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。

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的刺葡萄抗白腐病关键基因的发掘

【目的】葡萄白腐病是危害最严重的病害之一,不同的葡萄种质对白腐病的抗性存在差异。在前期的研究中筛选到了1份抗病种质刺葡萄0941,该种质为中国野生葡萄,具有耐湿热、抗病性强的特点。旨在通过转录组测序和WGCNA筛选,挖掘刺葡萄抗白腐病关键基因。【方法】以抗病的刺葡萄0941(Vd)和感病的欧亚种美人指(Vv)为试材,通过室内接菌,设置0 h、24 h、48 h三个时间点,研究病原菌诱导下感病和抗病种质的基因表达差异,筛选出抗病基因,并利用qRT-PCR进行验证。【结果】根据|Log2Fold Change|≥2和p≤0.05的筛选条件,在0 h、24 h、48 h抗病品种刺葡萄和感病品种美人指之间筛选到差异表达基因分别有5266、4725、4653个。其中上调基因数分别为1737、1788、1727个,下调基因数为3529、2937、2926个;进一步对这些差异基因进行GO和KEGG富集分析,发现了具有防御反应、跨膜运输和一些植物激素信号转导等功能的基因或者通路。为了明确不同品种葡萄果实抗病之间的调控网络,进行了WGCNA分析,得到7个基因模块,筛选出2个与抗病高度相关的关键的模块并且通过hub基因分析明确模块内基因的互作网络关系,鉴定出2个类黄酮代谢相关基因、2个植物激素信号转导相关基因以及2个hub基因,并且通过荧光定量验证其表达情况与转录组数据一致。【结论】获得了刺葡萄与美人指响应白腐病侵染的差异表达基因,并显著富集在防御反应、跨膜运输和一些植物激素信号转导等通路,筛选出6个抗病候选基因,包括F3’5’H、EIN和MYB等。

利用WGCNA挖掘种公鸡睾丸和附睾中影响精子活力的核心基因

种公鸡的精子活力对养禽业的可持续发展至关重要,通过加权基因共表达网络(WGCNA)分析法挖掘种公鸡睾丸、附睾中调控精子活力的基因共表达模块和核心基因,并构建与种公鸡精子活力相关的调控网络。基于团队前期对不同精子活力种公鸡睾丸、附睾组织转录组测序数据的分析,用WGCNA方法构建基因共表达网络,识别与表型性状显著相关的基因模块,并对关键模块基因进行GO功能注释、KEGG通路富集分析。用Cytoscape软件筛选每个关键模块的核心基因并构建可视化共表达网络。结果表明,14227个基因聚类到11个模块,以决定系数(R2)≥0.6、P<0.05为标准挖掘出青绿色(Turquoise)模块、黄色(Yellow)模块、红色(Red)模块与表型显著相关。对3个关键模块的基因进行功能分析,发现这些基因显著富集在核苷酸切除修复、同源重组、细胞色素P450对异类物质代谢、MAPK信号通路和细胞凋亡等通路上。选出的IFT家族基因与HMOX2、CYP4B1、ANG、ITGB2基因是与种公鸡精子活力相关的核心基因,可作为提高精子活力的潜在基因。

基于GWAS和WGCNA分析挖掘玉米花期相关候选基因

花期是玉米重要性状之一,解析玉米花期的遗传基础,挖掘玉米花期关键基因,对于选育广适玉米品种具有重要意义。在580份玉米自交系构成的自然群体中,3年种植测定散粉期、吐丝期和散粉吐丝间隔期等3个花期性状,利用分布全基因组的31,826个SNPs(single nucleotide polymorphisms)标记进行全基因组关联分析(genome wide association study,GWAS),结合自交系B73的14个不同发育阶段的转录组数据进行权重基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA),挑选与玉米开花相关的组织特异性模块和关键基因。GWAS在多环境(2个环境以上)下共定位标记14个,挖掘到潜在候选基因10个,WGCNA挖掘到花期潜在候选基因17个,2种方法共同挖掘到候选基因3个。Zm00001d052180编码一个MADS-box转录因子19,Zm00001d016814编码NAC转录因子133,Zm00001d048082编码MADS-box转录因子8,这些基因主要参与调节花序生长发育。研究结果为解析玉米花期遗传基础及分子机制提供参考。

利用WGCNA鉴定玉米非生物胁迫相关基因共表达网络

加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)是一种经典的系统生物学分析方法,可用来鉴定协同表达的基因模块,探索模块与目标性状的生物学相关性,并挖掘模块网络中的核心基因。本文收集了低温胁迫、高温胁迫、干旱胁迫和盐胁迫处理下玉米(Zea mays L.)根、茎、叶等组织的58份转录组数据,利用WGCNA方法鉴定玉米非生物胁迫的基因共表达网络模块。过滤转录组数据中12,552个低表达基因后,利用余下27,204个高表达基因构建共表达网络,分析得到25个模块。根据玉米中已报道非生物胁迫相关基因与差异表达基因在模块中的分布,筛选出与低温胁迫、高温胁迫、干旱胁迫和盐胁迫最相关的mediumpurple4、ivory、coral2、darkseagreen4模块和响应多种胁迫的green模块。随后对这5个模块的基因进行GO富集分析,发现在这些模块内与非生物胁迫相关基因的在非生物胁迫调控相关功能显著富集,如胁迫响应、过氧化物酶活性等。对这5个模块作相关性分析,预测出Zm00001eb072870、Zm00001eb320970、Zm00001eb037640、Zm00001eb423300和Zm00001eb265310等10个非生物胁迫相关的核心基因。本研究为玉米非生物胁迫相关基因的挖掘和非生物胁迫调控网络研究等提供了新思路。

基于WGCNA分析鉴定糖尿病肾病新的诊断标志物

目的基于生物信息学技术鉴定糖尿病肾病(DKD)新的诊断标志物。方法在基因综合表达数据库(GEO)中筛选DKD与正常肾小球组织中的差异表达基因(DEGs),并通过加权基因共表达网络(WGCNA)筛选关键基因模块,获得关键DEGs。进行基因本体论功能(GO)以及基因组百科全书通路(KEGG)富集分析,以及蛋白互作(PPI)分析获取核心基因。绘制核心基因的受试者操作特征(ROC)曲线,筛选出诊断效能较好的基因作为诊断标志物,并进行基因集富集分析(GSEA)以及免疫浸润分析。结果共鉴定出87个DEGs,其中39个在DKD中上调,48个下调。WGCNA显示橙色模块为关键模块,共获得14个关键DEGs。对关键DEGs的GO富集结果主要富集于白细胞趋化、趋化因子结合等,KEGG富集结果主要富集于白细胞介素17、肿瘤坏死因子等信号通路。PPI分析鉴定出5个核心基因,ROC曲线提示DUSP1及FOSB具有较好的诊断效能(AUC=0.941,AUC=0.900),被筛选为潜在诊断标志物。GSEA富集分析结果提示随着标志物表达的增加,色氨酸代谢、脂肪酸代谢等通路被抑制。免疫浸润结果发现这两个标志物的表达均与免疫细胞的浸润密切相关。结论DUSP1和FOSB对DKD具有良好的诊断效能,并与DKD肾小球免疫细胞浸润相关,有望成为DKD的新型诊断标志物及治疗靶点。