WGCNA和机器学习识别骨关节炎铁死亡特征基因及实验验证

背景:铁死亡与骨关节炎发生、发展密切相关,但具体特征基因及调控机制尚不清楚。目的:运用WGCNA及多种机器学习方法识别骨关节炎铁死亡特征基因及免疫浸润分析。方法:从GEO数据库下载骨关节炎相关数据集,同时在FerrDb网站中获取铁死亡相关基因,采用R语言对骨关节炎数据集进行批次校正、提取骨关节炎铁死亡基因并进行差异分析,对差异基因进行GO功能及KEGG信号通路分析;同时运用WGCNA分析及机器学习(随机森林、LASSO回归及SVM-RFE分析)筛选骨关节炎铁死亡特征基因,并进行体外细胞实验,将软骨细胞分为正常组和骨关节炎组,运用数据集及qPCR验证表达并行相关免疫浸润分析。结果与结论:①经批次校正及PCA分析获得骨关节炎基因12548个,同时获得铁死亡基因484个,进而得到24个骨关节炎铁死亡差异基因;②GO分析主要涉及对氧化应激反应、对有机磷反应等生物过程;涉及细胞顶端、顶端质膜等细胞组分;涉及血红素结合、四吡咯结合等分子功能;③KEGG分析显示,骨关节炎铁死亡差异基因与白细胞介素17信号通路、肿瘤坏因子信号通路等信号通路有关;④运用WGCNA分析及机器学习筛选后获得特征基因KLF2;通过基因芯片验证后发现实验组半月板组织中KLF2基因表达高于对照组(P=0.00014);⑤体外细胞实验显示,骨关节炎组软骨细胞中Ⅱ型胶原、KLF2基因表达低于对照组(P<0.05),同时在骨关节炎铁死亡中肥大细胞与树突状细胞密切相关(r=0.99),KLF2与自然杀伤细胞(r=-1,P=0.017)、滤泡辅助性T细胞(r=-1,P=0.017)等密切相关;⑥结果显示,运用WGCNA分析及机器学习方法证实KLF2可作为骨关节炎铁死亡的特征基因,可能通过干预KLF2来改善骨关节炎铁死亡。

基于WGCNA鉴定花生荚果膨大相关基因共表达模块

花生荚果膨大过程直接决定了荚果大小,深入研究该过程有助于明确荚果大小的调控机制。本研究以不同荚果大小的花生品种(系)为研究对象,分析荚果发育早期转录水平的变化,并利用加权基因共表达网络分析(WGCNA)确定与荚果发育相关的关键基因。结果表明,差异基因主要富集到跨膜受体蛋白激酶活性、UDP−葡萄糖基转移酶活性、植物细胞壁、膜的锚固成分和细胞壁的生物合成功能上;MAPK信号通路−植物、植物激素信号转导、植物−病原菌互作、苯丙烷生物合成以及淀粉和蔗糖代谢是荚果发育早期主要富集到的代谢通路。WGCNA共鉴定到29个模块,其中Antiquewhite4和Darkolivegreen模块与荚果长、宽呈极显著相关,对两个关键模块内权重值最高的200个基因对进行核心基因分析,发现gene-LOC112797233、gene-LOC112743864、gene-LOC112701973、gene-LOC112764826和gene-LOC112710700等多个潜在的候选基因在荚果发育过程中起重要作用。此外,对模块内基因的GO富集分析表明,Antiquewhite4和Darkolivegreen模块可能分别与次生细胞壁的形成及细胞周期的调控相关。研究结果有助于进一步了解花生荚果发育的分子机制。

基于WGCNA挖掘天津猴鸡裸颈性状相关基因

天津猴鸡是中国珍贵的裸颈鸡遗传资源,为在全基因组范围内探究其裸颈发育相关基因,本研究采集天津猴鸡杂交F_(1)代裸颈鸡和常羽鸡颈部皮肤组织用于转录组测序。加权基因共表达网络分析(WGCNA)结果显示,识别到的10个基因模块中只有蓝绿色(turquoise)和蓝色(blue)基因模块与裸颈表型显著相关,共计583个基因;GO功能富集分析富集到脂滴组织、甘油三酯储存负调控以及肌肉收缩等脂肪和肌肉相关生物学过程等条目;KEGG通路分析也富集到多条脂肪代谢相关通路,包括PPAR信号通路和甘油酯代谢等;蛋白质互作网络分析结果显示ACTN2基因编码的蛋白质的连通性最高,其次是MYL10基因编码的蛋白质,另外,还发现多个密切参与毛囊发育的基因,包括SOX9和PPARGC等。本研究结果将为进一步揭示并完善鸡裸颈的形成和发育奠定基础,同时对天津猴鸡的保护、开发和利用具有重要意义。

