文摘
背景。本研究的目的是调查重度抑郁症之间的联系(MDD)和基于相声牙周炎基因和神经肽。方法。牙周炎的数据集(GSE10334、GSE16134 GSE23586)和MDD (GSE38206和GSE39653)从地理下载。批校正后,应用微分表达式分析(MDD): 和牙周炎 , )。从NeuroPep和NeuroPedia神经肽数据下载。交叉基因潜在的相声基因。神经肽和相声基因之间的相关性在MDD和牙周炎和皮尔逊相关系数进行了分析。随后,进行回归分析计算不同规范的链接。Cytoscape被用来映射相声基因的途径和神经肽和构建蛋白质相互作用网络。套索回归应用于屏幕神经肽,箱线图,创建和接收机操作曲线(ROC)进行了分析。结果。MDD数据集包含30例和33个控制样本,和牙周炎数据集包含430例和139控制样本。35相声基因。102从数据库提取神经肽,在MDD和牙周炎没有差异表达与相声没有交叉基因。通过套索回归9神经肽在MDD和43神经肽牙周炎。四分割的神经肽基因,即。ADM、IGF2 PDYN, RETN。ROC分析的结果表明,IGF2高度预测在MDD和牙周炎。ADM是比其他三个基因在预测MDD的疾病。总共13串扰与四种神经肽基因coexpressed有差异,即FOSB MDD和牙周炎中高度表达。结论。PDYN, ADM的神经肽基因,IGF2和RETN牙周炎之间的交叉和MDD, FOSB基因是一个相声这些神经肽在转录组水平有关。这些结果为未来的研究领域,需要进一步验证。
1。背景
重度抑郁症(MDD)是一种流行的疾病在世界范围内,显示患病率约为5%,发病率约为3%,与不同国家(1]。因此,MDD是世界上最普遍的精神障碍(2]。MDD是禁用状态,生活质量恶化,限制患者日常活动,导致患者的发病率(2]。此外,MDD通常与并发症相关,各自的一般结果恶化患者(2]。已经表明,MDD相关可能是许多生物学途径和系统的变化,包括胃肠道免疫系统,激素,和氧化应激3,4]。在这种情况下,增加了解抑郁症的发病机理和相关辅因子高的临床兴趣揭示未来潜在的治疗策略(3];然而,很难揭示其他疾病之间的任何伤亡,生物标志物,MDD在临床上下文(5]。
一个潜在相关疾病是牙周炎,炎症,多因子的传染病tooth-surrounding组织(6,7]。一般来说,严重的牙周炎影响大约11%的世界人口,使它成为非常流行的慢性疾病(8]。不同的系统评价和荟萃分析,这表明牙周炎与MDD,虽然结果很异类关于相关性的大小(6,9,10]。巴西出生队列研究揭示风险MDD患牙周炎患者的比例为1.19 (11]。另一个观察性研究包括60000人在10年随访显示牙周患病个体MDD的发生率更高,支持的风险比为1.73 (12]。因此,感兴趣的是,是否存在一个主牙周炎和MDD基于心理之间的联系机制,甚至一个因果关系13]。存在的潜在作用引起的慢性炎性牙周疾病,特别是由于促炎细胞因子的表达,讨论作为潜在的因果关系(13,14]。因此,假定牙周致病菌的作用,这是由神经炎症的感应梭菌属nucleatum(15]。
尽管这些方法很有趣和似是而非的出现,需要更多的研究来支持之间的因果连接牙周炎和MDD (13]。生物信息学的一个潜在的方法可以应用在转录组水平揭示潜在的连接;这对其他潜在连锁已经建立,如牙周炎与阿尔茨海默病(16]。因此,相声的潜在整合基因,与神经肽可能是一个有前途的方法来洞察MDD和牙周炎之间的相互关系。因此,神经肽可能特别感兴趣,因为他们参与级流程和没有检查在MDD和牙周炎的背景下,。因此,本研究旨在调查MDD和牙周炎的关系基于相声神经肽基因和潜在的链接在这两种疾病。
2。材料和方法
2.1。数据下载
牙周炎和MDD的表达数据从地理下载(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)。牙周疾病(PD),牙龈组织样本,数据集GSE10334, GSE16134, GSE23586。遗传损伤外周血单核细胞(PBMC)样本用于MDD,两个数据集,即GSE38206 GSE39653,。数据集GSE38206, id MDE-P-0W实验组和对照组id C-0W都包括在内。实验组和对照组的数据在8周的随访是不习惯。GSE39653, MDD和健康控制(HC)样本包括在内。MDD和PD的数据如表所示1。
2.2。数据预处理和微分表达式分析
首先,调查ID是根据他们的平台信息转化为基因符号。数据的多个探针对应相同的基因样本的平均值作为其表达式的值。
然后,所有样本每个疾病结合PD和MDD表达谱。减少包括样本的差异,一批校正使用作战方法的“上海广电”包R项目应用。
