基于加权基因共表达网络分析识别肥胖型多囊卵巢综合征的关键基因

目的 采用加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis, WGCNA)方法识别肥胖型多囊卵巢综合征(polycystic ovary syndrome, PCOS)的关键基因,探讨肥胖型PCOS的发病机制。方法 从基因表达数据库(gene expression omnibus, GEO)下载GSE5090芯片数据,通过WGCNA算法分析筛选基因共表达关键模块和核心基因,对关键模块进行GO和KEGG分析,对核心基因进行差异分析以确定肥胖型PCOS的关键基因。结果 在GSE5090芯片数据中,通过WGCNA分析构建出了31个共表达基因模块,其中重褐色模块(MEsaddlebrown)与肥胖型PCOS具有密切的相关性,包含53个基因。对此模块基因进一步筛选,识别出了ZNF492、MED17、CRABP1、KCNV2、KRI1、ACSBG2、MACO1、SCLY、CPSF1、MAGEA8 10个肥胖型PCOS核心基因。对此模块基因进行GO和KEGG分析发现相关基因与脂肪酸代谢关系密切,主要作用于核蛋白,通过调节染色体组织、有机酸分解等发挥生物学功能。进一步对核心基因表达量进行差异分析,基因ZNF492、CRABP1、KCNV2在肥胖对照组与肥胖型PCOS脂肪组织间存在明显差异。结论 ZNF492、CRABP1和KCNV2基因在肥胖型PCOS的发展中可能产生重要生物学意义,其具体机制有待进一步研究。

共表达甲状腺转录因子1与p40的非小细胞肺癌患者临床病理特征分析

目的探讨共表达甲状腺转录因子1(TTF-1)和p40的非小细胞肺癌(NSCLC)患者的临床病理特征。方法收集7例共表达TTF-1和p40的NSCLC患者的资料,回顾性分析其临床特征、病理形态、免疫表型及分子特征,并复习相关文献。结果患者中位年龄58岁,多为男性且吸烟者;影像显示为外周型肿块。肿瘤细胞呈实性巢状排列,瘤细胞呈圆形、卵圆形或多角形,胞质透明或嗜酸性,核分裂象>10个/10HPF;3例可见脉管内癌栓。同一群肿瘤细胞同时表达TTF-1和p40,CK7、p63、CK5/6和napsinA呈灶性或弥漫表达,增殖指数Ki-67阳性10%~90%。2例采用ARMS-PCR法分别检测到表皮生长因子受体(EGFR)18号外显子G719A/S/C突变和21号外显子L858R突变,1例采用二代测序法检测到TPM3-ROS1融合突变和ROS1(G2032R)突变。随访1~46个月,2例患者分别于22、46个月死亡,3例患者出现颈部淋巴结或脑转移。结论共表达TTF-1和p40的NSCLC具有独特的临床病理特征,临床进展快,预后差,可能是一种新的肿瘤实体。

甘蓝型油菜盐胁迫响应基因表达谱分析及共表达网络的构建

甘蓝型油菜是重要的油料作物,而盐胁迫是影响油菜生长发育的主要环境条件之一,可能会造成油菜减产、品质下降甚至死亡。本研究利用半冬性油菜ZS11作为试验材料,对盐胁迫处理0、0.25、0.5、1、3、6、12和24h的叶片和根系组织进行转录组测序,通过测得的90份RNA-seq数据,获得了油菜响应盐胁迫的高分辨率时间动态转录表达谱。相关性分析发现,样本在盐胁迫处理1 h前后具有明显的早期响应与后期响应的聚类差异。利用DESeq2进行差异基因分析,鉴定出根系以及叶片组织响应差异基因分别为20,462个和29,334个,表明油菜叶片组织的响应程度整体上比根系更剧烈。进一步利用WGCNA分别构建根系以及叶片组织响应盐胁迫的基因共表达网络,从中筛选出与盐胁迫早期响应阶段显著相关的tan和yellow模块,以及与盐胁迫后期响应阶段显著相关的green和red模块,对其进行GO富集分析,并从中分别筛选出早期以及后期响应盐胁迫的核心转录因子41个和26个。功能注释显示4个模块中均存在已知的拟南芥同源基因参与不同阶段的盐胁迫响应,还发现BnWRKY46和BnWRKY57等核心基因在505份盐胁迫处理的油菜群体变异数据中具有丰富的SNPs变异和单倍体类型,表明这些核心转录因子可能是油菜响应盐胁迫的关键候选基因。本研究可为甘蓝型油菜耐盐性改良提供可靠的数据参考和候选基因资源。

