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。

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。

用权重基因共表达网络分析识别心脏重构关键节点基因

目的采用权重基因共表达网络分析方法(WGCNA)挖掘心肌梗死后心脏重构的关键节点基因,并研究其与ACE1和ACE2的关系。方法从NCBI的GEO下载2个心肌梗死后心脏重构的全基因组表达数据GSE7487和GSE738;数据初处理后,用WGCNA构建基因共表达网络,识别与心脏重构相关的模块与关键节点基因,分析关键节点基因与ACE1和ACE2的关联性;并在心肌梗死后心脏重构大鼠模型中验证它们的关系。结果分析发现在GSE7487,17个模块中有6个模块与心脏重构相关,模块基因富集于16条KEGG信号通路。在GSE738,5个模块与心脏重构相关,模块基因富集于15条KEGG信号通路,其中有10条信号通路与第一组数据结果相同,这些信号通路涉及心肌肥厚病理、氧化磷酸化、代谢等。进一步利用模块内连通性和基因重要性找到了一些心脏重构的关键调控基因,如钙依赖磷酸酶调节子(RCAN1)。RCAN1表达与ACE1表达高度相关,但与ACE2不相关。在动物模型中验证结果与上述结果一致。结论权重基因共表达网络分析方法是一个高效的系统生物学方法,应用本方法发现了心脏重构的关键节点基因,其中RCAN1可能影响ACE1-ACE2在肾素血管紧张素系统中的平衡。

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。

与多形性胶质母细胞瘤患者生存期相关的权重基因共表达网络构建

目的构建与多形性胶质母细胞瘤患者生存期相关的权重基因共表达网络。方法采用R软件平台下的权重基因共表达网络构建多形性胶质母细胞瘤组织表达谱共表达网络,与患者生存期进行相关性分析,并对与生存期显著相关的共表达网络中的基因集进行通路富集。结果权重基因共表达网络共构建了31个共表达模块,其中有一个包含199个基因的模块与患者生存期显著相关(r=0.35,P<0.01)。通路分析发现,这199个基因显著富集于整合素、胶原蛋白、硫酸软骨素等细胞外基质相关通路以及Wnt、表皮生长因子受体(EGFR)、血管内皮生长因子(VEGF)、尿激酶型纤溶酶原激活因子(uPA)和伊立替康等代谢相关通路中。结论成功构建了与多形性胶质母细胞瘤患者生存期相关的权重基因共表达网络,应用该网络分析发现了与多形性胶质母细胞瘤患者生存期相关的信号通路。

利用WGCNA鉴定非生物胁迫相关基因共表达网络

加权共表达网络分析(Weighted Gene Co-expression Network Analysis,WGCNA)是用来描述不同样品之间基因关联模式的系统生物学方法,可以用来鉴定高度协同变化的基因集。本研究利用正常水稻组织共47份转录组数据,通过冷胁迫、干旱胁迫、盐胁迫不同的处理方式,使用WGCNA方法,根据已克隆基因的报道与以上3种胁迫相关的关键基因,探究不同逆境下基因之间的调控关系。通过对低表达量基因的过滤,最终利用筛选的30,339个表达的基因来构建共表达矩阵,得到15个模块。分析发现已知的水稻3种相关基因在各个模块均有存在,于是对预测到的靶基因进行GO 富集分析。对3种胁迫下处理的转录组数据进行差异表达基因分析,结合已报道与胁迫相关的基因,选取各胁迫相关的2个模块进行了基因调控网络的构建。鉴于3种胁迫相关基因在green模块中大量分布,通过对green模块下各自特有的基因和共有的基因的GO功能富集分析,并对共有的基因构建调控网络,挖掘到2599个与3种胁迫都相关的基因,并预测出25个抗逆相关的关键基因,为水稻的抗逆及综合抗逆能力等研究提供了新思路。