R语言的“limma”用于微分表达式的分析纠正MDD和PD的数据集。MDD的基因值< 0.05和 (度)的差异表达基因。因此,如果upregulation被评估 ,而 是截止表达下调的基因。的基因值< 0.05和 在PD视为差异表达基因。的 调节基因和吗 是表达下调的基因。
2.3。神经肽下载
神经肽数据从数据库下载NeuroPep (http://www.neuropeptides.nl/)和NeuroPedia (http://proteomics.ucsd.edu/Software/NeuroPedia.html)。合并两个数据库后,总共有102个神经肽基因。
2.4。相声基因筛选
得到的差异表达基因的交集MDD和PD拍摄,而交叉基因潜在的相声基因。分析这些相声的功能基因,clusterProfiler R语言用于生物过程和KEGG通路富集分析和功能值< 0.05是重要的。
2.5。微分Coexpression监管环节相声基因和神经肽
首先,它是分析是否有串扰在神经肽基因。这一步表明,没有一个基因是相声基因和神经肽。然后,神经肽和相声基因之间的相关性在MDD和PD进行了分析。因此,皮尔森相关系数计算评估之间的直接相关性神经肽和相声的基因。相声gene-neuropeptide对相关系数(CC)绝对值大于0.5 ( )对被认为是重要的关系。为了进一步分析重要的监管作用相声基因之间的关系和神经肽,表达式的值的重要基因病和健康组织之间的关系MDD和PD检测,分别。随后,回归分析计算不同监管执行链接(DRL)。
数据的回归分析,相声的监管效果与神经肽基因是评估,即作为相声的表达基因和神经肽的表达在这个公式 。
通过计算公式,可以得到的回归系数相声gene-neuropeptide关系( )病变组和健康对照组的MDD和PD,分别。然后,标准偏差之和的关系在计算组和健康对照组MDD和PD,分别。MDD和PD的所有样本的相关系数进行了计算。最后,关系的调节系数微分coexpression基因根据公式计算如下所示。
积极DRL crosstalk-neuropeptide关系的显示一致的监管和控制样本,而两者都是抑制或促进。如果该值是负的,对面的关系和控制的监管模式。
2.6。相声基因的功能分析和神经肽
人类从KEGG pathway-gene对下载(https://www.kegg.jp/),以及相对应的通道串扰和神经肽基因提取出来。它进一步评估路径是否包含相声基因和神经肽,其次是通路的分析由相声基因和神经肽。这些协作通路可能是这两个基因之间的相互作用的关键途径。Cytoscape被用来映射相声基因的途径和神经肽。
2.7。串扰分析基因和蛋白质相互作用网络中神经肽
蛋白质-蛋白质之间的关系(PPI)的实验验证,数据下载薄荷(http://mint.bio.uniroma2.it/mint/Welcome.do),HPRD (http://www.hprd.org/index_html),BIOGRID (http://thebiogrid.org/),下降(http://dip.doe-mbi.ucla.edu/dip/Main.cgi)、薄荷(http://mentha.uniroma2.it/index.php),碧娜(http://cbg.garvan.unsw.edu.au/pina/),InnateDB (http://www.innatedb.com/)和指导(http://instruct.yulab.org/index.html)。PPI基因和神经肽对相声被提取。为了进一步分析相声基因之间的关系和神经肽在系统生物学网络,一步PPI延长据对的关系。间接对(cross-other-neuropeptide)监管相声基因和神经肽是提取。然后Cytoscape软件被用来构建PPI网络。链接显示在的关系网络和拓扑性质进行了分析。
2.8。神经肽的筛选
所有神经肽的表达值在MDD和PD提取和套索回归分析应用于屏幕神经肽。特定的神经肽的表达值在PD和MDD提取,箱线图,创建和接收机操作曲线(ROC)进行了分析。此外,微分监管这些特定的神经肽及其高度相关的权重在MDD和PD相声基因提取。最后,这些特定的交互途径神经肽和相应的高度相关的相声基因进行评估,相关的神经肽是相声基因和通路,和受到神经肽和串扰功能基因进行了分析。
3所示。结果
3.1。数据预处理
数据组合和批处理校正后,MDD和PD创建的数据集,在MDD包含30例和33个控制样本,而PD包含430例和139控制样本。同时,PCA分析结果之前和之后的数据修正(图1综述了两种疾病)。
(一)
(b)
(c)
(d)
3.2。差异表达分析
根据分析结果,差异表达基因筛选和火山图是用来显示截止(数据筛选差异表达基因2(一个)和2 (b))。差异表达基因的数量得到如表所示2。