通过加权基因共表达网络分析鉴定与病毒性脓毒症儿童患者相关的关键基因

目的通过加权基因共表达网络分析(WGCNA)鉴定与病毒性脓毒症儿童患者相关的关键基因。方法使用GSE119217数据集进行差异表达基因(DEGs)分析,筛选病毒性脓毒症儿童患者相关的DEGs。采用WGCNA筛选与脓毒症临床特征相关性最高的模块。利用维恩图将所选模块中的基因和DEGs取交集,获得致病基因。利用Cytoscape中的CytoHubba插件选择MCC算法中的前10个基因。结果通过GSE119217数据集筛选出154个与病毒性脓毒症儿童患者相关的DEGs,43个与脓毒症相关的高危致病基因。筛选出前10个基因包括RSAD2、DDX60、IFIT3、IFIT2、IFIT1、ISG15、RTP4、IFI44、USP18、XAF1。这些基因主要与病毒的防御反应、干扰素信号、对生物刺激反应的调节、干扰素刺激基因的抗病毒机制有关。结论RSAD2、DDX60、IFIT3、IFIT2、IFIT1、ISG15、RTP4、IFI44、USP18、XAF1是与病毒性脓毒症相关的高危致病基因,可能通过多种途径影响病毒性脓毒症的发生发展。

荷斯坦奶牛肝脏组织中与泌乳时期及繁殖力相关的基因共表达网络构建

旨在运用加权基因共表达网络分析技术(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)筛选出荷斯坦奶牛(Bos taurus)肝脏组织中与泌乳时期及繁殖力相关的基因。本研究采用GEO数据库中的GSE62159数据集,该数据集分别包含高繁殖力(分泌到配种的平均时间间隔为85.6 d,n=24)和低繁殖力(分泌到配种的平均时间间隔为113.8 d,n=24)健康荷斯坦母牛在妊娠后期、泌乳初期和泌乳中期的肝脏组织转录组数据,使用R语言中的WGCNA包对该数据集进行共表达分析。将所得到的模块与不同泌乳时期以及不同繁殖力进行关联分析,得到目标模块,再依据连接度选择出排名前30的基因作为枢纽基因(Hub基因),对Hub基因进行功能富集分析,使用String网站构建出模块的蛋白互作网络(PPI),并使用Cytoscape软件筛选出Hub基因与蛋白互作分析(PPI)网络核心基因的交集,最终得到肝脏中与泌乳时期及繁殖力相关的目标基因。研究共得到14个模块,其中tan、greenyellow两个模块与泌乳时期相关,black模块与繁殖力相关。对hub基因进行富集分析后,发现肝脏中与泌乳早期相关基因功能主要包括:有物质的合成代谢途径、脂质脂蛋白的基因表达、蛋白质的合成到分泌等;与泌乳中期相关基因功能主要包括:疾病、机体的炎症反应、免疫反应以及急性期等;与繁殖力相关基因功能主要包括:胰岛素抵抗、子宫内膜癌以及癌症等。筛选到的12个肝脏中与泌乳早期相关的目标基因有RPN1、SEC 61A1、SEC 61B、SEC 61G、SSR1、SSR3、STT 3A、DAD1、DDOST、ERLEC1、HM 13和OSTC;6个与泌乳中期相关的目标基因有ITGAL、ITGB2、LAPTM5、PTPRC、C 3AR1和CTSS;4个与繁殖力相关的目标基因有:PDS 5A、ROCK1、AQR和LTN 1。本研究使用WGCNA、PPI、基因功能富集等生物信息学方法,鉴定得到荷斯坦奶牛肝脏中与泌乳时期、繁殖力相关的目标基因,并对目标基因进行了功能富集分析,为高繁殖力及高产奶牛培育方向的科研工作积累了理论资料。

