文摘
动脉粥样硬化性脑梗死(ACI)严重威胁健康的老年病人,和策略是紧急ACI的诊断和治疗。本研究调查的mRNA分析缺血性中风和动脉粥样硬化患者通过挖掘地理数据库中的数据集,并试图揭示ACI的生物标志物和分子机制。在这项研究中,GES16561和GES100927获得基因表达综合(GEO)数据库,和相关的差异表达基因与R语言(度)进行了分析。此外,度进行了分析与基因本体论(去)和《京都议定书》百科全书的基因和基因组(KEGG)富集分析。此外,蛋白质相互作用(PPI)网络的度分析了数据库和Cytoscape字符串。结果表明,133度和234年使之抑制调节度在GES16561被发现,25度使之抑制和104年GSE100927调节度被发现,和6 GES16561和GES100927中常用的基因被发现。去浓缩功能模型分析表明,常见的基因参与中性粒细胞激活,中性粒细胞脱粒,中性粒细胞激活,免疫反应。KEGG浓缩的度分析表明,GSE100927和GSE16561都与通路包括细胞粘附分子(摄像头),Cytokine-cytokine受体相互作用,吞噬体抗原处理和表示,金黄色葡萄球菌感染。PPI网络分析表明,9共同度被发现在GSE100927和GSE16561,和一群6节点和12边缘也被PPI网络分析。总之,本研究表明FCGR3A和MAPK通路与ACI相连。
1。介绍
脑梗死是第二个致命的疾病在现代社会,这是一个全球性问题威胁着人类的健康。据统计,70%以上脑梗死缺血引起的,和ACI作为它的主要类型1,2]。动脉粥样硬化性脑梗死(ACI)是一种复杂的疾病在临床。动脉粥样硬化已被证实为主要原因导致缺血性中风的发展(3,4]。动脉粥样硬化,成像诊断技术已广泛应用于预警症状,和药物和手术干预的船也可以有效改善患者的症状(5]。许多研究表明,脂质积累发展ACI和泡沫细胞是主要原因。然而,已知的证据仍远未完全清楚ACI的分子机制6]。此外,即使在目前的医疗技术,ACI的诊断和治疗效果仍不满意(7,8]。因此,更多的生物标志物和分子机制是必要的治疗ACI深处。
筛选具有效率高和准确性在基因测序,已越来越多地应用于临床研究(9]。微阵列分析也被广泛应用于说明分子机制和诊断各种疾病生物标志物,这有效地促进研究的发展在多种疾病10]。证据显示的差异基因的分析患者和正常的人,和一些因素扮演了一个重要的角色在缺血性中风的形成和发展11]。此外,越来越多的研究发现了差异表达基因的生物标志物缺血性中风患者。例如,顾等人已经确定了动脉粥样硬化的治疗靶点分析GSE107522 [12]。
因此,本研究试图确定差异表达基因(度)的患者和正常的人并研究了动脉粥样硬化引起的缺血性脑梗死的病理机制研究基因表达微阵列数据集的混合(GEO)数据库。
2。材料和方法
2.1。数据采集
微阵列数据集包括GES16561和GES100927从国家生物技术信息中心获得基因表达综合(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)。样品39中风患者和24正常个体GES16561测试GPL6883被选为后续分析,和29的样本在GSE100927正常颈动脉粥样硬化患者和24人被选为后续分析。
2.2。差异表达基因的识别
limma包的数据集进行了分析通过R语言与温和的t检验修正Benjamini和业务的方法(p值调整 。此外,基因与日志褶皱变化(日志FC) > 2被选为度。
2.3。基因功能和路径分析
基因本体论分析识别度的功能在GSE16561和GSE100927。总之,包包括clusterProfiler和topGO加载在R工作室,和ENTREZIDs度获得从大卫(https://david.ncifcrf.gov/)进行了分析,揭示了度的函数。在那之后,结果被topGO可视化方案。基因和基因组的京都百科全书(KEGG)进行大卫然后结果可视化ggplot2包。
2.4。蛋白质相互作用网络分析(PPI)
度是由相互作用的蛋白质相互作用网络(PPI)分析。简而言之,数据集被上载到字符串的度数据库(http://string-db.org)获得PPI网络的结果,然后用Cytoscape结果进一步分析(3.7.1版本)。
3所示。结果
3.1。差异表达基因的识别
揭示基因的分析不同的患者和正常的人,临床微阵列数据集包括GES16561和GES100927分析limma包。结果表明,134度和234年调节使之抑制度被发现104年GES16561和25度使之抑制和调节度被发现在GSE100927(数字1和2)。此外,发现9个常见基因被发现在GES16561和GES100927包括AQP9、CD2, FCGR3A, ITGAM, MMP9,不良贷款(图1 (c))。
(一)
(b)
(c)
(一)
(b)
3.2。基因功能分析
深入研究度的分子功能,富集分析。结果表明,100年GSE16561被浓缩成度相关的分子功能,和GSE100927被浓缩成268度的分子功能。此外,GSE16561,度参与中性粒细胞激活,中性粒细胞脱粒,中性粒细胞激活参与免疫反应,neutrophil-mediated免疫力,等等(图3)。GSE100927,度也与中性粒细胞激活,中性粒细胞脱粒,中性粒细胞激活参与免疫反应(图3)。
(一)
(b)
3.3。基因通路分析
探索度的调节机制,GSE16561度和GSE100927分析KEGG富集分析。结果表明68年GSE100927浓缩在18度途径和163度GSE16561浓缩在16通道。对于GSE100927,度参与金黄色葡萄球菌感染,破骨细胞分化、利什曼病,趋化因子信号通路,吞噬体等等。对于GSE16561,度参与原发性免疫缺陷,造血细胞谱系,T细胞受体信号通路,金黄色葡萄球菌感染,肺结核等等(图4)。此外,一些度GSE100927和GSE16561与通路包括细胞粘附分子(摄像头),Cytokine-cytokine受体相互作用,吞噬体抗原处理和表示,金黄色葡萄球菌感染(图4)。
