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对!非肿瘤发生信文章就是这么简单!

今天给大家带来的是2019年3月发表在J. Cell. Biochem( 3.448)杂志上的文章“Potentially critical roles of TNPO1,RAP1B,ZDHHC17,and PPM1B in the progression of coronary atherosclerosis through microarray data analysis”。在这篇文章中,作者通过分析数据GSE12288的DEGs,然后通过WGCNA分析将DEGs分成4个模块,并对最重要的模块进行共表达网络构建以及注释,随后作者通过查阅文献找到5个相关miRNA并构建miRNA调控网络,最后通过GSE42148数据集进行验证。

Potentially critical roles of TNPO1,RAP1B,ZDHHC17,and PPM1B in the progression of coronary atherosclerosis through microarray data analysis

芯片数据分析TNPO1,RAP1B,ZDHHC17和PPM1B在冠状动脉粥样硬化进展中的潜在作用

一.研究背景

  • 动脉粥样硬化性冠状动脉疾病(CAD)会引起滋养心肌的血管逐渐变窄或阻塞。目前,流行病学研究表明,冠状动脉粥样硬化的负担会随着高血压、糖尿病、吸烟和肥胖等危险因素而增加。此外,炎症对CAD也起重要作用。

二.分析流程

三.结果解读

1.DEGs筛选
  • 通过limma包对芯片数据GSE12288进行差异表达分析,选择FDR<0.05和 |log2fold change (FC)|>1 为阈值得到1201个DEGs,包括582个上调基因和619个下调基因,表1展示变化最显著的10个上调和下调基因。

表1. 差异显著的DEGs

2.WGCNA分析和关键模块识别

作者将基因对定义为将每个基因对(m,n)的相关性系数定义为Smn = | cor(m,n)|,它们Pearson的相关矩阵转换为幂邻接函数amn = power(Smn,β)= | Smn |β,通过这个函数可测量两个基因之间的连接强度。作者通过log(k)和log(p(k))之间的平方相关系数的分布(p(k)是具有连通性k的节点的比例),根据它们系数为0.9以近似无标度拓扑(图1A红线),确定选择加权系数β为8 ,并通过分级聚类把差异基因分成了4个模块(至少包含30个基因)。

  • 图1B:通过基因树状图,展示不同模块基因的表达情况
  • 图1C:展示了4个模块与疾病的相关性,所有模块和疾病的相关性都良好。
  • 图1D:通过临床数据来展示模块与临床特征的关系,其中右边为重要性,显示四个模块和性别存在相关性。

图1. WGCNA分析

3.构建青色模块中基因的共表达网络
  • 图2:提取青色模块的268个基因与每个基因对之间的相关系数,保留相关系数高于0.6的基因对,构建基因共表达网络。这个网络包括105个下调基因(倒三角)和4个上调基因(三角形)以及898种相互作用。并且通过Mcode进行分群,得到4个集群,再通过BINGO进行注释,这些集群涉及的生物学功能包括翻译延伸、细胞器的负调控和细胞内信号转导

图2. 青色模块的基因共表达网络

  • 表2:通过KEGG对青色模块的基因进行通路分析,发现涉及17个通路,如:核糖体,丙酸酯代谢和趋化因子信号通路等。

表2. KEGG分析

4.冠状动脉粥样硬化相关的miRNA及其靶基因的预测
  • 作者通过搜索miR2Disease数据库与”atherosclerotic CAD“相关的miRNA,发现了5个miRNA:hsa‐miR-1、 hsa‐miR221、 hsa‐miR‐222、hsa‐miR‐126和hsa‐miR92a分别调节青色模块中的33、1、 20、 21和21个基因。
  • 图3:基于miRNA及其调节基因,构建miRNA调控网络,这个网络包含5个miRNA、3个上调基因和52个下调基因,其中TNPO1、RAP1B、ZDHHC17受到4个miRNA调控,而PURA、YWHAQ、PPM1B受到3个miRNA调控
5.miRNA调控网络中基因的功能富集分析
  • 作者对miRNA调控网络中的基因进行GO和KEGG通路分析,其中GO有17个通路富集,KEGG有14个通路富集。GO分析显示TNPO1和ZDHHC17等基因主要参与了与蛋白质定位和运输以及与免疫系统相关;RAP1B,PPM1B和PRKACB等基因则与细胞内信号转导相关通路相关。

图3. miRNA调控网络

6.验证集GSE42148验证DEGs表达
  • 作者进一步使用数据集GSE42148验证DEGs,发现有373个DEGs在数据集GSE42148也差异表达
  • 图4:展示了两个数据集中几个重要DEGs的表达情况,其中PPM1B和ZDHHC17在这两个数据集中表现出显著的表达变化

图4. 验证集验证

小结

最后小结一下,作者通过芯片数据GSE12288筛选出动脉粥样硬化的差异表达基因(DEG),然后通过加权基因共表达网络分析(WGCNA)确定最重要的模块。基于此模块中的基因,作者构建基因共表达网络,并进行功能注释,发现该模块中的基因参与翻译延伸和细胞内信号转导。此外,作者从已知的文献中筛选出5个与CAD直接相关的miRNA,并基于模块中的基因构建了miRNA调控网络,然后进行GO和KEGG富集分析。最后,作者使用GSE42148数据集来验证。

还是和往常一样,后台回复「16f」,即可获取今天小编为大家解读的文献。我们一起期待下一篇精彩的文献吧!

本文分享自微信公众号 - 科研菌(keyanjun2020),作者:虾饺皇Shrimp

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原始发表时间:2020-06-11

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