使用生物信息学方法Pulpitis-Related潜在生物标记的识别

文摘

炎症反应的果肉组织在消除病原体和组织修复过程中发挥作用。牙髓炎的严重性的评估可以在治疗计划提供一个有益的功能。然而,有许多局限在传统的评价方法为牙髓炎的严重程度。基于基因表达数据库综合(GEO),我们的研究发现843个差异表达基因(度)与牙髓炎。后来,我们构建了一个(PPI)蛋白质间交互作用的网络度和使用MCODE插件来确定关键功能子集。同时,关键功能基因子集受到去KEGG富集分析。结果表明,基因主要富集在炎症reaction-related功能。接下来,我们筛选了十字路口PPI网络的节点和pulpitis-related基因。然后,获得20个基因种子基因。在PPI网络50相关性最高的基因种子基因筛选使用随机游走和重启(RWR)。 Furthermore, 4 pulpitis-related hub genes were obtained from the intersection of the top 50 genes and genes in the key functional subset. Finally, GeneMANIA was utilized to predict genes coexpressed with hub genes, and expression levels of the 4 hub genes in normal and pulpitis groups were analyzed based on GEO data. The result demonstrated that the 4 hub genes were mainly coexpressed with chemokine-related genes and were remarkably upregulated in the pulpitis group. In short, we eventually determined 4 potential biomarkers of pulpitis.

1。介绍

牙髓炎组织位于牙髓腔组成的牙质,牙釉质,牙骨质,从而产生牙质,提供营养,起到支持和保护作用[1]。在大多数情况下,病原微生物感染可引起牙髓炎和治疗取决于疾病的严重程度。例如,现有的治疗方法包括可逆牙髓炎直接盖髓,间接盖髓和髓室牙髓切除术,而不可逆转的牙髓炎通常是根管治疗术治疗(2]。因此,准确评估牙髓炎的严重程度选择适当的治疗计划是至关重要的。临床上,评估主要是根据疼痛的程度,纸浆敏感性测试,和病史的患者,不够有效和精确的(2- - - - - -4]。因此,使用pulpitis-related生物标记来构建一个精确的评价方案牙髓炎已成为一个热点研究领域。

多个研究mRNA和蛋白表达水平的检测表明,各种细胞因子可以作为生物标志物的牙髓炎(5]。2016年,Mente et al。6)指出,MMP-9有望牙髓炎症诊断的生物标志物与不同程度的严重性。最近,陈等人。7)在他们的研究中发现,细胞像CCL2,白细胞介素6、MMP9, CXCL8牙髓炎可以尽可能使用生物标记。基于目前的研究,可以得出结论,揭示pulpitis-related生物标志物可以提供基础建设的新的评估方案牙髓炎。

在这项研究中,基于pulpitis-related mRNA表达阵列基因表达的综合数据库(GEO),我们使用各种分析如微分表达式分析,功能富集分析,蛋白质相互作用(PPI)网络分析在这项研究。通过这些努力,4 pulpitis-related中心基因被确定是牙髓炎的潜在生物标志物,这带来了新的见解牙髓炎症诊断上的改进方案。

2。方法

2.1。数据预处理和生物信息学分析流程图

在这项研究中,从纸浆mRNA表达谱数据组织的6牙髓炎患者和6健康受试者被用于一系列生物信息学分析。数据集(GSE77459)从GEO数据库(下载https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/是GPL17692)和测试平台。底层上面的数据,我们设计了以下分析程序(图1)。

2.2。微分表达式分析和Metascape富集分析

与正常果肉组织控制,limma包(8)是利用不同分析牙髓炎的mRNA表达数据组织。然后,差异表达基因(度)( , )被获得。此外,Metascape网站(https://metascape.org/gp/index.html /主/步骤1)是用来分析功能基于Reactome基因集富集度的规范途径,生物过程,和KEGG通路基因集(9]。

2.3。PPI网络分析

利用字符串数据库(https://string-db.org/cgi/input.pl?sessionId=kUBVwVTZIB02&input_page_active_form=multiple_identifiers分数阈值设置为0.7),交互和PPI网络的度了(10]。MCODE插件(11)Cytoscape软件(12)是应用于筛选出PPI网络的一个关键功能子集(参数被设置为默认)。R包clusterProfiler是用于执行和KEGG分析基因的关键功能子集( )(13]。