基于WGCNA鉴定全缘叶绿绒蒿类黄酮合成途径关键基因

【目的】黄酮类化合物具有抗炎、抗癌、抑菌等多种功效,是全缘叶绿绒蒿的主要药用成分之一。通过分析全缘叶绿绒蒿不同部位的空间代谢组与转录组信息,挖掘调控黄酮类化合物合成的关键基因,为研究全缘叶绿绒蒿类黄酮合成机制提供理论参考,并为提高类黄酮含量遗传育种奠定分子基础。【方法】以全缘叶绿绒蒿的根、茎、叶和花瓣为材料,对不同部位进行转录组测序,并通过空间代谢组数据分析黄酮类化合物在不同部位中的分布情况,利用加权基因共表达网络分析(WGCNA)鉴定出与黄酮类化合物合成密切相关的关键模块和关键基因。另外,挑选12个基因进行qRT-PCR,验证转录组数据的可靠性。【结果】全缘叶绿绒蒿中黄酮类化合物在不同部位呈现差异积累,花瓣是黄酮类化合物积累的主要部位,同时明确了8种主要黄酮类化合物。转录组测序共获得20085个表达基因,仅在花中表达的基因有286个,是仅在其他部位中表达基因数量的3.6—4.2倍。利用WGCNA对过滤后的高表达差异基因进行划分,共获得14个共表达模块,确定了关键模块MEturquoise和MEgreen与8个主要黄酮类化合物显著相关(P<0.05)。KEGG分析发现这两个模块基因主要在代谢相关的通路中富集,在黄酮类化合物合成相关通路上也有基因富集,两个模块分别包含了18个和6个与黄酮类化合物合成相关的基因,并从模块中筛选到14个核心结构基因(5个CHS、2个HIDH、2个CCoAOMT以及FLS、CYP75B1、CHI、HCT和CYP73A)和1个转录因子HB2,这些基因多在花瓣或是茎中高表达。qRT-PCR所测基因表达变化趋势与转录组基本一致,表明利用该转录组数据所得出的分析结果可信。【结论】全缘叶绿绒蒿黄酮类化合物积累和基因表达在不同器官间具有显著差异,联合分析筛选到与黄酮类化合物积累密切相关的14个核心结构基因和1个转录因子,这些基因可能在调控全缘叶绿绒蒿不同器官黄酮类化合物的合成和差异积累过程中起到关键作用。

基于WGCNA分析鉴定宫颈癌放疗预后相关基因

目的:探究宫颈癌放疗前后基因表达差异及其与放疗疗效和宫颈癌预后的关系。方法:本研究通过GEO数据库获取宫颈癌组织放疗前后的基因表达数据,应用WGCNA构建基因共表达网络找到放疗相关的共表达基因模块。进一步通过差异表达分析、生存分析鉴定与宫颈癌放疗预后相关的基因。结果:利用宫颈癌组织的基因表达谱数据(放疗前n=20,放疗后n=30)通过WGCNA分析鉴定出与放疗显著相关的共表达基因模块。针对关联性最强、最显著(r=-0.5,P=0.0002)的模块进行功能富集分析,结果显示该模块内的基因富集在细胞增殖、凋亡、自噬等生物通路。进一步通过差异表达分析发现HELZ和NEDD4是放疗后显著下调基因(_(log 2)FC=-1.54,P=0.0006,FDR=0.06)和NEDD4(_(log 2)FC=-1.13,P=0.0017,FDR=0.08)。生存分析显示HELZ和NEDD4的高表达与宫颈癌患者生存预后不良相关(_(Log-rank)P<0.05)。结论:本研究通过WGCNA分析识别出宫颈癌放疗相关的共表达基因模块,发现HELZ和NEDD4可能是宫颈癌放疗预后的潜在生物标志物。为深入了解宫颈癌放疗机制和制定个体化治疗方案提供了新的线索。

