文摘
炎性细胞因子的甲基化可变性扮演重要角色发展的系统性红斑狼疮(SLE),类风湿性关节炎(RA)和原发性干燥综合征(pSS)。高度关注个性化的和精确的医学,有必要比较和对比的差异和相似性细胞因子之间的甲基化状态3最经典的自身免疫性疾病(艾滋病)。在这项研究中,我们综合5 Cytokine-Chips从全基因组DNA甲基化数据集的3种艾滋病,δβ值计算组间差异,全面进行了生物信息学分析细胞因子基因的异常甲基化。125年共享微分(汽车登记处)确定甲基化可变性。有102共享汽车登记处与甲基化状态;3 hypomethylated差异甲基化区域(dmr)艾滋病被发现,和3 dmr hypomethylated。dmr (AZU1 LTBR和RTEL1)有可能作为活化剂的炎症过程。特别是AZU1和LTBR hypomethylated TSS和第一外显子位于启动子区域能够引发炎症信号级联,在自身免疫性重言式扮演关键角色。此外,功能模块表观遗传算法(FEM)表明,不同炎症网络参与不同的艾滋病;5热点生物被确认为合理的路径诱导的炎症或延续epigenetically管制在艾滋病。 We concluded methylation variabilities among the same cytokines can greatly impact the perpetuation of inflammatory process or signal pathway of AIDs. Differentiating the cytokine methylation status will serve as valuable resource for researchers alike to gain better understanding of the epigenetic mechanisms of the three AIDs. Even more importantly, better understanding of cytokine methylation variability existing between the three classic AIDs will aid in identification of potential epigenetic biomarkers and therapeutic targets. This trial is registered withchictr inr - 16010290,临床试验治疗类风湿性关节炎的变暖阳和抚平经络。
1。介绍
自身免疫性疾病(艾滋病)可以导致免疫耐受的自体抗原和参与特定的器官或多个器官。艾滋病影响~全世界8%的人;年度报告发病率仍在增加,由于升级环境污染和提高临床诊断。援助的长期性质意味着一个沉重的经济负担和患者的生活质量1,2]。艾滋病的病因通常是多因素疾病。除了遗传因素和环境因素,失衡的炎性介质,包括细胞因子和趋化因子在艾滋病的发病机制中起着至关重要的作用。细胞因子可以形成一个复杂的细胞因子的监管网络,影响人体许多重要的生理功能。反的不平衡或促炎细胞因子可以沉淀自身免疫过程的发展和延续,最终导致发展援助。
CpG二核苷酸的DNA甲基化是一种专门研究表观遗传机制;它与其他细胞监管组件交互调节基因表达的水平,而不是通过改变DNA序列。差异基因表达调控可以部分解释为什么遗传易感个体的比例不显化疾病的症状。表观遗传机制的关键环境因素之间的联系,了解基因的影响,发展,和疾病的进展3,4]。Cytokine-related基因已经被证明是容易受到表观遗传调控,如t效应途径的关键基因。DNA甲基化水平的变化会导致招聘和炎性细胞因子表达平衡和艾滋病的发展。识别和量化的甲基化水平,艾滋病将成为潜在的表观遗传标记。调节甲基化水平也是一个潜在的药物疗法的发展目标。