利用WGCNA鉴定甘薯耐盐相关共表达网络及核心基因

为了挖掘甘薯耐盐基因,利用不同盐胁迫时间甘薯根系的转录组数据,选取在样本间表达量变异最大的前50%基因(共32147个),进行加权基因共表达网络分析(Weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)。结果表明,共构建了20个基因共表达模块,从中筛选出6个与甘薯盐胁迫相关的特异性基因共表达模块。其中,Green模块和Red模块与盐胁迫48 h正相关,Black模块和Yellow模块与盐胁迫12 h正相关;Midnightblue模块和Magenta模块与盐胁迫48 h负相关。选取4个与盐胁迫正相关的特异性模块进行深入分析,GO功能富集分析结果表明,4个与盐胁迫正相关的特异性模块主要显著富集到跨膜运输、水杨酸刺激的细胞反应、非生物刺激的反应及高渗响应等多个耐盐相关条目。分别计算模块内基因的模块关系值,发现bHLH115(Basic helix-loop-helix 115)、HAK5(High affinity K+transporter 5)、NAGS2(N-acetyl-L-glutamate synthase 2)、DUF699(GNAT acetyltransferase)、TLP5(Tubby like protein 5)等是模块的核心基因,功能预测发现这些基因可能在逆境胁迫响应中发挥重要作用。通过构建核心基因的互作网络,发现FAR1(Far-red-impaired response 1)、NAC[NAM(no apical meristem),ATAF1(Arabidopsis transcription activation factor 1),ATAF2,CUC2(cup-shaped cotyledon 2)]基因家族NAC2、HsfB2a(Heat shock transcription factor B2a)等基因与核心基因互作关系较强,为进一步研究甘薯耐盐的分子机制提供了新思路。

M2型巨噬细胞调控增生性瘢痕形成的权重基因共表达网络分析

目的探讨M2型巨噬细胞和Th2细胞因子在增生性瘢痕形成过程中发挥作用的具体机制。方法运用权重基因共表达网络分析(WGCNA)对小鼠增生性瘢痕全基因组表达数据GSE26390进行处理,获得与M2型巨噬细胞、Th2细胞因子以及纤维化高度相关的共表达基因模块和其中起到关键作用的靶基因。结果确定以下8个基因为M2型巨噬细胞、Th2型细胞因子参与增生性瘢痕形成的核心调控基因:CLEC4A、CYBA、LOXL2、Hcvn1、NCKAP1L、PRRX2、LGALS9、CMTM3。结论以上8个基因涉及巨噬细胞和T细胞参与免疫应答的调节、细胞外基质形成、组织修复等过程,是临床预防和治疗增生性瘢痕的潜在新靶点。

权重基因共表达网络鉴定外周血脑卒中相关微RNA

目的:通过分析脑卒中患者外周血微RNA(micro RNA,miRNA)表达谱,探索miRNA潜在的诊断价值。方法:下载基因表达综合(GeneExpressionOmnibus,GEO)中脑卒中患者和对照组的miRNA表达谱(GSE117064),使用R软件的"limma"包筛选出具有统计学差异的miRNAs;使用权重基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)识别与脑卒中相关的miRNA;使用Cytoscape软件分析并可视化权重网络;收集脑卒中患者和正常人的外周血miRNA,使用反转录聚合酶链反应(reverse transcription-polymerase chain reaction,RT-PCR)验证;最后,使用R软件的"pROC"包评估枢纽miRNAs诊断脑卒中的价值。结果:通过分析脑卒中患者外周血mi RNA芯片数据集,共筛选出641个差异表达miRNAs;WGCNA识别并分析与脑卒中相关的mi RNA模块,筛选出4个具有诊断价值的枢纽mi RNAs(miR-1910-5p、miR-636、miR-7108-3p和mi R-887-3p);RT-PCR证实miR-1910-5p、miR-636、miR-7108-3p和miR-887-3p在脑卒中患者外周血中表达降低;miR-1910-5p、miR-636、miR-7108-3p和miR-887-3p诊断脑卒中的曲线下面积(area under curve,AUC)依次为0.962、0.970、0.962和0.973;枢纽miRNAs联合诊断脑卒中的AUC为0.9 8 7。结论:脑卒中患者外周血异常表达的miRNA是潜在的诊断标志物,为探索脑卒中的发病机制和诊疗策略提供了线索。