基于WGCNA探讨葛根素对呕吐毒素诱导C6细胞损伤的保护作用

【目的】利用呕吐毒素(deoxynivalenol,DON)构建C6细胞损伤模型,分析葛根素(puerarin,PUE)对DON诱导C6细胞损伤的保护作用机制。【方法】通过RNA测序(RNA-seq)和加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA),挖掘与PUE缓解DON诱导C6细胞损伤最相关的关键模块和关键核心靶点基因,探究PUE缓解DON诱导的神经毒性作用的分子机制。【结果】PUE可以显著抑制DON诱导的C6细胞活力下降,对损伤的C6细胞形态有所恢复,可有效缓解DON诱导的C6细胞损伤。RNA-seq和WGCNA结果表明,Blue模块是与PUE缓解DON诱导C6细胞损伤表型最相关的关键模块,从中筛选出S100a11、Pdia3、Hsp90b1等基因是PUE发挥对DON诱导C6细胞损伤保护作用的关键核心基因。【结论】PUE可能是通过靶向关键核心基因参与内质网中的蛋白质加工途径从而缓解DON诱导的C6细胞损伤。

Identification of key genes and metabolites involved in meat quality performance in Qinchuan cattle by WGCNA

Understanding the genetic and metabolic elements that impact meat quality is crucial to improving production and meeting consumer demands in the beef sector.Differences in meat quality among various muscle areas in beef cattle can impact pricing in the market.Despite progress in genomics,the specific genes and metabolites that affect meat quality characteristics in Qinchuan cattle remain inadequately understood.Therefore,this study aims to evaluate the meat quality characteristics of four specific muscle locations(tenderloin,striploin,high rib,and ribeye muscles)in Qinchuan bulls,including 10 traits(total protein content(TPC),intramuscular fat(IMF),non-esterified fatty acid(NEFA),meat color(L*,a*,and b*),shear force(SF),cooking loss(CL),pH0,and pH24).This experiment uses transcriptome,metabolome sequencing,and sophisticated analytical methodologies such as weighted gene co-expression network analysis(WGCNA)and protein–protein interaction networks(PPI)to identify the key genes and metabolites associated with specific traits.The findings highlight three notable genes(NDUFAB1,NDUFA12,and NDUFB7)linked to intramuscular fat(IMF),three key genes(CSRP3,ACAA3,and ACADVL)correlated with non-esterified fatty acids(NEFA),and one crucial gene(CREBBP)influencing meat color.In conclusion,this investigation offers a new perspective on the differences in bovine muscle locations and contributes to the molecular understanding of bovine meat quality.Future research endeavors could delve deeper into the identified genes and pathways to enhance beef cattle’s quality and yield.

基于WGCNA和动物实验探究骨坏死康复丸治疗激素性股骨头坏死的作用机制

目的探讨骨坏死康复丸治疗激素性股骨头坏死(Steroid-induced osteonecrosis of the femoral head,SONFH)的主要药理学基础和作用机制。方法通过中药系统药理学数据库与分析平台(Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform,TCMSP)等数据库对骨坏死康复丸的有效成分和靶点进行筛选。基于人类在线孟德尔遗传数据库(Online Mendelian Inheritance in Man,OMIM)和GeneCards数据库筛选SONFH的靶点。采用加权基因共表达网络分析(Weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)对SONFH基因模块和枢纽基因进行鉴定。取三者的交集,获得骨坏死康复丸治疗SONFH的潜在靶点,并利用Cytoscape软件构建的“活性成分-靶点”网络筛选关键活性成分;然后,利用STRING数据库构建蛋白相互作用网络,筛选关键靶点。进行基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)信号通路富集分析,探索“关键活性成分-关键靶点-关键信号通路”之间的关系。最后,进行了关键活性成分与关键靶点的分子对接,并使用SONFH大鼠模型进行实验验证。结果得到骨坏死康复丸的146个化合物和相应的346个靶点,获得了4187个SONFH靶点。此外,基于WGCNA筛选出SONFH的12个基因模块和2556个枢纽基因,得到槲皮素、木犀草素和山柰酚是骨坏死康复丸治疗SONFH的关键活性成分,涉及PI3K/AKT等多条信号通路。分子对接显示关键活性成分与关键靶点之间存在较好的结合活性。动物实验结果证明骨坏死康复丸可通过上调AKT1、PI3K、RUNX2,下调Caspase-3和IL-6的表达改善骨生物学改变(P<0.01),验证了网络药理学部分预测结果。结论通过网络药理学和动物实验分析了骨坏死康复丸治疗SONFH的潜在作用机制,可为进一步研究其药理基础和靶点提供参考。