加权共表达网络分析与机器学习识别类风湿关节炎滑膜中的关键基因

背景:类风湿关节炎是一种全身的免疫相关性疾病,主要病理特点是关节滑膜炎性增生及关节软骨的破坏,其发病机制目前尚不明确,迫切需要发现新的具有高度敏感性和特异性的诊断标志物。目的:联合使用生物信息学技术及计算机学习算法,识别并筛选类风湿关节炎患者滑膜中的关键基因,构建类风湿关节炎预测模型并进行验证。方法:从基因表达综合数据库中下载3个包含类风湿关节炎患者滑膜的数据集(GSE77298、GSE55235、GSE55457),GSE77298和GSE55235作为训练集,GSE55457作为测试集,共纳入66个样本,其中类风湿关节炎患者滑膜样本39个,正常滑膜样本27个。应用R语言筛选训练集中的差异基因,然后使用加权共表达网络将训练集中的基因模块化,选出关键模块中的特征基因,将差异表达基因和特征基因取交集,交集基因进入下一步机器学习。采用3种机器学习方法:最小绝对值收敛和选择算子算法、支持向量机-递归特征消除和随机森林算法对交集基因进一步分析获得枢纽基因,将枢纽基因再次相交即得到类风湿关节炎滑膜中的关键基因。以关键基因为变量构建预测类风湿关节炎的列线图模型,推测患者发生类风湿关节炎的危险程度,使用受试者工作特征曲线确定类风湿关节炎预测模型及其关键基因的诊断价值。结果与结论:①通过差异分析,训练集中共筛选出差异基因730个,加权共表达网络分析得到特征基因185个,两者交集基因159个;②最小绝对值收敛和选择算子发现枢纽基因4个,支持向量机-递归特征消除发现枢纽基因11个,随机森林发现枢纽基因5个,取交集后获得关键基因2个(TNS3、SDC1);③基于2个关键基因,在训练集及测试集种构建列线图,其校准预测曲线与标准曲线贴合较好,且预测类风湿关节炎发生的临床效能良好;④上述结果证实,基于生物信息及机器学习算法获得的TNS3和SDC1有可能成为类风湿关节炎诊断和治疗的关键靶点。

荷斯坦牛肌肉组织中与妊娠末期、泌乳期及繁殖力相关的基因共表达网络构建

【目的】筛选荷斯坦牛肌肉组织中与妊娠末期、泌乳期及繁殖力相关的关键目标基因,为进一步开展基因功能研究提供理论依据。【方法】选择GEO数据库中有关荷斯坦牛在妊娠末期、泌乳早期和泌乳中期肌肉基因表达及生育能力的数据集GSE62159,采用加权基因共表达网络分析(Weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)方法进行基因共表达分析,将获得的模块与妊娠末期、泌乳中期及繁殖力性状相关联,选择各模块中连接度处于前30的基因作为枢纽基因(Hub基因),使用String网站对模块进行蛋白互作(Protein-protein interaction,PPI)网络分析,选择PPI网络中节点连接度值排名前30的基因作为核心基因,与Hub基因交集得到在肌肉中与不同生理时期及繁殖力相关的关键目标基因。【结果】研究共分析得到13个模块,其中Green、Blue两个模块分别与妊娠末期、泌乳中期相关,Magenta模块与繁殖力相关。对各目标模块内基因进行功能富集分析,富集结果显示肌肉组织中与妊娠末期相关的基因功能主要有物质代谢、能量代谢、蛋白质合成与分泌、机体对氧化应激的反应及神经退行性变等;与泌乳中期相关的基因功能有干细胞群维持、蛋白质合成与分泌、抗原加工与呈递及多种疾病发生等;与繁殖力相关的基因功能有血管形成、子宫内胚胎发育与肌动蛋白丝结合等。筛选到荷斯坦牛肌肉中与妊娠末期相关的关键基因有3个、与泌乳中期相关的关键基因有1个、与繁殖力相关的关键基因有8个。【结论】鉴定到荷斯坦牛肌肉组织中与妊娠末期相关的基因为EIF5A、ACO2和EEF1G,与泌乳中期相关的基因为EIF4A2,与繁殖力相关的基因为ITGB1、MYH9、TLN1、CAV1、COL4A1、COL4A2、FLNA和HSPG2。