艾滋病的病理生理学相似,subphenotypes和遗传因素,但在不同的患者(有自己的独特的临床表现2]。在典型的艾滋病、系统性红斑狼疮(SLE),类风湿性关节炎(RA)和原发性干燥综合征(pSS),关节炎是一种常见的表现,但在RA患者,关节炎会导致骨质流失,这不是大多数系统性红斑狼疮和pSS患者的情况(5]。最近的一些研究已经评估了全基因组DNA甲基化分析系统性红斑狼疮、类风湿性关节炎,和pSS;研究发现,不同的临床表现可能与炎性细胞因子的不同的甲基化水平密切相关。然而,具体差异和关系的经典代表艾滋病还没有完全研究。
在这项研究中,我们搜索、合并和选择列表cytokine-relevant基因涉及趋化因子,干扰素、白细胞介素、淋巴因子、转化生长因子、肿瘤坏死因子基因数据库和使用计算策略通过集成多个Cytokine-Chip全基因组DNA甲基化数据集系统性红斑狼疮、类风湿性关节炎,pSS。这项研究为未来的研究提供了依据探索遗传关联系统性红斑狼疮、类风湿性关节炎、pSS和炎症。
2。材料和方法
本研究描述了图的工作流程1。
2.1。数据集
本研究中使用的所有甲基化芯片数据集从基因表达综合检索(GEO)和欧洲生物信息学研究所(EBI)。然后我们过滤数据集通过入选标准如下。(我)有机体是人类和样本用于隔离属于外周血DNA;(2)DNA甲基化状态是被Illumina公司HumanMethylation450 BeadChip (450 k芯片);(3)(原始数据。IDAT或. txt格式)的注册数据集是网上。
2.2。研究设计和主题信息
这项研究是由三种数据集的自身免疫性疾病,即集风湿性关节炎,系统性红斑狼疮数据集pSS和数据集。每个三个都有两组(例和对照组)。数据集RA是来自GSE42861 [6),由354名风湿性关节炎患者,51.15±12.05岁和335名健康人(年龄:52.76±11.45)。这个数据集是一个瑞典以人群为基础的病例对照研究和病例诊断由美国风湿病学院(ACR)风湿性关节炎的分类标准。数据集来自GSE75679 pSS是(7)和由48 pSS患者(年龄:56.54±13.72)满足欧美共识集团(AECG) 2002 pSS(分类标准8]。这个数据集的控制是50名健康人(年龄:55.04±7.76)与数据库匹配GSE42861使用随机抽样方法。数据集系统性红斑狼疮是一种集GSE59250 [9],GSE65097 [10],GSE82218 [11]。和系统性红斑狼疮的诊断根据红斑狼疮(ACR分类标准执行12]。参加本研究受试者的细节特点额外的文件所示1表S1。最后,684名患者和580名对照与自身免疫性疾病包括在我们的研究中没有统计学差异自身免疫性疾病患者的性别和年龄分布和控制,分别(图S1在附加文件1)。
2.3。数据预处理
对于每个芯片数据集,进行了质量控制和数据标准化使用minfi或冠军包R (13,14]。和下面的质量标准进行:(i)失败的探测器每样本的比例超过10%或探针与< 3%珠子只有不到5%的样本/探针必须丢弃;(2)所有探针重叠SNP位点从1000人基因工程必须被删除15];支安打,(iii)探测器和探针位于Y染色体也丢弃。质量检查后,数据预处理使用beta-mixture分位数扩张标准化策略16]。
2.4。代Cytokine-Chips
为了确定三个自身免疫性疾病的异同炎症,我们生产的Cytokine-Chip注释的方法。首先,我们搜索、合并和选定的细胞因子基因的列表包括趋化因子、干扰素、白细胞介素、淋巴因子、转化生长因子、肿瘤坏死因子基因数据库(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gene/)。有656 cytokine-relevant基因在这个基因列表,和描述和特征,这些基因是额外的文件所示2在附加文件1图S2,分别。然后我们发现所有甲基化探针在450 k芯片根据上面的基因列表。这些发现探针形成的一个新的beadchip测量inflammation-relevant基因的DNA甲基化。有9948个探头,这些探针覆盖3393 GpG群岛(34.11%),684年货架(6.88%),和2254年海岸(22.66%),这主要是位于染色体1,2,6,19(附加文件1图开通和S2C)。
2.5。每个数据集的分析汽车登记处