WGCNA联合孟德尔随机化对扩张性心肌病关键基因的研究

探究扩张性心肌病的关键基因,并评估这些基因与扩张性心肌病发生的相关性。方法 采用差异表达分析和WGCNA共表达网络分析探索新的扩张性心肌病的关键基因。利用KEGG和GO分析这些关键基因与疾病的通路。建立Nomogram模型和ROC曲线评价其预测效果。并探讨关键基因与免疫浸润的关系。最后,在全基因组关联研究的基础上,进行孟德尔随机化研究。以确定筛选出的基因与疾病的关系。结果 通过WGCNA建立共表达网络,筛选出20个共表达基因。GO和KEGG通路富集分析表明,这些基因主要通过组蛋白去甲基化酶活性、蛋白质去甲基酶活性、脱甲基酶的活性来影响组蛋白赖氨酸去甲基化、组蛋白去甲基化、蛋白质脱甲基、蛋白质脱烷基化、脱甲基等过程。通过Cytoscape软件分析,选取4个关联性更强的基因:LYVE1, FKBP5, CNN1和NPPA。此外,Nomogram模型能较好地预测扩张性心肌病发生风险,并结合ROC曲线,证明该模型较好的预测效果。再通过免疫细胞分析这些基因,观察到其与扩张性心肌病的免疫细胞浸润有因果关系。在孟德尔随机化分析中,发现这些关键基因表达与扩张性心肌病的发生呈负相关。 结论 通过构建基于WGCNA的共表达网络,确定疾病的关键基因,这为了解疾病的发生提供帮助,并有助于研究扩张性心肌病相关基因的分子机制。

基于WGCNA联合网络药理学探讨益髓生血胶囊治疗肝细胞癌的分子机制

目的:基于加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)联合网络药理学方法探讨益髓生血胶囊治疗肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)的分子机制,筛选肝细胞癌潜在预后标志物。方法:采用中药系统药理学数据库与分析平台(traditional Chinese medicine systems pharmacology database and analysis platform,TCMSP)筛选益髓生血胶囊有效成分对应靶点;从TCGA数据库下载HCC及癌旁组织基因芯片,通过“Limma”包筛选差异基因;使用WGCNA包通过TCGA数据库中HCC的基因表达数据图谱构建基因共表达网络,筛选与临床性状相关基因模块;对益髓生血胶囊调控基因、HCC差异基因、模块基因取交集;使用Cytoscape构建药物-靶点-疾病网络,对交集基因进行基因本体论(gene ontology,Go)和京都基因与基因组百科全书(kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)通路富集分析;使用STRING数据库构建交集基因间的蛋白-蛋白互作(protein-protein interactions,PPI)网络;根据最大团中心性(maximal clique centrality,MCC)评分对前10个基因与HCC的预后进行探索,进一步分析以获得HCC潜在标志物。结果:共获得益髓生血胶囊438个有效成分对应靶点;从TCGA数据库共获得374个肿瘤样本和50个正常样本,Limma包共筛选出2703个差异基因;WGCNA筛选出1922个与正常组织相关的基因,交集基因共26个,主要富集于细胞衰老、细胞周期、乙肝、p53信号通路、多种癌症、IL-17等信号通路;26个交集基因中,7个基因的高表达与肝癌患者的较差总生存率(overall survival,OS)/无病生存率(disease free survival,DFS)具有显著差异(P<0.05)。结论:益髓生血胶囊治疗HCC的作用机制复杂,主要涉及细胞衰老、细胞周期、乙肝、p53信号通路、多种癌症、IL-17等信号通路,其主要作用成分可能与榭皮素、木草素、芦荟大黄素、芒柄花素等有关。BIRC5、CCNA2、CCNB1、CDK1、CHEK1、E2F1、TOP2A等7个基因可能为HCC的潜在预后生物标志物。