基于血清药物化学与加权基因共表达网络分析探究葛兰心宁胶囊治疗冠心病的作用

目的探究葛兰心宁胶囊治疗冠状动脉粥样硬化性心脏病(CAD)可能调控的关键靶点基因。方法HPLC法对入血成分进行鉴定,同时借助GSE20680数据集,基于P<0.05标准,筛选出15549个差异表达基因。利用加权基因共表达网络分析,鉴定与疾病相关的模块基因。确定入血成分可能调控的关键靶点基因,进一步取交集,对其靶点进行富集分析,探索关键靶点的功能和参与的通路,并完成其与相关成分的分子对接。通过动物实验验证加权基因共表达网络分析结果。结果鉴定出21种入血成分。GO分析显示,交集基因主要参与凋亡、炎症反应的调控。KEGG分析显示,入血成分治疗CAD主要参与NF-κB信号通路、糖尿病心肌病等相关通路。分子对接实验验证了同时调控关键靶点PTGS2、PLAU 4种入血成分的相互作用。动物实验显示,葛兰心宁胶囊能够降低小鼠主动脉窦的脂质蓄积,缩小斑块面积,减少PTGS2、PLAU表达。结论本研究揭示了葛兰心宁胶囊入血成分及其治疗CAD可能调控的关键靶点基因,为其进一步临床应用提供了重要依据。

空间与加权基因共表达分析揭示跨种属的缺血性心力衰竭机制

[目的]从空间与基因共表达网络的角度揭示跨种属的缺血性心力衰竭机制。[方法]从美国国立生物技术信息中心基因表达数据库(NCBI-GEO)中检索获得GSE210374和GSE57338高通量测序数据,利用R语言软件程序包分析筛选在心肌梗死大鼠不同心肌区域中差异表达基因(DEG)以及缺血性心力衰竭患者与健康对照者的心肌样本间的DEG,分析共同基因的分区域表达情况。利用加权基因共表达网络分析(WGCNA)筛选心肌梗死相关的基因并进行富集分析,构建蛋白质-蛋白质相互作用网络(PPI)筛选核心基因(HG)。[结果]在心肌梗死大鼠和正常对照组中共筛选出4835个差异基因,在缺血性心力衰竭患者和正常对照样本共筛选出51个差异基因,揭示心肌梗死后左心室心肌梗死区(I区)、边缘区(BZ区)及远端区(R区)的代表性基因集。空间表达分析发现两个种属样本:在每个心肌分区均有20个共表达基因,其中16个在3个分区均有表达,在I区、BZ区和R区特异表达的基因数分别为2、0和2个。富集分析显示:各分区的共表达基因功能各异,I、BZ区与胶原纤维组装、应激诱导的心肌细胞肥大、下调c-Jun氨基末端激酶(JNK信号)与细胞增殖等功能以及补体信号通路相关;而I、R区则富集于Wnt和胶原结合;作为非缺血的远端R区,共表达基因显著富集于细胞外基质的抗压性、细胞溶解以及抑制T细胞增殖等功能。此外值得注意的是:3个分区的共表达基因的产物大部分位于细胞外空间和细胞外基质当中,提示可能存在活化的细胞分泌与互作调控。进一步PPI分析提示无孢蛋白(ASPN)、骨诱导因子(OGN)和ⅩⅣ型胶原蛋白α链(COL14A1)基因可能是前述机制的核心基因。[结论]大鼠和人类缺血性心力衰竭的共性机制涉及补体与凝血级联信号、Wnt等多种信号通路;可能与细胞外基质、外泌体介导的细胞凋亡密切相关;ASPN、OGN和COL14A1可能是其中的核心基因。本工作有望为缺血性心力衰竭相关转化研究中的干预靶点与路径选择提供空间与通路参考。