2.4。Pulpitis-Related度分析了使用随机游走和重启(RWR)算法

GeneCards (https://www.genecards.org/)被用来获得pulpitis-related基因然后与PPI网络节点基因。在十字路口被用作种子的基因的基因。接下来,dnet包是用来进行RWR算法分析14),重启概率设置为0.85。在PPI网络RWR算法利用基于给定种子基因排列其他基因。总之,RWR算法进行随机游走的方法从给定的节点(种子基因)相邻节点数迭代,和一定的概率是回到起始节点。在某些迭代,亲和力分数计算每个基因和种子的基因,这是排名的基因的基础。最后,基因与亲和力得分在前50名被选为以后分析。

2.5。基因表达和Coexpressed Pulpitis-Related中心的基因

前50名的基因通过基因的RWR算法分割的关键功能子集的PPI网络,和十字路口的基因被用作pulpitis-related中心基因。GeneMANIA (http://genemania.org/)网站工具是用来搜索coexpressed中心基因的基因,及其生物功能进行了分析(15]。基于GEO-derived数据,中心基因的表达水平在正常和牙髓炎组织进行了分析。微分表达式使用Wilcoxon测试检测。

3所示。结果

3.1。Pulpitis-Related度决定,执行功能的浓缩

确定pulpitis-related度,我们获得的mRNA表达谱的牙髓炎和正常果肉组织地理数据库。与正常组的控制、微分表达式分析了牙髓炎集团( , )。分析结果显示,843度,660个基因在显著调节在183个基因异常表达下调(补充表1)(图2(一个))。之后,我们利用Metascape分析的功能富集度。结果表现出度主要富集在白细胞游走,调节炎症和调节细胞因子的生产(数字2 (b)- - - - - -2 (d))。因此,我们推测pulpitis-related度主要是在炎症与白细胞的功能相关的招聘。

3.2。PPI网络的度

探索度和相应的蛋白质之间的相互作用,我们采用字符串数据库构建PPI网络的度,其中包括518个节点和3322行(图3(一个))。MCODE插件Cytoscape软件被用来分析功能子集在PPI网络的关键功能子集组成的37个基因筛选(补充表2)(图3 (b))。之后,我们去执行和KEGG富集分析进一步了解生物功能和信号通路中关键基因的功能子集。去丰富分析的结果表明,这些基因主要富集在骨髓白细胞迁移等功能,对趋化因子的回应,和G protein-coupled受体结合(图3 (c))。同时,KEGG浓缩的结果分析表明,上述基因主要聚集在趋化因子,肿瘤坏死因子和IL-17信号通路(图3 (d))。总之,上述结果展示,PPI网络的关键功能子集可能与炎症反应对白细胞趋化现象的影响。

3.3。基因是决定Pulpitis-Related中心

筛选出pulpitis-related中心的基因,我们首先选择了518个节点基因之间的交集PPI网络和pulpitis-related基因(补充表3从GeneCards)。然后,20个基因(补充表4)(图4(一))。之后,我们使用上面的20个基因作为种子基因在PPI网络和雇佣RWR算法来计算每个基因的亲和力的分数。基因与亲和力得分排名前50的保留。接下来,上面的50个基因与37个基因在分割的关键功能子集。得到了四种基因作为pulpitis-related中心基因(图4 (b))。探索中心基因的调控机制在牙髓炎的发生,我们应用GeneMANIA网站工具分析中心的基因。结果显示,共有20个基因有coexpression关系中心的基因,其中包括趋化因子(CFs)的科学家家庭如CXCL11 CXCL9, CXCL8。此外,如图4 (c),这些基因也参与调节趋化因子等生物功能活性,细胞因子的活动,和白细胞迁移。最后,我们画了一盒须图基于GEO-derived数据确认中心基因的表达水平在牙髓炎样本和正常样本。结果表明,与正常组相比,所有的4个中心基因牙髓炎组显著调节(数字4 (d)- - - - - -4 (g))。总之,中心在牙髓炎和基因调节可能配合其他CFs牙髓炎症发病的过程中发挥了重要作用。