基于WGCNA筛选胃癌相关自然杀伤细胞基因及潜在中药预测

目的:通过加权基因共表达网络分析(WGCNA)筛选胃癌相关自然杀伤细胞基因,探讨自然杀伤细胞相关基因与胃癌预后相关性,预测潜在治疗的中药。方法:运用WGCNA分别构建TCGA-STAD数据集和GSE84437数据集胃癌自然杀伤细胞相关基因共表达网络,获得自然杀伤细胞相关基因。通过单因素Cox回归分析获得与预后相关基因,对预后相关基因进行生存分析,获得与生存相关的基因,以GSE84433作为验证集。运用CIBERSORT反卷积算法计算生存相关基因在22种免疫细胞中的浸润情况。将预后相关的基因映射到Coremine Medical数据库,获得潜在中药,并对筛选中药进行四气、五味、归经及功效的频数统计。结果:通过WGCNA及差异分析,筛选出98个与自然杀伤细胞相关基因,单因素Cox分析共获得22个与预后相关的基因,通过生存分析,发现5个基因与生存显著相关,且与大部分免疫细胞存在相关性,并在GSE84433数据集得到验证。将预后相关基因映射到Coremine Medical数据库,获得潜在治疗中药186味,其中姜黄、郁金等10味中药出现频数较高,药性以温、寒为主,药味以苦、辛、甘为主,归经以肝经、肺经、胃经、脾经为主,功效以补虚药、清热药为主。结论:IL32、IRF8、INFG、SNX10、BATF2等5个胃癌相关自然杀伤细胞基因与胃癌预后相关,姜黄、郁金等中药可能通过提高自然杀伤细胞的活性和数量改善胃癌的预后。本研究揭示中药可能通过改变肿瘤免疫微环境改善患者生存预后,为后续中药研究提供思路。

应用WGCNA算法鉴定冠心病进展过程中的关键基因

目的:利用综合的生物信息分析方法,鉴定影响冠心病进展的关键通路和枢纽基因。方法:利用双尾T检验筛选出冠心病进展过程中的差异表达基因,进行功能注释和通路分析,初步探究冠心病进展过程中的功能和通路变化。利用加权基因共表达网络分析(WGCNA)的方法和差异表达基因的数据,建立反映基因调控网络特性的加权共表达网络,鉴定出网络内功能上高度相关的基因模块。筛选出与冠心病进展高度相关的基因模块和模块内的枢纽基因,进行功能注释和通路分析。结果:筛选出4496个差异表达基因,发现能量代谢、电传导、心肌收缩和部分心脏疾病相关的通路被激活。WGCNA共构建出8个基因模块,其中Yellow模块与冠心病进展高度相关,其枢纽基因为C6orf25、CTDSPL、TUBB1、PTGS1和ABLIM3,功能注释和通路分析也证实该模块与冠心病进展高度相关。结论:本研究采用综合的生物信息分析方法鉴定出了冠心病进展过程中的关键通路和枢纽基因,这些枢纽基因可作为冠心病诊疗过程中的靶分子,为临床决策和实验研究提供依据和思路。

基于WGCNA方法挖掘与猪皮下脂肪沉积相关的重要基因及通路

脂肪性状是养猪业最重要的经济性状之一。该研究基于基因表达公共数据库GEO数据库中瘦肉型猪(长白猪)和脂肪型猪(荣昌猪)皮下脂肪组织的基因表达数据集GSE30343,利用加权基因共表达网络分析等方法挖掘与猪脂肪沉积相关的重要基因和信号通路。结果显示,共识别出4个基因共表达模块,其中,宝蓝色模块为与皮下脂肪最显著相关模块(r=0.94,P=5E-17),并识别出8个与脂肪形成相关的重要基因,分别为GPAT、ACACA、ACLY、SCD、FASN、ACSS2、ME1和SCD5,这些基因主要参与有机酸代谢合成、脂肪酸代谢合成、AMPK等信号通路。该研究挖掘出了与不同脂肪类型猪脂肪沉积相关的重要基因,为利用分子手段对猪脂肪性状进行遗传改良提供了潜在候选基因。