基于加权基因共表达网络和癌症基因组图谱临床数据分析并鉴定肝细胞癌的Hub基因研究

背景 肝细胞癌(HCC)是全球常见的癌症相关死亡的第三大原因,约占所有原发性肝癌病例的90%,其复发率和死亡率较高,目前发生的分子机制仍不清楚。目的 探索HCC潜在的分子机制,发掘新的生物标志物。方法 从TCGA数据库下载RNA-seq表达数据和临床相关信息,通过差异基因表达分析正常肝脏组织与HCC组织的差异基因;对差异表达基因进行富集分析;基于TCGA中HCC的基因表达数据概况,使用WGCNA R包建立共表达网络,进行加权基因共表达网络分析(WGCNA),选择具有临床意义的模块,并筛选候选Hub基因;进一步分析候选Hub基因在HCC组织和正常肝脏组织显著差异表达、与HCC患者总体生存期和无病生存期是否显著相关,最终确定Hub基因;通过人类蛋白质图谱数据库对Hub基因蛋白表达进行验证。结果 本研究的基因表达数据来自50个正常肝脏组织样本和373个HCC组织样本。通过差异基因表达分析发现7 230个在HCC和正常肝脏组织之间差异表达的基因(HCC中3 691个上调基因和3 539个下调基因)。富集分析表明,上调的差异表达基因主要参与细胞周期调控和有丝分裂过程;下调的差异表达基因主要参与小分子代谢和有机酸代谢等过程。WGCNA确定了19个与HCC患者临床特征相关基因模块,通过分析模块与临床特征之间的关系,筛选出青色模块和紫色模块。青色模块基因中同时与患者总生存期和无病生存期强烈相关的前两个基因为VPS45和FAM189B;紫色模块基因中同时与患者总生存期和无病生存期强烈相关的前两个基因分别为CLEC1B和FCN3,因此将VPS45、FAM189B、CLEC1B和FCN3确定为最终的Hub基因。人类蛋白质图谱数据库免疫组织化学染色显示:VPS45和FAM189B在HCC组织中的表达高于正常肝脏组织,FCN3在HCC组织中的表达低于正常肝脏组织,CLEC1B在HCC组织和正常肝脏组织中表达差异不明显。结论 初步确定VPS45、FAM189B、CLEC1B和FCN3可能是HCC的新型潜在生物标志物,这些Hub基因可能为HCC的靶向治疗提供理论基础。

基于生物信息学的心肌缺血/再灌注损伤与坏死性凋亡共表达基因分析

目的基于生物信息学分析心肌缺血/再灌注损伤(MI/RI)与坏死性凋亡共表达基因并验证。方法基因表达图谱(GEO)数据库下载MI/RI表达谱数据(GSE67308和GSE19875),对GSE67308表达谱进行差异表达分析,筛选差异表达基因(DEGs)并进行基因集富分析和生物信号通路分析。对GSE67308表达谱数据进行免疫细胞浸润分析。利用分子标记数据库(MSigDB)和京都基因与基因组数据库(KEGG)检索坏死性凋亡相关基因,将DEGs与其交叉构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络确定关键基因。通过单细胞测序分析平台分析关键基因在心脏各细胞类型中的表达情况,同时使用GSE19875数据集对关键基因表达进行验证。结果共鉴定出1054个DEGs,其中363个上调,691个下调。基因富集分析显示,DEGs功能主要与凋亡过程、免疫反应、细胞内信号转导调节相关;生物信号通路分析显示,DEGs主要参与TNF、NF-κB等信号通路的调控。免疫浸润分析结果表明,MI/RI心肌组织中自然杀伤细胞、单核细胞等免疫浸润程度高。PPI网络分析显示Il1b、TNF、Birc3、Ripk1是坏死性凋亡的关键基因。单细胞测序分析表明,白细胞中关键基因表达升高。GSE19875数据集中与对照组比较,MI/RI模型组中Il1b、TNF、Birc3、Ripk1表达显著升高(P<0.01)。结论MI/RI和参与调控坏死性凋亡的TNF信号通路、NF-κB信号通路高度相关;Il1b、TNF、Birc3、Ripk1是同时参与调节MI/RI和坏死性凋亡的关键基因;IL-1b、TNf、Birc3、Ripk1可能作为坏死性凋亡关键调节因子参与MI/RI过程。

