居家脑卒中患者照顾者营养素养测评量表的编制及信效度检验

目的编制居家脑卒中患者照顾者营养素养测评量表并检验其信效度,为照顾者营养素养评估提供参考。方法经过文献回顾、质性访谈和专家咨询等方法编制该自评式量表,对306名居家卒中照顾者进行调查,检验量表的信效度。结果量表水平的内容效度指数(S-CVI)为0.900,条目水平内容效度指数(I-CVI)为0.800~1.000。探索性因子分析提取认知态度、知识掌握、技能操作和信息互动评判4个因子,共解释总变异量的56.492%。各维度得分之间及与量表总分呈正相关(均P<0.01)。量表整体Cronbach′sα系数为0.940,各维度Cronbach′sα系数0.828~0.929;折半信度为0.767,重测信度0.920,各维度重测信度0.768~0.910。最终量表共包含4个维度、36个条目。结论居家脑卒中患者照顾者营养素养测评量表信效度良好,可以用于测评居家脑卒中患者照顾者的营养素养水平。

TGF-β1致MRC-5细胞转分化的差异microRNAs表达分析

目的探讨转化生长因子-β1(TGF-β1)刺激的人胚肺成纤维细胞株MRC-5细胞基因表达微阵列芯片的差异表达微小RNA(miRNA),筛选成纤维细胞转分化的关键基因和信号通路。方法从美国国立信息中心的高通量基因表达数据库下载TGF-β1刺激MRC-5细胞的miRNA表达芯片数据集GSE43992,采用R语言Limma包进行差异表达miRNAs的筛选,通过miRWalk数据库预测其对应的靶基因,对差异表达的miRNAs和靶基因进行基因本体(GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)信号通路分析,构建蛋白质相互作用(PPI)网络。结果共筛选出5条差异表达的miRNAs,包括4个上调的miRNAs和1个下调的miRNA,并预测出42个对应的差异表达靶基因。GO富集分析结果显示,靶基因主要参与胶原蛋白分解代谢、胞外基质组织、膜组织、胶原纤维组织和细胞对氨基酸刺激的反应等生物学过程;KEGG信号通路分析结果显示,miRNAs和相应靶基因所对应的信号通路主要集中在18条信号通路上,主要与miRNAs在肿瘤方面、糖尿病并发症中的年龄-种族信号通路和蛋白质消化与吸收有关。PPI网络筛选出的3个成纤维细胞向肌成纤维细胞转分化核心基因分别为苏氨酸激酶1、雌激素受体1和β-连环蛋白。结论共筛选出与TGF-β1致MRC-5细胞转分化相关的5个差异表达的miRNAs、42个靶基因、18条信号通路和3个核心基因,可为包括尘肺病及肺纤维化在内的多种疾病的治疗和研究提供新的参考。

尘肺病患者血清差异表达miRNAs筛选与生物信息学分析

目的筛选职业性尘肺病(以下简称“尘肺病”)患者血清中差异表达微小RNA(miRNA),通过生物信息学分析其潜在靶基因和相关转录因子。方法从谷歌学术网站检索尘肺病和miRNA的相关研究报道,选择以尘肺病病人(病例组)和正常健康人(对照组)血清样品为基础的miRNA测序或高通量芯片数据集,筛选差异表达miRNAs。采集职业性矽肺病人和健康对照人群血清样品,以实时荧光定量聚合酶链式反应法检测miRNAs相对表达水平,进行差异表达miRNAs验证。采用miRWalk数据库对筛选出的差异表达miRNAs的靶基因进行预测,对靶基因进行基因本体(GO)富集分析、京都基因与基因组百科全书(KEGG)信号通路预测和转录因子分析。结果共筛选和验证出7个差异表达的miRNAs;其中,上调的miRNAs有5个,下调的miRNAs有2个。GO富集分析和KEGG信号通路预测结果显示:上调的差异表达miRNAs主要与RNA聚合酶Ⅱ启动子转录和细胞外基质有关,主要通过黏着斑、蛋白消化和吸收、磷脂酰肌醇3-激酶/蛋白激酶B和转化生长因子-β等信号通路参与肺纤维化的发生发展;下调的2个差异表达miRNAs主要与RNA聚合酶Ⅱ启动子转录和DNA序列特异性转录因子活性有关,主要通过相关激素释放的信号通路参与肺纤维化的发生和发展。转录因子注释结果显示:SMAD家族成员3、原癌基因JUN、叉头状转录因子O1、早期生长因子1、β-连环蛋白等转录因子可能与尘肺病的发生发展有重要关联。结论筛选出的7个miRNAs在尘肺病病人血清中存在差异表达,有可能作为尘肺病的潜在生物标志物为其早期诊断、治疗和发病机制的研究提供参考。