前面分析了5 Cytokine-Chips 5芯片数据集。因为数据集RA和数据集pSS与Cytokine-Chip之一,但数据集系统性红斑狼疮与三,我们执行的标准管道RA和pSS和系统性红斑狼疮也基于标准的管道进行了荟萃分析。
标准的管道来识别纯用dmpFinder算法实现了在minfi包(13,17]。我们选择病例和控制在应用之间重要的纯Benjamini-Hochberg方法(罗斯福< 0.05)。但对于数据集pSS,(我们使用严格的方法价值由Bonferroni修正方法和adj。 , 从随机抽样)由于其控制。荟萃分析完成后由元包(18),通过设置值的荟萃分析纠正Benjamini-Hochberg-adjusted阈值为0.05。dmr基因异常甲基化水平的地区,被定义为集群的探针至少2连续探测1 kb距离内的甲基化之间明显富集或贫化两组。我们确定了dmr(≥5邻近位置)和映射到人类基因组(hg19)使用DMRcate方法R包”冠军。“与此同时,我们也进行严格的阈值(adj。 , )减少极端的潜在影响甲基化差异和价值识别潜在的生物重要的CpG网站。
2.6。识别DNA甲基化的差异和相似之处
的被用来评估三个障碍之间的DNA甲基化差异和相似之处。的是由以下公式计算: 在哪里β值的均值在集团和β值的均值在对照组。甲基化状态也被定义为 。当网站的是负数,与hypomethylation网站提出了一个状态,我们贴上“HypoM”;当是积极的,网站显示更高的甲基化水平,我们贴上“HyperM”;当等于零,它没有国旗由于相同的情况下和控制之间的甲基化水平。所以我们能够识别DNA甲基化的差异和相似之处的旗帜。三种疾病之一的标签是相同的,表明三种疾病有相似的甲基化模式,即相似性,代表和其他情况的差异。
在这个身份,零假设是没有显著差异甲基化状态的三个障碍。所以我们用方差分析模型进行假设检验,和先验概率(值)被Benjamini-Hochberg纠正错误发现率的控制方法(罗斯福)。
2.7。分析Cytokine-Cytokine Interactome (CCI)和热点
调查是否不同艾滋病微分DNA甲基化状态下有不同的CCI和识别自身免疫性炎症的热点地区,R的有限元软件包,其中核心算法功能后生模块(FEM),进行基于关键地区的差异甲基化状态(例如,TSS或第1外显子)和PPI (19]。在我们的分析中,使用的默认参数:种子的数量是100,蒙特卡罗运行的数量是1000,和分子的最小数量是10。最后,我们设置阈值小于0.05的意义。
2.8。富集分析异常甲基化基因集
差异甲基化网站或地区,位于CpG岛和邻居、编码基因的注释,然后提交给基因本体论(去)浓缩基因和基因组的分析和京都百科全书(KEGG)通路分析分别使用R包“clusterProfiler”[20.]。
2.9。统计软件
统计分析是由使用R 3.4.1 (2017/06/30-Single蜡烛)和3.5 Bioconductor x64的windows系统。
3所示。结果
3.1。炎性细胞因子的差异甲基化可变性在系统性红斑狼疮、类风湿性关节炎,pSS
微分(汽车登记处)甲基化可变性DNA甲基化网站或地区重要的社会团体内部的差异;汽车登记处包括微分甲基化头寸(纯数字)和微分(dmr)甲基化区域。汽车登记处是DNA甲基化研究的基础和研究最多。我们进行了“dmpFinder”[13)和“DMRcate”[14)cytokine-relevant HumanMethylation beadchip(以下简称“Cytokine-Chip”将使用)的三个艾滋病发现汽车登记处,分别。
Cytokine-Chip的系统性红斑狼疮,我们发现1219年重大纯数字,其中包括352个岛屿(28.88%)、323(26.50%),和82年货架(6.73%)。这些纯数字,671例(55.05%)显示高甲基化状态,hypomethylated 492(44.95%),他们与492个基因(额外包裹)。此外,75 dmr被发现包括82个基因主要位于染色体6日12日和17日,33 dmr hypermethylated(44.0%)和42 dmr hypomethylated (56.0%)。