应用加权基因共表达网络分析识别肝细胞癌发生和进展过程中关键通路和基因作用研究

目的探讨肝细胞癌(HCC)发生进展过程中功能富集通路和关键基因表达。方法从基因表达数据库(GEO)下载HBV感染不同阶段和正常对照肝脏转录组数据,构建基因网络并使用加权基因共表达网络分析(WGCNA)将基因分类为不同的模块,对相关模块中的基因进行富集分析。应用GEO数据集进一步验证重要基因水平。结果共6145个组间差异基因参与构建加权基因共表达网络,被分为9个模块,进一步描绘了从肝脏早期病变到肿瘤的进化轨迹,从正常组织到癌组织过程中的细胞增殖、DNA损伤修复和细胞衰老相关通路线性激活;随疾病进展,脂质代谢和凝血等肝脏功能相关通路逐渐受到抑制;在肿瘤发生前,慢性炎症期免疫相关通路被激活,后期逐渐趋向于抑制状态;共鉴定出3个重要衰老相关基因,即CCNA2、UBE2C和ANAPC1,并在外部数据集验证了这3个基因水平变化;进一步分析显示上述3个基因水平与肝癌患者不良预后密切相关(P<0.05)。结论通过生物信息学分析,我们初步确定了肝癌发生和进展过程中潜在途径和重要参与基因,为诊断和治疗干预提供了潜在的靶标。

基于加权基因共表达网络探索喉癌干性关键基因

目的采用肿瘤干性指数mRNAsi筛选喉癌相关基因,为喉癌相关研究提供新思路。方法从癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库下载喉癌mRNA表达谱,采用加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)构建基因共表达网络模块,得到干性最显著模块的差异表达基因。采用Cox回归和最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法建立风险曲线,基于肿瘤免疫功能障碍与排斥(Tumor Immune Dysfunction and Exclusion,TIDE)数据库采用单样本基因集富集分析(single sample gene set enrichment analysis,ssGSEA)探索交集基因的免疫浸润模式,基于CellMiner数据库分析基因药物敏感性,运用基因集富集分析(gene set enrichment analysis,GSEA)富集关键基因在喉癌所参与的功能和信号通路。结果通过WGCNA共构建30个喉癌共表达基因模块,选择浅黄色和紫色共表达基因模块进行Cox回归分析。LASSO算法构建模型筛选得到MTHFD2和TBX2基因,并构建风险曲线,其与浆细胞样树突状细胞(plasmacytoid dendritic cells,pDCs)和辅助性T细胞2(T helper 2 cell,Th2)免疫细胞相关,且低风险组的TIDE评分明显高于高风险组,达沙替尼与基因耐药性增加相关,功能富集显示关键基因可能与角化细胞相关。结论MTHFD2和TBX2基因可作为喉癌mRNAsi相关生物标志物。

基于加权共表达网络分析筛选4个帕金森病的关键基因及免疫浸润分析

目的:通过生物信息学的方法挖掘帕金森病(Parkinson’s disease,PD)的关键基因,为PD提供新的诊断标志物及免疫细胞浸润特征。方法:从高通量基因表达(gene expression omnibus,GEO)数据库下载合并GSE20163和GSE20164数据集并筛选差异表达基因(differential expression genes,DEGs)。采用基因本体(gene ontology,GO)和京都基因和基因组百科全书(kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)数据库分析预测DEGs的生物学功能,然后进行加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)识别PD相关模块基因,并对DEGs和PD相关模块基因取交集,使用最小绝对收缩和选择算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归分析缩小交集基因并确定PD关键基因,最后对关键基因进行免疫浸润分析,并用数据集GSE49036对上述4个基因进行验证。结果:共筛选出34个DEGs,主要与神经递质转运、学习记忆和认知等生物学过程相关。共获得WGCNA关键模块基因41个,与DEGs取交集获得19个交集基因,最终通过LASSO回归分析确定SLC18A2、SV2C、CUX2和CALB1共4个PD关键基因,根据受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线显示4个关键基因诊断PD的准确度较高。与对照组相比,PD中未成熟树突状细胞以及γδT细胞表达相对较低,嗜中性粒细胞细胞表达较高。数据集GSE49036验证发现,SLC18A2、SV2C和CUX2在PD和对照组中基因表达差异有显著性意义,且ROC曲线显示诊断PD的准确性较高,而CALB1基因表达差异不显著。结论:利用生物信息学方法筛选出4个PD关键致病基因,首次报道CUX2基因与PD相关性,为PD的诊断和疾病的发生发展机制提供新的线索。