4所示。讨论

在牙髓炎反应,各种细胞(牙本质细胞、免疫细胞和血管内皮细胞)在牙髓炎组织分泌大量炎症因子,包括细胞因子、CF、神经肽(16]。这些因素在反应中扮演重要的角色16]。通过细胞实验和动物实验,多个研究还验证特定细胞因子的表达和作用机理在牙髓炎。例如,李等人的研究。17)表示,降低血清褪黑激素水平的小鼠急性牙髓炎,移植的il - 1β、TLR4和TNF -α表情和激活监管TLR4 / NK -轴κB,加速炎症反应。此外,他et al。18)使用C57BL / 6小鼠与牙髓炎构造稳定的小鼠模型,观察il - 1的表达变化β、il - 6和TNF -α在72 h的小鼠模型。在我们的研究中,由于Metascape功能富集分析还显示,pulpitis-related度都明显聚集在细胞因子调节生产。这个结果举行一项协议与上述两项研究的结果。

尽管目前的研究已经表明牙髓炎和细胞白介素等因素之间的关系,肿瘤坏死因子-α和NK -κB,相关研究CFs牙髓炎是相对较少的影响。在我们的研究中,所有的4确定中心基因(CCL5 CXCL10,处于受控,趋化因子受体CXCR4)是慢性疲劳综合症,而且许多研究已经说明这些CFs的表达和行动机制在炎症反应在不同的网站。研究在肺和肝脏炎症反应表明CXCL10和CCL5调节炎症组织和促进炎症和组织纤维化(19- - - - - -21]。此外,基于对炎症的小鼠模型的另一项研究表明,巨噬细胞和肥大细胞分泌处于促进炎症的早期中性粒细胞招募阶段(22]。此外,趋化因子趋化因子受体CXCR4函数作为自身免疫性疾病和炎症性疾病的促炎因子,和抑制其表达被认为是治疗此类疾病的候选计划(23- - - - - -25]。总之,上述研究结果证实,中心作为促炎因子的基因扮演了一个重要的角色在各种炎症反应。同样,枢纽分析在我们的研究中获得的基因调节在牙髓炎患者。

最后确定中心都是趋化因子基因。GeneMANIA预测还发现coexpression中心基因和其他趋化因子基因之间的关系。因此,趋化因子为牙髓炎是至关重要的。同时,主要功能基因子集PPI网络的主要富集在骨髓白细胞游走。一些炎症趋化因子能刺激和诱导细胞免疫系统感染地点在免疫反应(26]。这与我们的结果一致。因此,我们推测,可能有丰富的免疫细胞招聘在牙髓炎炎症趋化因子的调节。

总之,我们的研究mRNA的表达谱数据下载牙髓炎患者从GEO数据库,获得pulpitis-related度通过分析数据。接下来,我们进行了功能性浓缩和PPI网络分析预测DEG-related生物功能和关键功能子集的PPI网络。之后,我们使用RWR算法筛选出的基因集与牙髓炎PPI网络密切相关。除此之外,我们也进行了筛选,基因之间的十字路口设置和关键功能子集。最后,基因测定4 pulpitis-related中心。尽管牙髓炎的潜在生物标记已经成功地使用生物信息学分析,发现研究仍然需要改进。例如,本研究使用的方法不像分子鉴定,细胞试验,动物试验深入研究中心的基因决定的。因此,我们的下一步是构建牙髓炎小鼠模型,进一步研究中心基因的表达在牙髓炎组织的小鼠模型和炎症基因的影响。

数据可用性

的数据支持本研究的发现可以从相应的作者在合理的请求。

伦理批准

伦理批准不适用。

的利益冲突

作者声明没有潜在的利益冲突。

作者的贡献

公元前是实验设计和实验研究的执行者。LW和JL完成数据分析和写论文的初稿。YX参与项目设计和结果分析。HT指导实验设计和数据分析,和JS指导论文的写作和修改。最后的文本是阅读和同意由所有作者。

确认

这项研究是由青岛主要卫生学科发展基金,青岛优秀卫生专业发展基金,青岛口腔医院青年基金项目(2018 qn01 2019 qnjj02)和厦门医学科技项目(3502 z20194078)。

补充材料

补充1。补充表1:牙髓炎组中差异表达基因与正常相比纸浆集团。

补充2。补充表2:基因的关键功能子集。

补充3。补充表3:从GeneCards pulpitis-related基因。

补充4。补充表4:基因通过GeneCards pulpitis-related基因和基因之间的交叉功能子集在PPI网络的关键。

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