有6707纯RA患者,覆盖3662个岛屿和island-surrounding地区(54.60%),映射到689个基因和2019年promoter-associated地区(30.10%)。与健康对照组相比,4211例(62.79%)网站明显hypermethylated,和495年hypomethylated显著(30.21%)。我们发现64 dmr包括dmr hypermethylated(48.4%)和33 hypomethylated (51.6%)。
pSS患者,4716年Cytokine-Chip纯被发现,覆盖2946个岛屿和island-surrounding区域(62.47%)和1259个promoter-associated地区(26.70%),映射到670个基因。1489 (31.57%)hypermethylated网站和3227 (68.43%)hypomethylated网站发现了pSS患者与健康相比,控制。此外,172 dmr透露pSS患者包括217个基因有24.4% (42/172)hypermethylated dmr和75.6% (130/175)hypomethylated dmr,和顶部3最常位于染色体的dmr染色体6、11、19。中,有成千上万的汽车登记处三种疾病,和这些汽车登记处的特定信息附加文件所示3和额外的包裹。这些结果也表明,炎症细胞因子基因的异常甲基化起着重要的作用在系统性红斑狼疮,RA和pSS。
3.2。不同的汽车登记处CpG岛的炎性细胞因子在系统性红斑狼疮,RA和pSS
哺乳动物CpG岛基本序列,富含CG two-nucleotide、CpG二核苷酸序列和CG的比例必须大于50%在这个序列。规范CpG岛有300 - 3000个碱基对,被发现在大约70%的启动子转录起始站点(TSS)附近的人类基因,如管家基因的修复基因和调节基因21]。CpG甲基化的岛屿,以及含有CpG island-surrounding地区海岸和货架,有很强的相关性与转录起始和染色体的配置(22和影响人类健康23,24]。在这里,我们定义的甲基化差异在系统性红斑狼疮、类风湿性关节炎、pSS和两个原则:(i)有统计意义的分析汽车登记处;(2)在所有的三个障碍,至少有一个障碍差异甲基化状态,是其他两个完全相反,也就是说,如果有一个重要hypermethylated网站在系统性红斑狼疮,那么这个网站必须明显降低在其他两种疾病。δβ值()应用于评估CpG甲基化差异群岛在系统性红斑狼疮、类风湿性关节炎、pSS、额外的文件中所示的结果4。
DMV的基础上分析,我们预测启动子区域利用阴影区域的项目CpG岛和邻居(即海岸和货架)。这项发现表明,纯的甲基化状态在三个艾滋病是明显不同:系统性红斑狼疮的启动子区域的甲基化状态是三个中最低的艾滋病,和nonpromoters的甲基化状态pSS三个艾滋病(图中是最低的2(一个))。它表明,炎性细胞因子基因的甲基化差异确实存在系统性红斑狼疮、类风湿性关节炎,和pSS;因此,我们进一步比较了CpG岛和邻居共同汽车登记处三种疾病(数字2 (b)和2 (c))。数据2 (b)和2 (c)分别描述了这三个艾滋病共享CpG岛和72年43纯的纯CpG island-surrounding地区。有显著差异在系统性红斑狼疮、类风湿性关节炎,和pSS,等IL6R( ),KLF10( ),NR1H3( ),CMTM4( ),CD164( ),TNFRSF21( ),STAT3( )。这七个基因都在系统性红斑狼疮hypomethylated但相反pSS(附加文件4)。不仅有10个甲基化差异共享dmr,包括hypermethylatedCCR6,CMTM5,IL10RA,IL21R,IL32在系统性红斑狼疮和pSS还hypomethylated RA。这些结果表明,甲基化差异可能是导致不同临床表现的原因之一和艾滋病的炎症损害。
(一)
(b)
(c)
(d)
(e)
3.3。相似的汽车登记处炎性细胞因子在系统性红斑狼疮,RA和pSS