(一)
(b)
3.4。蛋白质网络分析
为了进一步揭示基因的分子机制在缺血性中风引起的动脉粥样硬化的进展,分析了度的交互数据库和Cytoscape字符串。根据MCODE分析,前三名成绩的集群GSE100927和GSE16561选择可视化。GSE16561,集群348涉及23个节点和边缘,集群2涉及19节点和158条边和集群3涉及8节点和40边缘(数字5(一个)- - - - - -5 (c))。GSE100927,涉及16个节点和集群196边缘,集群2涉及5节点和20条边和集群3涉及6节点和20边缘(数字5 (d)- - - - - -5 (f))。此外,6共同度被发现在GSE100927和GSE16561,和一群6节点和12边缘也被PPI网络分析(图5 (g))。
(一)
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(c)
(d)
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(f)
(g)
4所示。讨论
越来越多的研究表明,脑梗死的发展引起的动脉粥样硬化是缺血性中风的主要类型之一(13]。尽管ACI的致病机制日益显现,越来越多的生物标志物紧急诊断和治疗。在这项研究中,得到了临床数据集从NCBI和用于分析差异表达基因的患者和正常个体,去KEGG浓缩分析进一步研究相关的函数和度的途径,和PPI网络分析被用来揭示了分子机制的潜在因素。
动脉粥样硬化的主要原因被认为是缺血性中风(14]。斑块破裂可能诱发颈动脉栓塞,最终导致急性缺血性中风。郭等人表明,动脉粥样硬化的诊断结果可能为缺血性中风患者提供有效的指导方针(15]。在这项研究中,GSE16561包括中风患者的样本和GSE100927包括动脉粥样硬化患者的样本进行了分析。这是发现动脉粥样硬化或缺血性中风患者表现出显著差异基因分析和9中常见的基因被发现在GES16561和GES100927包括AQP9、CD2, CD3D, CD8A, FCGR3A, ITGAM, KCNJ15, MMP9,不良贷款,这表明度与ACI的进展。
ACI的进展与多个基因的异常表达有关。在这项研究中,GSE16561度和GSE100927分析富集分析。发现GSE16561度和GSE100927也与中性粒细胞激活,中性粒细胞脱颗粒,和中性粒细胞激活参与免疫反应,这表明动脉粥样硬化和缺血性中风都与异常激活的中性粒细胞。中性粒细胞涉及各种炎症反应,炎症引起的中性粒细胞已经确认扮演主要角色在动脉粥样硬化的形成16]。研究表明,中性粒细胞可以与血小板调解TLR4 / NF -的激活κB通路(17]。Denorme等人也表明platelet-neutrophil交互也可能加重缺血性中风(18]。此外,它也被发现,动脉粥样硬化和缺血性中风都与细胞粘附和白细胞粘附和信息有关。这种疾病在细胞粘附促进细胞聚集,然后促进斑块的形成,和积累证据支持,大群细胞被导致斑块破裂的主要原因。增加血管细胞粘附分子也被发现在动脉粥样硬化患者19]。魏等人的研究也表明,platelet-endothelial细胞粘附molecule-1也与缺血性中风(20.]。除此之外,本研究还发现,度GSE16561和GSE100927与监管相关的免疫效应的过程。心血管炎症和干扰循环免疫细胞和血管系统之间的相互作用是动脉粥样硬化的关键动力,和一些关键免疫因素被认为是动脉粥样硬化的有前途的治疗目标21,22]。因此,这些证据表明,嗜中性粒细胞激活,细胞粘附和免疫效应的规定流程参与ACI的进展。
本研究证实,度在GSE16561富含单纯疱疹感染,病毒致癌,Cytokine-cytokine受体相互作用,MAPK信号通路,和HTLV-I感染途径,尽管GSE100927度在吞噬体丰富,转录misregulation在癌症、肺结核、趋化因子信号通路,Cytokine-cytokine受体交互途径。然而,它也发现MAPK GSE16561和GSE100927都丰富,Cytokine-cytokine受体相互作用,抗原处理和表示,cGMP-PKG信号通路。MAPK通路是涉及多种细胞活动包括细胞凋亡和炎症(23,24]。异常激活MAPK通路作为一个重要的角色在多种炎症的发展,和针对MAPK通路已经被证明有效的缓解症状的动脉粥样硬化(25]。此外,抑制MAPK途径也可以显著改善缺血性中风引起的认知障碍(26]。因此,这个研究支持异常激活MAPK途径的一个伟大的参与动脉粥样硬化性脑梗死的进展。
PPI网络分析已被证实是一种有效的战略跟踪基因和研究疾病的分子机制27]。在这项研究中,PPI网络分析也用于揭示度的调节机制。GSE16561、CD8A ITGAM、FCGR3A CD19, CD2, HIF1A,和CREBBP充当关键节点度,和ITGAM FCGR3A, MMP9、CD68 GSE100927度的关键角色。此外,它是发现FCGR3A关键节点6 GSE16561和GSE100927的共同基因。FCGR3A也命名为CD16已被确定为致病因素参与动脉粥样硬化的恶化,和研究表明,FCGR3A可能与缺血性中风(12,28]。此外,多项研究表明,FCGR3A和MAPK通路方面表现出显著的异常水平在某些疾病如慢性收缩和牙周炎(29日,30.),而很少有研究显示连接FCGR3A和MAPK通路。
数据可用性
数据用于支持本研究的发现可以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。