加权基因共表达网络分析联合差异表达基因分析法鉴定重度抑郁症关键基因

目的 应用加权基因共表达网络分析(WGCNA)联合差异表达基因(DEG)分析法鉴定重度抑郁症(MDD)的关键基因。方法 从基因表达数据库中获取MDD患者和健康志愿者死后脑组织mRNA微阵列数据。应用WGCNA和DEG分析法筛选与MDD最显著相关的模块和DEG,对WGCNA模块基因和DEG进行基因本体论富集分析和京都基因与基因组百科全书通路富集分析,取WGCNA模块基因与DEG的交集,绘制受试者工作特征曲线评估交集基因诊断MDD的能力。结果 最终获得10个基因(FLJ20021、FLJ30058、NNAT、MRPS12、KCNK4、TROVE2、MESP1、MIF、TMEM93、SYNGR1),均具有良好诊断MDD的潜力。结论 FLJ20021、FLJ30058、NNAT、MRPS12、KCNK4、TROVE2、MESP1、MIF、TMEM93、SYNGR1可作为辅助诊断MDD的生物标志物。

加权基因共表达网络分析结肠癌免疫相关生物标志物

目的旨在鉴定可能参与结肠癌发生发展的免疫相关预后基因,采用加权基因共表达网络对癌症基因组图谱(TCGA)和基因表达综合数据库(GEO)联合分析,筛选免疫生物标志物。方法2022年11月至12月,对GSE41657数据集和TCGA结肠癌数据集中免疫相关基因进行加权基因共表达网络分析,并从关键模块筛选免疫相关生物标志物,利用TCGA数据库中基因表达数据和临床信息进一步分析。结果获得了结肠癌发生发展中与免疫相关的最关键模块,其功能富集到免疫细胞趋化、游走、活化、增殖、迁徙等,通路富集到趋化因子信号通路、抗原处理和呈递、MAPK信号通路、HIF-1信号通路、PI3K-Akt信号通路、NF-kappa B信号通路等。找到了有望作为结肠癌预后靶点的10个基因:NMB、SCG2、IL1A、ULBP2、INHBB、COLEC12、F2RL1、ANGPTL1、NR3C2、TNFRSF17。通过TIMER数据库筛选出2个与结肠癌免疫相关性最为密切的基因——COLEC12、ANGPTL1,这两个基因富集到诸多免疫相关和癌症相关通路——JAK Stat信号通路、Toll样受体信号通路、MAPK信号通路等,可能在肿瘤免疫微环境中发挥重要作用。结论COLEC12、ANGPTL1可能通过多种信号通路对结肠癌及其免疫微环境进行调控,有望成为潜在的免疫治疗靶点。

基于加权基因共表达网络分析鉴定PE患者的潜在生物标志物

目的:本研究旨在通过对子痫前期(PE)患者基因数据集进行加权基因共表达网络分析(WGCNA),寻找PE的分子标志物。方法:从GEO数据库下载GSE10588表达数据集,该数据集包括17例PE患者和26例对照者的胎盘组织转录组数据。使用差异表达分析及WGCNA筛选与PE相关的重点差异表达基因(DEGs),利用基因本体论(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路分析来探索重点基因的生物学作用。构建蛋白-蛋白相互作用(PPI)网络筛选关键枢纽基因,并通过风险预测模型和受试者工作特征(ROC)曲线评价这些枢纽基因对PE的预测效果。结果:共获得138个DEGs,其中包括100个上调和38个下调DEGs。通过WGCNA确定了23个与PE发病最相关的重点DEGs。GO和KEGG通路分析显示,这些重点DEGs在调节促性腺激素分泌、白细胞分化、造血功能、内分泌功能及B细胞的激活等生物学作用中发挥重要作用。在PPI网络中,卵泡抑素相关基因3(FSTL3)、酪氨酸激酶受体1(FLT1)、抑制素亚单位A(INHBA)、N-myc下游调节基因1(NDRG1)和瘦素(LEP)等成为节点最多的基因。风险预测和ROC曲线表明,FSTL3和LEP具有较高的风险得分和诊断价值。结论:FSTL3和LEP可以作为预测和诊断PE的生物标志物。