细胞因子基因的异常甲基化在几个关键地区,如TSS、CpG岛,和邻居,可能会直接影响到转录和基因功能和导致下游信号网络。我们定义的相似度和用它来描述汽车登记处和类似的甲基化状态三个艾滋病发现自身免疫性炎症在系统性红斑狼疮的相似性,RA和pSS。在这里,我们发现99相似的纯常见的所有三个艾滋病,这些纯与86年炎性细胞因子基因,其中32个基因的启动子甲基化状态相同(图S3)。这些细胞因子基因可能参与重要的自身免疫过程系统性红斑狼疮,风湿性关节炎,和pSS,例如,PIBF1(3.48E−17)参与免疫耐受的形成,但其启动子在这三个艾滋病hypermethylated(附加文件5)。
纯,dmr相比有更多重要的生物意义由于类似的甲基化状态在多个连续CpG岛。在我们的研究中,我们发现3 dmr的相似之处,AZU1,LTBR,RTEL1。重要的是,甲基化片段的AZU1和LTBR,位于TSS和第一外显子区,都明显hypomethylated(数字3(一个)和3 (b)),也RTEL1(图S4)。这些相似之处表明,炎症细胞因子基因的甲基化损失可能扮演了一个重要的角色在慢性炎症或艾滋病的发展。
(一)
(b)
3.4。Cytokine-Cytokine Interactome (CCI)在系统性红斑狼疮、类风湿性关节炎和pSS
自身免疫性炎症的interactome各种介质。巧合的是,cytokine-cytokine interactome (CCI)是它的一个重要组成部分,蛋白质相互作用的一部分(PPI)网络中使用有限元算法(19]。我们假设细胞因子基因的异常甲基化可能涉及CCI不平衡或改变的。因此,我们可以使用CCI的有限元算法探讨差异的三个艾滋病和确定炎症热点根据疾病和PPI的甲基化差异。
在RA的CCI分析,我们确定了两个网络:一个17岁的微分围绕种子基因甲基化基因VCAM1( ,图4(一)),另一个是17差异甲基化基因,相同的前和包含VCAM1,围绕种子基因ELANE( )。所以相同的interactome网络被认为是表明甲基化的损失VCAM1,ELANE和其他16个基因异常甲基化可能会扮演一个表观遗传在RA的监管作用。有64和71个基因甲基化异常在TSS200或第一外显子围绕两个种子基因(MYD88和TRAF6pSS)差异甲基化交互网络,分别。超过80%的成员互动两种疾病也一样的。DNA甲基化在热点地区(例如,MYD88,TRAF6,TICAM1,小牛是绘制在图4 (b)。详细的结果中描述补充表S2在附加文件1。系统性红斑狼疮的CCI分析也同时执行。使用IL13( ),CCR5( ),IFNG( )被确定作为热点,在那些CCI网络互动成员大多是hypermethylated(图4 (c))。
(一)
(b)
(c)
我们总结的甲基化损失VCAM1和ELANE和甲基化MYD88和TRAF6是重要的炎症和免疫RA和pSS,分别。但相比之下cytokine-cytokine interactome网络RA和pSS,系统性红斑狼疮的网络更加多样化和可能表明系统性红斑狼疮的异质性。
3.5。相似的基因和富集分析
为了更好地理解这些异常细胞因子基因如何影响生物效应,我们第一次分类根据不同的细胞因子基因甲基化状态,然后进行了基因本体论(去)浓缩基因和基因组的分析和京都百科全书(KEGG)路径分析,最后,做了一个比较围棋术语和KEGG通路在系统性红斑狼疮、类风湿性关节炎、pSS。分析后,我们发现,有267个细胞因子基因异常基因的启动子区域的甲基化水平pSS控制相比,在RA 285个细胞因子基因,186个细胞因子基因在系统性红斑狼疮。然而,超过一半的这些基因映射到CpG岛和邻居,他们有足够的重叠在艾滋病(图三5(一个))。此外,我们输入这些细胞因子基因成R脚本clusterProfiler [20.]去KEGG通路富集分析。重要的生物过程(BP)和路径中列出额外的文件6。可视化的信号路径丰富和排名前20名(adj。值)条款所示点阴谋(数字5 (b)和5 (c))。我们发现信号途径“cytokine-cytokine受体的相互作用,”“nf -κB信号通路”,“FoxO信号通路,”和“趋化因子信号通路”被RA共享,pSS,系统性红斑狼疮,十大条件图5 (c)有关“cytokine-cytokine互动”和“nf -κB信号通路。“有趣的是,糖皮质激素受体结合”和“激素受体绑定”也浓缩在系统性红斑狼疮hypomethylated细胞因子,但他们丰富在RA hypermethylated基因。此外,“粘多糖绑定”独特的RA hypomethylated基因。通路的细节描述文件所示2表S3。富集分析表明,大多数炎性细胞因子基因参与艾滋病都是相同的,但这些相同的基因有可能进行微分炎症过程或信号通路,并简要,这些异常甲基化基因是必不可少的系统性红斑狼疮、类风湿性关节炎、pSS进行炎症或疾病恶化和靶向治疗是好的。