转化生长因子-β1致肺成纤维细胞转分化过程中差异表达基因的筛选和验证

[背景]肺成纤维细胞向肌成纤维细胞转分化是矽肺由炎症期进入纤维化期的标志性细胞事件,转化生长因子-β1(TGF-β1)是此环节中最重要的细胞因子。近年来,随着高通量测序和芯片技术的发展,越来越多TGF-β1刺激成纤维细胞转分化的数据被人们所关注。[目的]利用生物信息学相关方法探索TGF-β1刺激的人肺成纤维细胞转分化过程中差异共表达基因,筛选与肺成纤维细胞转分化密切相关的转录因子。[方法]从基因表达综合数据库GEO检索并下载TGF-β1与肺成纤维细胞相关的高通量数据集GSE17518、GSE97829和GSE119007,对数据集进行差异分析,筛选三组数据集共同上调和共同下调的差异表达基因;对筛选出的差异基因进行基因本体论(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)信号通路富集分析;通过HumanTFDB数据库,下载所有人转录因子基因名称和序列,并与上述获得的共表达差异基因进行比对,得到共表达差异转录因子;随后用TGF-β1刺激人胚肺成纤维细胞MRC-5构建转分化模型,对筛选出的差异转录因子进行初步验证。[结果]基于这三个数据集,共得到145个上调差异表达基因,88个下调差异表达基因。GO分析结果显示:上述共表达差异基因主要参与细胞外基质、肌动蛋白细胞骨架、内质网腔等组分的构成;并且与肌动蛋白结合、生长因子活性、细胞外基质结构性成分、胶原结合、TGF-β1受体结合等生物学过程相关;此外还与细胞外基质组织、细胞迁移和凋亡,以及丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)通路活化、MAPK激活、肽基酪氨酸磷酸化的正调节等有关。通过KEGG信号通路富集分析,筛选出的主要相关信号通路包括TGF-β1信号通路、细胞外基质-受体相互作用、黏着斑和磷脂酰肌醇3激酶-蛋白激酶B(PI3K-Akt)信号通路等。将上述得到的差异基因与人转录因子序列进行比对,得到了7个上调的转录因子和11个下调的转录因子,从中挑选的上调转录因子早期生长应答因子2(EGR2)、SNAIL家族转录抑制因子1(SNAIL1)和下调转录因子胸腺选择相关高迁移转录因子(TOX)、过氧化物酶体增殖物激活受体γ(PPARG)在TGF-β1刺激MRC-5细胞中的qRT-PCR验证结果显示,EGR2和SNAIL1均高表达,而TOX和PPARG均低表达。[结论]筛选出18个与肺成纤维细胞转分化相关的转录因子基因,其中在TGF-β1刺激MRC-5细胞中EGR2和SNAIL1表达升高,TOX和PPARG表达降低。

二氧化硅致A549细胞损伤差异基因的生物信息学分析

目的分析二氧化硅(SiO2)刺激的人肺上皮细胞株A549细胞微阵列芯片差异表达基因(DEGs),筛选与A549细胞损伤相关的潜在关键基因和信号通路。方法从美国国立生物技术信息中心开发的公共基因芯片数据库下载芯片数据集GSE30215,采用GEO2R筛选SiO2刺激致A549细胞损伤的DEGs。将筛选出的DEGs导入生物学信息注释数据库进行基因本体(GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)信号通路分析,同时采用相互作用基因库检索工具数据库和Cytoscape软件构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络。采用实时荧光定量聚合酶链式反应(PCR)法对A549细胞进行关键DEGs的表达验证。结果共筛选出52个DEGs,其中上调的基因45个,下调的基因7个。GO富集分析结果显示,DEGs主要富集在胞外区,主要参与趋化因子、转录因子活性等细胞功能;KEGG信号通路分析结果显示,有关DEGs主要参与肿瘤坏死因子(TNF)信号通路、核苷酸寡聚化结构域样受体信号通路等。PPI网络筛选出的节点度值最高的前10个关键DEGs分别为CC趋化因子配体(CCL)2、环氧合酶2、白细胞介素-6、CXC趋化因子配体(CXCL)8、CXCL2、jun原癌基因、集落刺激因子2(CSF2)、CCL20、TNF-α诱导蛋白3(TNFAIP3)和CXCL5。实时荧光定量PCR结果显示,除CCL2外,其余9个关键基因表达变化情况与筛选结果一致。结论采用生物信息学的方法筛选出SiO2刺激A549细胞损伤的10个关键DEGs,其中CSF2、CCL20和TNFAIP3可能为包括尘肺病在内的多种肺纤维化疾病发生发展过程中的机制研究提供新的研究方向。