基于WGCNA联合免疫浸润探讨斑秃发病机制及靶向中药预测分析

目的应用WGCNA联合免疫浸润方法,分析斑秃发病的核心差异基因及免疫浸润情况并预测斑秃治疗的有效中药。方法下载基因芯片数据集GSE68801,通过表达差异和模块分析筛选差异基因,在CTD和STRING平台对差异基因进行富集分析及PPI网络构建,应用Cytoscape筛选PPI网络中的核心基因并通过ROC曲线预测诊断效能,并以GSE45512数据集对核心基因进行验证。采用CIBERSORT分析AA组织中免疫细胞浸润情况,通过spearman筛选与免疫浸润相关的核心基因,并通过CoremineMedical数据库预测有效中药。结果筛出差异基因255个,主要参与头发周期、细胞因子与细胞因子受体相互作用、趋化因子信号通路、Th1和Th2细胞分化等。PPI网络中具有诊断效能的核心基因主要有BMP2、CCL5、CXCL10、CXCL9、IL10RA、CD2、CD3D、CD8A、ITGAL,免疫浸润主要为T cells gamma delta、Macrophages M1和Macrophages M2的浸润程度明显增多,而Mast cells resting浸润程度下降,相关核心基因为BMP2、CD8A、CXCL10、IL10RA、ITGAL等,预测的有效中药主要为枸杞子、当归、丹参、人参、红花、甘草等。结论通过生物信息学方法获得与AA免疫浸润高度相关的核心基因,并预测有效中药,为深入探索AA发病机制及靶向治疗提供理论依据。

基于WGCNA算法的基因共表达网络构建理论及其R软件实现

WGCNA(weighted geneco-expression network analysis)算法是一种构建基因共表达网络的典型系统生物学算法,该算法基于高通量的基因信使RNA(mRNA)表达芯片数据,被广泛应用于国际生物医学领域。本文旨在介绍WGCNA的基本数理原理,并依托R软件包WGNCA以实例的方式介绍其应用。WGCNA算法首先假定基因网络服从无尺度分布,并定义基因共表达相关矩阵、基因网络形成的邻接函数,然后计算不同节点的相异系数,并据此构建分层聚类树(hierarchical clusteringtree),该聚类树的不同分支代表不同的基因模块(module),模块内基因共表达程度高,而分数不同模块的基因共表达程度低。最后,探索模块与特定表型或疾病的关联关系,最终达到鉴定疾病治疗的靶点基因、基因网络的目的。

基于WGCNA和机器学习算法探索结直肠癌肝转移的机制及其潜在生物标志物

目的通过基于加权基因共表达网络分析(WGCNA)和机器学习算法探索结直肠肝转移(CRCLM)潜在生物标志物,为CRCLM的分子机制研究提供基础。方法从GEO数据库中收集两个CRCLM的微阵列数据集(GSE6988和GSE14297),鉴定出CRCLM中的差异表达基因(DEGs)后进行基因本体论(GO)分析、京都基因和基因组百科全书(KEGG)富集分析和基因集富集分析(GSEA)。应用WGCNA筛选与CRCLM组相关性最强的模块内基因,采用机器学习算法最小绝对值收缩与筛选算子(LASSO)逻辑回归和支持向量机-递归特征消除(SVM-RFE)鉴定CRCLM的潜在生物标志物。比较GSE6988中CRCLM组和对照组的关键基因表达量,同时绘制关键基因诊断CRCLM的受试者工作特征(ROC)曲线,通过曲线下面积(AUC)评估其诊断效能,并在GSE14297中进行验证。结果鉴定出73个DEGs,包括55个上调基因和18个下调基因。生物学功能富集分析表明,DEGs主要富集于血液微粒和趋化因子相关的通路。WGCNA共得到了5个基因共表达模块,其中黄色模块与CRCLM相关性最强(cor=0.72,P=2e-14),其中包含81个基因。对黄色模块基因进行LASSO逻辑回归分析,其中4个基因(CCL11、SLC26A3、NR4A2、PLA2G2A)被确定为潜在的具有诊断性生物标志物,通过SVM-RFE算法,从DEGs中获得19个基因(CRP、HP、ORM2、CYP2E1、CCL11、MMP10、AQP3、SERPINA3、ENO3、HAO1、PLG、ENAM、DGUOK、UBE2Q2、HPX、APOA2、ITIH3、ANGPTL3、MMP1)作为潜在的诊断基因,将LASSO算法以及SVM-RFE算法得到的关键基因取交集。最终嗜酸细胞活化趋化因子(CCL11)被确定为有希望的生物标志物。在训练集及验证集中,CRCLM组的CCL11表达均显著低于对照组(P<0.001)。在训练集和验证集中的ROC曲线分析结果显示,CCL11诊断CRCLM的AUC分别为0.936和0.997,显示出很强的预测预后的能力。结论CCL11在CRCLM中低表达,可能是CRCLM的抑制因素,是CRCLM可能的预后生物分子标志物。CRCLM的发生发展可能与肿瘤血管微环境及趋化因子相关通路相关。