(一)
(b)
(c)
4所示。讨论
随着高通量技术的不断发展和全基因组DNA甲基化分析的扩展,我们被领进一个新时代,大规模生物数据可以用于循证研究。在我们的研究中,我们从全基因组DNA甲基化数据集集成多个Cytokine-Chip系统性红斑狼疮、类风湿性关节炎,pSS为了找出这些疾病之间的差异和相似之处。从不同的平台和人口的异质性差异如种族不同的数据集,该Illumina公司HumanMethylation450 BeadChip (450 k芯片)和Δβ每个调查的情况下和控制之间的选择进行分析。尤其是粒细胞的数据、T或B淋巴细胞也结合总外周血白细胞炎症的影响,包括淋巴细胞,单核细胞,中性粒细胞,嗜酸性粒细胞,等等。
通过一系列的分析描述图1,我们发现在RA 6707纯数字和64 dmr, 4716纯数字和172 dmr pSS, 1219纯数字和75 dmr系统性红斑狼疮。此外,启动子区域的甲基化状态在系统性红斑狼疮中最低的三个艾滋病和pSS nonpromoters的甲基化状态是最低(图2(一个))。重要的是,43个重叠的甲基化状态纯CpG岛和72年纯CpG island-surrounding地区明显不同在三个艾滋病和许多重要的促炎基因包括(25- - - - - -28),如IL6R,IFNGR1,STAT3,PSMB9,PSMB8,TNFRSF12,TNFRSF1A,TNFSF12- - - - - -TNFSF13,CD164,TRAF5(数据2 (d)和2 (e))。不仅有10个甲基化差异共享dmr,等CCR6,CMTM5,IL10RA,IL21R,IL32都是hypermethylated系统性红斑狼疮和pSS还hypomethylated RA(附加文件4)。它表明,异常的DNA甲基化发生在各种自身免疫性疾病(4,29日],其中许多是特定于每个障碍除了一些共享的人,即细胞因子在各种艾滋病的甲基化差异可能的一个原因导致不同的临床表现和炎症损害。
同时,我们也发现一些共性的自身免疫性炎症在系统性红斑狼疮、类风湿性关节炎,和pSS:三个艾滋病有99纯(图S3)和3 dmr类似的甲基化状态(附加文件5)。由于这些汽车登记处位于CpG岛和邻居,这些汽车登记处的细胞因子可能代表类似的炎症信号或功能在所有三个艾滋病。例如,PIBF1(cg12930920)孕激素免疫调节结合因子的启动子在所有三个hypermethylated艾滋病,可能是参与免疫耐受的形成和维护怀孕。因此,三个重要的dmr (AZU1,LTBR,RTEL1吸引了我们的注意力。AZU1,LTBR,RTEL1通过DNA hypomethylation TSS或第一外显子区域在系统性红斑狼疮,pSS和风湿性关节炎。AZU1编码azurocidin、蛋白酶3和嗜中性粒细胞弹性蛋白酶在集群位于人类染色体的短臂19 (19 p13.3)。3蛋白质有助于先天免疫反应破坏微生物。Azurocidin也参与了炎症的单核细胞的招募。李等人还强调,azurocidin可以移植的表达VCAM1,ICAM1,selectin增强炎症细胞的粘附30.]。此外,众所周知,自身抗体对蛋白酶3 (PR3)作为一个专性特征在发展中系统性自身免疫性血管炎如韦格纳肉芽肿病(31日]。有趣的是,相比,受试者没有使用类固醇,甲基化亏损AZU1被显示的类固醇的使用(32]。
