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非肿瘤!你研究的方向还能像这样简单就发SCI了!

大家好,今天和大家分享的是今年三月份发表在Current Pharmaceutical Design(IF:2.208)杂志上的一篇文章,“Decoding Psoriasis: Integrated Bioinformatics Approach to Understand Hub Genes and Involved Pathways”,文章中作者通过对于牛皮癣这一疾病基因芯片数据集的分析,展示了这一基因的基因改变和通路功能改变。

Decoding Psoriasis: Integrated Bioinformatics Approach to Understand Hub Genes and Involved Pathways

解码牛皮癣:整合生物信息学方法以了解hub基因和所涉及的途径

一、研究背景

牛皮癣是一种慢性炎性皮肤病,主要由过度增殖,表皮角质形成细胞异常分化和炎性细胞浸润来界定。牛皮癣的病因和发病机制仍不清楚。人们认为,外伤,感染,药物,压力,环境因素以及遗传背景和免疫系统是导致这种疾病表现的诱因。

该疾病与高发病率和合并症相关。尽管有几种可用的牛皮癣治疗方法,但依旧有很高的复发率。了解牛皮癣的分子发病机理,以鉴定出有效的疾病控制和缓解方法。

二、研究思路

三、结果解析

1、差异基因筛选

从GPL 570检索到的GEO概况GSE14905和GSE13355是基于分别来自美国MedImmune,LLC和美国密歇根大学的人口数据。

此分析共使用了91个病灶,86个非病灶和85个正常样品。合并数据集之后作者对数据集进行了差异分析(p < 0.05 且 [FC] >= 2 ):

图1A.病灶和正常健康皮肤之间基因倍数变化的火山图

图1B.非病灶和正常健康皮肤之间基因倍数变化的火山图

  • 获得了1013个差异表达的病变皮肤基因,其中557个上调而456个下调(图1A)。
  • 在非病变皮肤中观察到七个失调的基因,其中三个上调(C10orf99,S100A7,LCE3D)和四个下调(SCGB2A2,RGS1,MUC7和PIP)(图1B)

图2.病灶和非病灶样本中重叠差异表达基因的venn图

  • 先前文献中存在报道,这7种差异表达的基因在病灶和非病灶牛皮癣皮肤之间共有,并且在病灶组中报告了异常高的失调。与病灶性牛皮癣相关的前20个失调基因的表达谱通过热图可视化(图3)。

图3.所有样本前20个失调基因的表达模式

2、病灶和非病灶牛皮癣的DEGs的GO分析

作者在完成了DEGs的筛选之后选择进行基因富集的相关分析。

表2.上调基因的富集分析。

  • 上调基因的富集中
    • 生物过程:细胞器裂变,染色体分离,表皮发育,核分裂和中性粒细胞活化是高度丰富的生物学过程。
    • 分子功能:受体调节剂活性,受体配体活性,内肽酶活性,细胞因子活性和细胞因子受体结合是最富集的
    • 细胞成分:染色体区域,染色体着丝粒区域,浓缩染色体,纺锤体和分泌性颗粒内腔

表3.下调基因富集分析

  • 下调的DEG的富集中
    • 生物过程:对类固醇激素的反应,肌肉系统过程,肌肉组织发育,腺体发育,泌尿生殖系统发育是高度丰富的
    • 分子功能:高度富集转录因子活性,RNA聚合酶II核心启动子近端序列特异性结合,硫化合物结合,肌动蛋白结合,转录激活剂活性,RNA聚合酶II转录调节区序列特异性结合和核心启动子近端序列特异性DNA结合
    • 细胞成分:肌动蛋白细胞骨架,蛋白质细胞外基质,细胞间连接,收缩纤维部分和收缩纤维
3、通路富集分析

完成了基因富集的相关分析后,作者进行了KEGG通路富集分析:

图4A.牛皮癣病灶相关上调基因的途径富集分析

  • 在上调基因中,细胞因子与细胞因子受体相互作用,甲型流感,NOD样受体信号通路,爱泼斯坦-巴尔病毒感染和趋化因子信号通路高度富集(图4A)

图4B.牛皮癣病灶相关下调基因的途径富集分析

  • 在病变皮肤组的下调基因中,心肌细胞中肾上腺素信号通路,PPAR信号通路,cGMP-PKG信号通路,Wnt信号通路和AMPK信号通路高度富集(图4B)
4、DEG的基因-疾病网络构建

作者将已确定的病变皮肤DEG映射到DisGeNET中经过验证的疾病基因,并靶向验证人类遗传疾病数据库。

在这两个数据库中存在的931个(92.01%)验证基因,在作者数据集中也被识别为牛皮癣相关的DEG。该结果表明,本次分析所确定的DEGs适合于表征该疾病。

研究确定了可能与牛皮癣有关的75种新的差异基因表达。据报道,与牛皮癣相关度最高的20个基因形成的基因疾病网络与其他皮肤疾病,癌症,酒渣鼻,肝病,痤疮,炎性疾病和特应性湿疹有关。

图5.排名最高的二十个差异表达基因形成的基因疾病网络

5、DEGs蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)和模块分析的关键候选基因和途径鉴定

作者使用Cytohubba,从病变皮肤中的1013个DEG的PPI网络复合体中过滤掉了993个节点和8346条边。

使用Cytohubba插件分析了构建的网络,并将在六个或更多参数中存在的DEG视为hub基因。牛皮癣病灶组的前十个中枢基因如图6所示。在PPI网络上的模块分析显示,牛皮癣病灶组中有21个hub基因。

图6.共享的病变,非病变,改变的基因组特征和中心基因的合并网络

在图中,节点表示基因,边表示基因之间的相互作用。蓝色代表共享的病变和改变的基因组特征,深蓝色代表病变和非病变样品之间的共享基因,红色代表中心基因,紫色代表共享的中心, 病变和改变的基因组特征基因。

  • STAT3是连接度最高的节点,度数为111。

作者对MCODE得分超过10的模块被进一步分析,共有4个模块进行了进一步分析,并且对模块的路径富集分析表明每个模块在功能上相关。这些模块与细胞周期,甲型流感,细胞因子-细胞因子受体相互作用和雌激素信号通路显着相关(表4)。

表4.牛皮癣病灶中关联度最高的4个hub基因的信号传导富集分析。

小结

这篇文章如果单纯看它的生信思路,可以说是非常简单,筛选基因芯片的差异表达基因之后,进行富集分析然后构建表达网络,并且筛选hub基因。这里面的比较也更多的是两组之间的比较,正常皮肤组的数据也只是在开始筛选差异表达基因的时候出现。

从另一方面看,选用牛皮癣这一生信相关研究不多的领域进行分析,算是这篇文章的一个小亮点,作为一篇纯生信还没有其他数据集验证的的文章,这种程度已经是很厉害了。

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编辑:虾仁饭

校审:糯米饭

本文分享自微信公众号 - 科研菌(keyanjun2020),作者:虾仁饭tasty

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原始发表时间:2020-09-02

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