基于转录组和WGCNA筛选丝瓜果长和果径发育调控相关基因

【目的】鉴定丝瓜果长和果径发育基因共表达模块并筛选关键调控基因,为后续丝瓜果形控制的分子机制研究提供理论依据。【方法】以丝瓜9个发育阶段(开花前2 d以及花后0、2、4、6、8、10、15和20 d)果实为研究材料,测定各阶段的果长和果径,利用WGCNA方法联合分析转录组与果长和果径数据,鉴定与果长和果径发育相关的共表达基因模块,筛选关键调控基因。【结果】利用WGCNA鉴定出14个共表达模块,与果长和果径显著相关(相关系数的绝对值=0.9)的共表达模块有2个,显著正相关的模块为Turquoise模块,显著负相关的模块为Lightpink4模块。KEGG富集分析发现,Turquoise模块显著富集在内吞作用和苯丙烷生物合成通路,与果实膨大、伸长调控密切相关,可作为研究丝瓜果长和果径的关键基因模块。根据Turquoise模块内基因的连接度以及功能注释,筛选出10个关键调控基因,包括木葡聚糖内转葡糖基酶/水解酶基因XTH23、肌动蛋白解聚因子基因ADF2、伴侣蛋白基因DnaJ10、扩展蛋白基因(EXPA1、EXPA4和EXLA5)、驱动蛋白基因Kinesin-13A、生长素反应基因SAUR21和Aux/IAA11。RT-qPCR结果显示,10个调控基因的表达量均在果实进入快速生长期(花后8 d)后显著升高,增加倍数约为2—50倍。通过构建基因互作网络,发现部分调控基因与WRKY、bHLH和HSF转录因子家族存在互作关系。【结论】获得了丝瓜果长和果径基因共表达重要模块Turquoise模块,筛选到10个调控基因可作为丝瓜果形控制的潜在候选基因,并发现丝瓜果长和果径的发育调控主要涉及细胞壁的重构、细胞的发育与分化、生长素的调控等过程。

基于WGCNA技术研究驴肉嫩度基因及代谢物调控网络

旨在通过WGCNA技术解析转录组和代谢组数据,探究驴肉嫩度调控机制。试验动物采用24~36月龄的健康雌性广灵驴(平均体重236.10 kg),将驴肉剪切力和肌内脂肪含量作为表型数据,以每个样品3个重复进行表型数据测定。本试验基于前期研究的具有显著剪切力和肌内脂肪含量差异的14个广灵驴背最长肌样本的转录组和代谢组测序数据,运用WGCNA技术筛选与驴肉嫩度相关的基因及代谢物并进行转录组与代谢组联合分析,解析嫩度相关基因与代谢物。结果表明,利用WGCNA技术通过|r|≥0.5以及P≤0.05筛选标准得到3个与嫩度相关的关键基因模块Greenyellow、Darkgrey、Darkgreen以及2个关键代谢物模块Brown、Yellow。对关键基因模块进行GO富集分析发现,模块内基因主要在甘油磷脂的生物合成、脂质氧化、脂肪酸β-氧化、细胞大分子分解代谢过程、肌肉器官发育、钙离子结合等GO功能上富集。存在于关键模块内的基因及代谢物经KEGG功能富集分析发现,其大多集中在精氨酸和脯氨酸代谢、Wnt信号通路、蛋白质消化吸收、脂肪酸代谢、TCA循环、胰高血糖素信号通路、甘油磷脂代谢、嘌呤代谢、β-丙氨酸代谢等通路上。联合分析表明,丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代谢、精氨酸和脯氨酸代谢、β-丙氨酸代谢以及PPAR信号通路可能调控驴肉嫩度。WGCNA及联合KEGG共富集分析筛选到的丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代谢、精氨酸和脯氨酸代谢、β-丙氨酸代谢以及PPAR信号通路可能对调控驴肉嫩度有重要作用;而GAD1、PPAT、NIT2、AGMAT、CARNS1、ACOXL以及腺苷酸基琥珀酸、L-脯氨酸、L-谷氨酸、肌酸、高肌肽、肌肽、泛酸、(9S)-羟基十八碳二烯酸则可能是影响驴肉嫩度的候选基因及代谢物。本试验可为今后广灵驴肉质嫩度的分子调控与改良育种提供一定的理论基础。