淋巴毒素β受体(LTβR)、肿瘤坏死因子受体超家族的一员,据报道,与慢性炎症相关疾病,如病毒性脑炎(33),乙型肝炎(34),IgA肾病(35),淋巴细胞白血病(36),和1型糖尿病37),在免疫反应中起着至关重要的作用,引发炎症。此外,肝移植βR信号可能涉及NF的激活κB (38),I型干扰素调节轴树突细胞、CD8+T细胞(39],TLR交叉抗性的诱导40]。蚕豆等人提出,LT的结扎βR可以减少唾液分泌率的损失和改善眼部表面完整性得分在NOD小鼠模型中干燥综合征(41]。最近,干扰淋巴毒素/光信号轴在干燥综合征也宣布42]。因此,LTBRhypomethylation不仅扮演关键的角色自身免疫的点火,但也是一个潜在的治疗目标。
此外,RTEL1,监管机构的编码端粒延长解旋酶1,涉及到端粒长度调节、DNA修复、基因稳定。更多的研究提出的突变RTEL1已经与先天性角化不良(43],Hoyeraal-Hreidarsson综合症[44),肺纤维化(45),骨髓增生异常综合征(46),和肺癌47]甚至风湿性arthritis-associated间质性肺疾病(48]。尽管突变的机理RTEL1参与纤维化和免疫系统的功能尚不清楚,这种基因的未经考验的hypomethylation应给予足够的重视。
说明,3 hypomethylated基因参与RA, pSS,系统性红斑狼疮可以作为发起人自身免疫和炎症过程。然而,自身免疫和炎症需要大量的炎症介质如白介素、淋巴因子、趋化因子形成的网络中介协调炎性级联(49];因此,我们执行CCI分析(19)主要基于TSS200 DNA甲基化的变化,第一外显子或TSS1500蛋白质网络(19,50,有趣的表型鉴定这炎症网络由于微分细胞因子基因的甲基化(也称为“热点”)。五个热点地区确定为生物的通路诱导的炎症或延续epigenetically管制在艾滋病。
在这些热点,不仅toll样受体的景观——(TLR)诱导途径,干扰素(IFN)签名,和趋化因子/粘附分子信号提出了但也激活T细胞和调节性T细胞的不平衡了。骨髓分化因子88 (MyD88)的主要成员是TLR通路,它转移抗原签名引发一系列信号级联,高潮等众多的下游基因的转录的炎性细胞因子,趋化因子、干扰素、淋巴因子,补充因素(51,52]。overactivation TLR导致延续自身免疫炎症已被大量研究证实。此外,羟氯喹一直建议有效地治疗pSS和系统性红斑狼疮由于其抑制TLR7减弱炎症(53]。因此,MyD88的甲基化变化,TRAF6和其他周围的分子可能在pSS并联的发病机制中发挥作用和其他支持促炎网络(图4 (b))。I型干扰素系统也激活在许多自身免疫性疾病尤其是系统性红斑狼疮52,54],interferon-regulated基因的表观遗传易感性在系统性红斑狼疮报道了几位全基因组DNA甲基化研究9,10,55]。
这些炎症信号通路不只是独立或独立行动;坚实的证据是,TLR,视黄acid-inducible基因我喜欢受体(RLR)、核苷酸寡聚化域受体(NLR)和正联手促进炎症,但它显然是其中的制衡关系(51,53]。这种关系还可以观察到细胞和细胞之间的不平衡以Th17 / Treg系统性红斑狼疮患者(52,56,57),这种不平衡也间接地观察我们的热点:CCR5编码膜分子在Foxp3 + Treg hypermethylated,但脱甲基CCL2能够增强系统性免疫反应在促炎细胞(58)(图4 (c))。是显著的AZU1和VCAM1(图4)在他们的基因可能hypomethylated结合伴侣(例如,趋化因子和粘附受体)来触发血管炎,可以观察到在大多数自身免疫条件包括类风湿性关节炎和系统性红斑狼疮(30.,59,60]。
富集分析分类这些异常甲基化基因“cytokine-cytokine受体的相互作用,”“nf -κB信号通路”,“FoxO信号通路”,和其他信号通路,但只有RA和pSS的异常基因出现在蛋白酶体信号系统(图5 (b))。更重要的是,集群hypomethylated细胞因子的pSS聚集在“antifolate抵抗”,促进炎症,这是符合临床观察:大多数风湿性关节炎关节炎患者开甲氨蝶呤是有效的,但pSS患者没有任何影响。在未来的研究中,结果将进一步验证。