(一)
(b)
3.3。相声基因筛选
差异表达基因的交叉MDD和PD的各自获得相声基因(图3(一个))。共有35个相声基因(图获得的3 (b))。clusterProfiler包R语言是用于功能富集分析这些35相声基因(显著性水平值< 0.05)。图3 (c)显示了35个相声基因的生物学过程主要涉及(图3 (c))。35相声主要监管IL-17基因信号通路,nf -κB信号通路,肿瘤坏死因子信号通路(图3 (d))。
(一)
(b)
(c)
(d)
3.4。相声和神经肽基因之间的联系
102从数据库提取神经肽,和这些基因的表达值在MDD和PD进一步构建热图(图中提取4)。结果表明,神经肽在MDD和PD没有差异表达。此外,基因和神经肽相声没有交集,表明没有发现基因相声基因和神经肽。
(一)
(b)
为了进一步分析相声基因和神经肽的角色在整个生物网络之间的直接交互的关系对相声基因和神经肽提取根据已知的PPI关系对。因此,对获得没有直接交互。根据相声基因的相互作用蛋白质,一步扩展和后续延长蛋白质基因的筛查神经肽获得总共164双的关系。然后Cytoscape软件被用来构建PPI网络(图5)。
前20名的拓扑属性基因筛选按照降序排列的学位。结果如表所示3。
PPI网络的神经肽基因NUCB2 DBI,和UBL5可以与更多的基因,从而间接地与相声基因交互。
3.5。微分Coexpression监管相声和神经肽基因之间的联系
识别的功能神经肽在MDD和PD,串扰之间的相关性基因和神经肽在MDD和PD首先评估。图6展示了串扰之间的相关基因和神经肽在MDD和PD(图6)。
(一)
(b)
(c)
显著相关性对MDD和PD例和对照组的选择,和监管关系的微分coexpression进行了分析。最后,共有181对获得显著关系。通路共同受相声基因和神经肽在一对重要的获得,并使用Cytoscape相声gene-pathway-neuropeptide网络构建软件(图6 (c))。相声gene-pathway-neuropeptide网络显示之间的串扰基因MDD和PD可以与神经肽间接行为。
3.6。神经肽的筛选和分析
102年MDD神经肽的表达谱和PD获得特定的神经肽被套索回归(图筛选7)。
(一)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)
通过套索回归9神经肽在MDD和43神经肽PD。四分割的基因,即。ADM、IGF2 PDYN, RETN。这四个基因的表达值在MDD和PD提取,执行单个基因和ROC分析(数据7 (e)和7 (f))检查的准确性表达值这些基因的表达水平。结果表明,IGF2在MDD和PD高度预测。ADM是比其他三个基因在预测MDD的疾病。
根据微分coexpression监管关系,高度相关的DRL coexpression相声获得基因和神经肽(图之间的关系8(一个))。然后,相声基因一起分析这四个神经肽基因(图8 (b))。总共13串扰与四种神经肽基因coexpressed有差异。这13个基因表达谱的MDD和PD提取,和这些相声基因的表达在MDD和PD进行分析(数据8 (c)和8 (d)),这表明FOSB MDD和PD中高度表达。
(一)
(b)
(c)
(d)
此外,通路与ADM、IGF2 PDYN, RETN提取和途径共享的神经肽和相声基因分析基于通路基因(图9)。
图8 (b)表明,ADM和RETN不同coexpressed与多个相声的基因。功能分析,ADM中的主要是参与刺激神经组织的互动和血管平滑肌收缩。ADM间接与FOSB中的通过刺激神经组织的交互途径,从而影响生物过程的异常。ADM和FOSB coexpressed有差异基因表达水平和在MDD和PD相反的监管模式。此外,还FOSB IL-17信号通路的调节。IGF2监管MAPK信号通路,PI3K-Akt信号通路,Ras信号通路。在微分coexpression分析中,发现IGF2和ASS1高度coexpressed MDD-diseased之间的监管趋势不一致以及健康对照组PD-diseased和健康对照组。从函数图,可以看出,ADM, IGF2 PDYN, RETN可以间接影响潜在的生物功能MDD和PD疾病之间通过多个相声基因的功能。
4所示。讨论
神经肽基因ADM、IGF2 PDYN, RETN被发现之间的交叉PD和MDD。与这些神经肽FOSB明显coexpressed。这些基因相关通路IL-17信号通路,MAPK信号通路,Pi3K-Akt信号通路,Ras信号通路,中的刺激神经组织的互动,血管平滑肌收缩。