通过加权基因共表达网络构建结肠癌的预后风险标志物及其临床意义

目的结肠癌(colon adenocarcinoma,COAD)患者预后较差。因此筛选结肠癌预后相关基因,建立结肠癌新的预后风险评估模型。方法基于癌症基因组图谱(the cancer genome atlas,TCGA)和基因表达综合(gene expression omnibus,GEO)数据库中结肠癌相关数据,分别作为训练集和验证集。采用加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)、Cox回归模型结合最小绝对值选择与收缩算子(least absolute selection and shrinkage operator,LASSO)回归分析筛选结肠癌预后相关基因并构建预后模型,受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)结合生存曲线验证模型的准确性,并建立列线图。根据中位值将患者分为两组,免疫细胞阳性比例分数(immune cell proportion score,IPS)评估两组患者免疫治疗反应。结果最终筛选出15个特征基因,以此建立结肠癌患者预后预测模型的ROC曲线下面积(area under the curve,AUC),AUC>0.6,高风险组生存率显著低于低风险组(P<0.05),该模型可较好地区分高、低风险组结肠癌患者。低风险组患者拥有较高的免疫细胞阳性比例(immune cell proportion score,IPS)评分(P=0.026),对免疫治疗反应效果更好。结论建立的结肠癌预后模型对结肠癌高风险和低风险人群的生存情况具有较好的预测能力。

MSTN^(-/-)鲁西黄牛肌肉全转录组共表达网络及转录本富集分析

为了探究与牛骨骼肌发育相关的共表达网络及核心转录本,挖掘牛骨骼肌在发育过程中的调控转录本,试验采用新的fastp+kallisto+Sleuth分析方法对牛骨骼肌转录组测序数据进行分析,通过转录组测序分析筛选出两组肌肉样本差异表达的RNA,对其进行GO功能注释分析和KEGG信号通路富集分析、WGCNA分析和GSEA富集分析。结果表明:转录组测序共鉴定出32919个转录本,按照是否满足|lbFC|≥2、P<0.05的条件共筛选出457个差异表达转录本,其中上调转录本303个,下调转录本154个。457个差异表达转录本共涉及106个GO功能注释条目和14个KEGG信号通路,差异表达转录本主要富集在与细胞周期、细胞生长密切相关的基因功能注释和信号通路中。457个差异表达转录本被划分到显著相关的3个转录本模块,棕色模块有83个转录本,蓝色模块有93个转录本,绿色模块有111个转录本,并且筛选出10个核心转录本。核心转录本多数集中在细胞黏附分子、AMPK信号通路、PI3K-Akt信号通路、肌动蛋白细胞骨架的调节等与细胞周期、细胞生长密切相关的通路中。说明牛骨骼肌发育受基因转录水平调控的影响。

基于加权基因共表达网络分析肺癌相关生物标志物及其潜在的分子机制

目的通过生物信息学分析、鉴定枢纽基因(hub gene),寻找可以作为肺癌的生物标志物或预后标志物并探讨潜在的分子机制。方法基于癌症基因组图谱(TCGA)的数据,鉴定肺癌肿瘤样本与正常样本之间差异表达的基因;利用R软件包中的“Limma”识别差异表达基因(DEGs),通过GO富集分析、加权基因共表达网络分析(WGCNA)确定相关基因模块及其功能,最终确定hub基因;基于基因表达谱交互分析数据库(GEPIA)和CBioPortal数据库,探讨hub基因表达与肺癌患者总生存期之间的关系,通过检索相关文献分析其潜在的分子机制,并进行其表达量和蛋白表达的验证。结果根据TCGA共鉴定出5259个差异表达基因(2178个上调,3081个下调),利用WGCNA确定8个与肺癌患者临床特征相关基因模块(包括与癌症发病相关模块),从中筛选出5个hub基因:CCNB1、CKAP2L、HMMR、ANLN、CDCA5,通过生存分析发现其表达水平与预后相关,并确定其与肺癌病理生理学关联。另发现CCNB1与P53有相关调控机制,CCNB1的沉默可激活P53的表达。结论5个hub基因在肺癌发生发展至关重要,可为肺癌预测、诊断、治疗和预后的生物标志物提供依据,其中CCNB1在肺癌中高表达,CCNB1沉默激活肺癌中P53信号通路抑制细胞增殖,促进细胞衰老。