们建立了一个通过WGCNA coexpression SSc-PAH-related基因网络的分析。协会的模块和特征构建和可视化为热图找到模块最相关的多环芳烃。SSc-PAH绿松石模块是最重要的,在这个模块和中心基因与SSc-PAH发病机制被发现。这项研究的结果表明,SSc-PAH中确定候选基因与免疫有关,炎症和细胞因子。
一些基因视为中心基因可能SSc-PAH的发病机制中扮演重要角色。肺血管细胞多环芳烃有相似的表型特征的肿瘤细胞增生和antiapoptosis18]。通过显示BTG3, mir - 142 - 5 - p促进血管平滑肌细胞的增殖(19]。尽管一些研究结果表明,CCR2不能直接促进PAH发展,它可能扮演一个以前从未发现过的角色在发展中国家和肺血管重构20.]。Guanosine-5 - - - - - -三磷酸酶IMAP家庭成员4 (GIMAP4)是一种轨迹,强烈影响易感性血管炎(21]。考虑到热休克蛋白的消炎A1A (HSPA1A) [22),低水平的细胞内,循环HSPA1A将推动促炎状态,增加动脉壁的脆弱性的破坏性影响血管危险因素与内皮功能障碍(23]。之前的研究表明,减少肿瘤坏死因子的表达式α全身的蛋白8 (TNFAIP8),进而减少水平的血管内皮生长因子受体2 (VEGFR-2) [24]。凋亡作用可能部分调解内皮祖细胞移植治疗效果的多环芳烃。然而,凋亡的影响内皮祖细胞条件培养液的减毒通过阻断VEGFR-2 [25]。同样,Pendergrass等人发现炎症介质如TNF -α和血管损伤的标志,如VEGF SSc-PAH学科(17]。眼镜等人通过实时PCR证实,VEGF表达明显上调轻微症状较严重的多环芳烃和健康对照组(26]。肿瘤坏死因子-多态性α全身的蛋白3 (TNFAIP3)基因位点与多种炎症和自身免疫性疾病(27]。这些基因没有SSc-PAH进一步阐明。等等等人成功杰出vasodilator-responsive和停止响应形式的多环芳烃,但很少有相关研究SSc-PAH [28]。
中心之间的基因,在数据集GSE33463, BTG3的表达,CCR2, RAB10, TMEM60 SSc-PAH明显增加或减少的患者与健康对照组相比。同时,我们证实了以上四个中心基因的表达水平在GSE19617,及其在PBMCs表达也显著——或衰减。在未来,需要更多的实验来阐明他们的表达在不同的民族和相关功能。
因为基因在一个模块在功能密切相关,我们进行分析探讨基因的生物功能绿松石模块。结果表明,碳碳趋化因子受体的基因主要是丰富活动,碳碳趋化因子绑定,G protein-coupled化学引诱物受体活动,和趋化因子受体活动。毫无疑问,SSc主要体现为一种免疫系统疾病和内皮功能障碍29日]。各种研究表明,免疫过程起源于肺似乎促进PAH发展,可能会留下明显的指纹在体循环(30.]。等等等人发现广泛使用微阵列分析RNA表达模式的差异,如信息附着力因素(28]。
此外,我们的研究显示,“炎症反应”和“补充”参与SSc-PAH的发病机理。Immunoglobulin-driven补体的激活可以调节促炎重塑PAH (31日]。此外,“TNF -α信号通过NF -κ“B”和“mTORC1信号也丰富。肿瘤坏死因子-α的炎症介质,被发现在SSc-PAH科目(17]。黄芩黄素抑制肺动脉重构在老鼠身上至少部分通过NF -κB通路(32]。在老鼠身上,失去D前列腺素类受体亚型在多环芳烃通过mTORC1加重血管重建信号(33]。醛固酮可以移植哺乳动物雷帕霉素复杂的目标一个亚基猛禽,诱导异常肺动脉平滑肌细胞的生存模式,促进多环芳烃(34]。
我们的研究也有局限性。首先,由于地理的不完整的数据,一些病人的特点是未知的,包括自身抗体。第二,许多SSc-PAH相关生物标志物仍令人费解,还需要进一步的生物信息学分析和实验确认细节SSc-PAH这些基因的生物学功能。第三,我们使用的数据只有两个不同的研究在我们WGCNA基因分析和验证中心。芯片样品需要从患者不同程度的多环芳烃,并需要更多的样品。
5。结论
总之,我们确定了中心的关键基因的基因coexpression模块,和四个基因(BTG3, CCR2, RAB10 TMEM60) SSc-PAH患者的诊断中起着关键作用。一些功能性生物通路连接免疫、炎症和细胞因子SSc-PAH的发病机制中发挥重要作用。这些结果为SSc-PAH诊断和治疗提供新的见解,虽然确切的机制还需要进一步探索。
数据可用性
数据集分析了本研究在公开数据库,如基因表达数据集综合(GEO)。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
作者的贡献
陈Chengshui导致本研究的设计和修订手稿。徐Zhixiao导致了数据收集和分析和手稿起草。嘉兴阮导致了数据分析和手稿修改。凌云山锅导致了数据管理和修订手稿。
确认
这项工作是财政支持的国家重点研究和发展项目(2016 yfc1304000),中国的介入肺浙江省重点实验室(2019 e10014),和温州的介入肺学重点实验室。
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