这是第一个生物信息学研究,调查相声的基因和相关神经肽PD和MDD之间。PD和MDD的关系被广泛讨论文学,即这两种疾病之间的关系可能出现(6,9- - - - - -12]。这两种疾病之间的因果关系应该是在PD-induced系统性炎症,导致神经炎症由于促炎细胞因子的表达13,14]。当前的研究显示几种神经肽基因在转录组水平,这将在下面讨论。
Adrenomedullin (ADM)是一种多肽激素有重要作用的调节心血管系统和淋巴系统(17]。ADM透露是一个潜在的生物标志物和治疗干预措施(候选人17]。一项研究调查组织拳从齿状回发现ADM和神经炎症相关的血管生成抑制剂患者MDD (18]。另一项研究表明,水平的提高ADM和病人血清中没有将有关MDD和相关精神运动发育迟滞(19]。ADM-NO轴也升高由于牙周致病菌,尤其是Aggregatibacter actinomycetemcomitans(20.]。同样,另一项研究发现ADM-NO-axis功能链接到PD严重程度(21]。缺乏对ADM也可以与细菌的入侵Porphyromonas gingivalis另一个牙周致病细菌(22]。此外,ADM被发现影响抗抑郁药帕罗西汀的治疗效率(23]。总之,ADM和ADM-NO-axis支持神经炎症的作用以及口腔病原体的潜在相关性PD和MDD的关系。
胰岛素样生长因子2 (IGF2)是一种激素调节细胞增殖、迁移、分化、和生存24]。IGF2调解抑郁行为被发现在老鼠的大脑25]。变量IGF2被发现的甲基化有关MDD的临床表现同卵双胞胎(26]。此外,IGF2结合在胰岛素受体在大脑中,即IGF2的失调会导致神经病理过程(27]。与IGF1, IGF2被发现相关的神经炎症过程(28]。在这方面,胰岛素样生长因子2 mRNA-binding蛋白1促进NF -被发现κB信号方式,是由脂多糖诱导的,哪些是重要的牙周病原菌的毒力因素(29日]。这支持的假设有关MDD PD在诱导神经炎症的作用。
Prodynorphin (PDYN)是一种内源性k-opioid受体的激动剂,有调节效应与成瘾相关;这种肽的表达改变在精神疾病患者的大脑30.,31日]。已经表明,损伤的PDYN杏仁核与MDD (32]。到目前为止,没有任何研究报告的潜在相关性PYDN PD,讨论这个问题的困难。
抵抗素(RETN)是一种由脂肪细胞分泌的多肽,扮演的角色在新陈代谢33]。adipokine, RETN是众所周知的在MDD的发展起着重要的作用,而最近的一项荟萃分析表明,血清抵抗素水平较低的个体与MDD相比健康的参与者(34]。发现患者的MDD, RETN释放皮质醇浓度和有关治疗结果(35]。因此,肥胖和MDD报告之间的联系(36]。此外,RETN参与MDD和糖尿病之间的相互关系,即存在某些相关性的报道是(37]。这是一个潜在的和有趣的MDD和PD的连接点;RETN被发现观察牙龈沟液内细胞激素升高和血清的PD患者,尽管这是不相关的全身性炎性疾病(38]。另一个评论文章显示RETN潜在生物标志物在帕金森病和糖尿病之间的相互关系39]。在这个轴,可以支持MDD和PD之间的因果关系。
最后,FOSB明显coexpressed这些神经肽。FOSB是一个安全系数的转录因子家族成员之一,因此对监管者的压力和抗抑郁药物反应(40]。FOSB感应的海马体被报道成瘾和MDD的关键(41]。网络分析表明,FOSB基因是一个中心抑郁自杀(42]。PD的分析一个炎症相关的基因表达数据发现FOSB基因可能参与的开发和进展PD (43]。因此,这种基因的影响之间的关系PD和MDD似乎可以想象。,存在的假设以及辅助因子的影响如糖尿病和肥胖之间的相互作用PD和MDD可以支持的生物信息学研究中的数据。因此,需要跨学科的治疗和预防方法,全面管理病人患有这些疾病的复杂问题。
这是第一个生物信息学研究调查之间的串扰和相关神经肽PD和MDD。方法综合和显示不同的结果。然而,生物信息学方法有一些局限性,尤其是失踪的验证结果。这一定是公认的解释结果。此外,没有关于包括患者的数据。不同的MDD和PD患者纳入这一分析,从而,队列可能非常异构。基于这些局限性,临床研究,评价结果从MDD和PD患者,是必要的。只要这些发现并不可用,这个生物信息学研究的结果和相应的结论仍然投机。因此,必须认识到,只发现在当前的研究中都显示在转录组水平。
5。结论
神经肽基因ADM、IGF2 PDYN, RETN被发现之间的交叉PD和MDD, FOSB基因串扰,有关这些神经肽在转录组水平。这些发现可能是一个未来的研究领域,需要进一步验证。
数据可用性
和/或使用的数据集分析在当前研究可从相应的作者在合理的请求。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。