DNA甲基化已经开发了一些候选基因的表观遗传标记等在癌症诊断膀胱癌(61年],乳腺癌[62年),胆管癌(63年]。此外,抗肿瘤药制剂5-azacytidine 5-deoxycytidine和zebularine DNA甲基转移酶(DNMT)抑制剂。他们可以在DNA合成块DNMT导致DNA脱甲基作用在肿瘤抑制基因的启动子区域。基于我们的研究结果,艾滋病的治疗应该促进炎性细胞因子的DNA甲基化,而不是促进脱甲基作用,如抗肿瘤治疗。特别是,脱甲基的程度在系统性红斑狼疮是最严重的启动子区域(图2 (e)),或许,我们可以利用反义寡核苷酸抑制剂和恢复hypomethylation S-adenosylmethionine治疗系统性红斑狼疮的炎性细胞因子在将来的研究中。
有亚临床免疫学过程之前,艾滋病的存在。根据最近的研究,阐述了如果我们说明艾滋病的河,艾滋病的亚临床免疫学和未分化状态作为河的上游的援助发展;随着病情的发展,小溪流可以分支出(不同的临床症状),满足正式分类标准系统性红斑狼疮、类风湿性关节炎,和pSS (64年]。在我们的研究中,我们展示了特定的相似(也许河的上游)的三个经典的代表艾滋病,它表明,针对相似之处或许可以改善艾滋病的治疗或早期诊断。
5。结论
总之,我们系统地分析DNA-methylated模式细胞因子基因在系统性红斑狼疮,风湿性关节炎,pSS使用人类甲基化芯片。许多异同汽车登记处的炎性细胞因子在三个艾滋病被确定。表观遗传易感候选人包括AZU1,LTBR,RTEL1,VCAM1被确定为引发自身免疫信号级联,导致脱轨pro - /抗炎细胞。TLR信号干扰的pSS和I型干扰素系统系统性红斑狼疮的overactivation欠异常的DNA甲基化被证实,和AZU1和VCAM1是参与血管炎的发病机制。后生候选基因可能是艾滋病的潜在生物标志物或治疗靶点。全身性多中心基因研究包括表观基因组、转录组、全基因组测序,需要前瞻性研究来揭示表观遗传变化和临床发现的潜在的原因。此外,强大的生物信息学分析跨基因组学研究和以证据为基础的算法开发建议。
数据可用性
所有数据集生成作为这项研究的一部分是可用的https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gds/在下列加入数字GSE42861、GSE75679 GSE59250, GSE65097, GSE82218。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
作者的贡献
Xingqiang小王和Dongyun Lei同样这项工作。
确认
支持这项工作由中国国家自然科学基金(81160379,81160379,81160379,81560233,81501406,81760296),中国临床试验注册中心(201507001 - 07),云南省卫生科技计划的资助(2014 ns171 2016 ns026 2017 ns051 2018 ns0045 2018 ns0046 ns0133 2018和2018 ns0134),昆明医科大学的创新研究团队(CXTD201613),云南省预备基金青年领袖在学术界和技术(2015 hb071),科技部资助的云南(2014 hc018),云南省级教育部门的资金,云南省应用基础研究基金会(2017 fe467 2017 fe467(-138),和2016 fa037)。
补充材料
补充1。额外的文件1:一个文档(docx)包含所有补充数据和表。
补充2。额外的文件2:总结Cytokine-Chip (.xlsx)。信息探测和基因的注释Cytokine-Chip被描述在这个文件中。
补充3。额外的文件3:本文档中列出的每个疾病汽车登记处(.xlsx)。
补充4。额外的文件4:汽车登记处的差异CpG岛在本文档中列出的三个艾滋病(.xlsx)。
补充5。额外的文件5:汽车登记处的相似性在本文档中列出的三个艾滋病(.xlsx)。
补充6。额外的文件6:基因本体浓缩的结果分析和KEGG通路分析中列出本文档(.xlsx)。额外的包裹:荟萃分析的结果数据集系统性红斑狼疮。slemeta_results。xlsx描述所有的荟萃分析的结果;slemeta_forest阴谋。pdf含有212森林土地,根据纯所吸引。探测森林。xlsx注释森林的阴谋。