结合WGCNA构建与猪肌肉脂肪酸相关的调控网络

试图通过加权基因共表达网络分析(WGCNA)构建与猪脂肪酸性状相关的关键调控网络,旨在为提高猪肉质品质提供信息。基于猪种质资源发掘与创新利用-山西省科技创新重点团队前期猪肌肉组织的转录组测序数据进行分析,采用WGCNA划分模块,Cytoscape软件插件Clue GO对重要模块进行富集分析并筛选重要模块,利用Cytoscape软件可视化共表达网络。结果表明,分析聚类得到15个模块,对各个模块进行富集分析,发现MEgreen模块和MEyellow模块与脂肪酸的分解代谢通路、PPAR信号通路等显著相关,这些通路均在脂肪酸组成中有重要作用。分别从每个模块筛选出10条核心基因,MEgreen模块核心基因为NDUFB7、CPT2、NDUFB3、ATP5O、NDUFAB1、CPOX、ATP5A1、MRM1、NDUFV1和ETFA,模块中还有7条lncRNAs;MEyellow模块核心基因为PSTPIP2、PGM1、UBE2D4、PGAM2、WWP1、DENND5A、ACTR1B、MACROD1、CAND2和PYGM,模块中还有9条lncRNAs。研究采用WGCNA获得了影响猪脂肪酸组成的关键因子,结果可为解析猪肉质性状形成的分子机制提供理论参考。

基于WGCNA鉴定茶树响应草甘膦相关的基因共表达模块

【目的】分析茶树响应草甘膦相关的基因表达规律和调控途径,在转录水平上探究草甘膦对茶树的作用,确定茶树响应草甘膦的关键基因。【方法】以茶树品种‘金观音’为试验材料,将推荐使用浓度的草甘膦施于茶树土壤基质表面,经0、0.25、1、3和7 d后,取叶片进行转录组测序,并测定莽草酸含量。利用WGCNA方法联合分析转录组和莽草酸含量数据,鉴定与草甘膦响应相关的共表达基因模块,筛选关键调控基因。【结果】茶树叶片中的莽草酸含量在草甘膦处理后0.25、1和3 d降低,而在7 d时大量积累(为未处理的6.99倍)。从表达谱数据中筛选得到12 568个差异表达基因(DEGs),草甘膦处理不同时间点与未处理数据比对的DEGs均显著富集在苯丙烷、类黄酮生物合成及植物激素信号转导途径;此外,草甘膦处理分别诱导茶树莽草酸代谢及其下游苯丙烷、类黄酮生物合成和激素信号转导途径相关的24、52、31和69个基因差异表达。通过加权基因共表达网络(WGCNA)方法鉴定得到19个基因模块,将转录组与莽草酸含量数据相关联,筛选到两个与草甘膦响应高度相关的关键基因模块,分别包含2 024和2 305个基因。选取关键模块中连通度最高的前50个基因进行共表达分析,获得6个关键调控基因,包括2个抗性基因(SHMT和RPM)、1个耐药性基因(PDR)、1个离子转运基因(At)、1个膜转运基因(GPT)和1个转录因子(ERF)。【结论】草甘膦通过干扰茶树叶片中莽草酸代谢,影响其下游代谢途径苯丙烷、类黄酮生物合成及激素信号转导途径的基因转录。此外,研究还鉴定到2个草甘膦响应密切相关的共表达模块,发现SHMT、RPM、At、PDR、ERF和GPT等多个潜在候选基因和转录因子在茶树抵御草甘膦逆境中发挥重要作用。