基于加权基因共表达网络分析探讨新型冠状病毒感染相关脓毒症潜在的关键基因

目的 识别2019新型冠状病毒感染(COVID-19)相关脓毒症的关键基因和信号通路。方法 从Gene Expression Omnibus(GEO)数据库下载基因芯片数据。采用加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)确定COVID-19和脓毒症的枢纽模块,并将两个模块交叉确定与COVID-19相关脓毒症的共同基因。采用R软件筛选出COVID-19和脓毒症差异表达基因(differentially expressed gene,DEG),同时结合WGCNA和差异分析的结果,得到与COVID-19和脓毒症相关的候选基因,最后将两者取交集得到COVID-19相关脓毒症的关键基因。对与COVID-19相关脓毒症的共同基因进行基因本体论(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析,得到基因功能和参与的信号通路。结果 通过WGCNA获得了COVID-19相关枢纽模块和脓毒症相关枢纽模块。将两个模块交叉,共获得49个共同基因。结合WGCNA和差异分析的结果,得出与COVID-19和脓毒症相关的候选基因,通过将候选基因交叉,共筛选出11个关键基因(CCD82、CEACAM8、G6PD、HLA-DMB、HLA-DPA1、IL-1β、LTB4R、LTF、MME、S100A9、TGF-β1)。根据功能富集分析,共同基因主要在免疫和炎症相关通路中增强。结论 本研究通过构建WGCNA方法筛选出COVID-19相关脓毒症的11个关键基因,可能成为潜在的COVID-19相关脓毒症诊疗相关候选靶点。

应用基因集富集分析和加权基因共表达网络分析方法分析类风湿关节炎的枢纽基因及意义

背景:用目前的免疫方法检测类风湿关节炎患者的传统血清标志物,仍有30%为阴性;近年发现的血清生物标志物对类风湿关节炎诊断的敏感性和特异性较低,不适于临床推广。目的:应用基因集富集分析和加权基因共表达网络分析方法分析类风湿关节炎枢纽基因及其意义。方法:从GEO数据库下载GSE1919、GSE55235数据集,使用R软件“limma”包初筛差异表达基因、“clusterProfiler”包进行加权基因共表达网络分析,取交集基因作为候选枢纽基因。将结果导入String数据库构建蛋白质相互作用网络,Cytoscape软件cytoHubba插件筛选枢纽基因,并进行基因本体分析、京都基因与基因组百科全书通路富集分析。同时对2个数据集用基因集富集分析方法进行京都基因与基因组百科全书通路分析。结果与结论:①共筛选出10个枢纽基因,其基因本体分析集中在淋巴细胞分化、T细胞分化、质膜信号受体复合物、主要组织相容性复合体蛋白结合等生物学功能;②京都基因与基因组百科全书通路富集于T细胞受体信号通路、Th1辅助细胞和Th2辅助细胞分化、Th17辅助细胞分化、肿瘤细胞程序性死亡-配体1表达和程序性死亡受体1检查点通路及原发性免疫缺陷5条通路;③基因集富集分析2个数据集类风湿关节炎样本发现3条共同通路:哮喘、自身免疫性甲状腺疾病和细胞黏附分子通路显著上调;④受试者工作特征曲线结果显示,5个基因(CD27、IL2RG、CD8A、LCK、NKG7)对诊断类风湿关节炎具有良好的特异性和敏感性(曲线下面积>0.85);⑤CD4可能是多能的基因网络协调员,在免疫反应中发挥重要功能。

利用WGCNA进行玉米花期基因共表达模块鉴定

权重基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis, WGCNA)是系统生物学的一种研究方法,在挖掘生物学数据与特定性状之间的生物学关系方面具有十分重要的作用。本研究利用玉米(Zea mays L.)自交系B73的14份不同发育阶段的转录组数据,筛选掉低表达丰度的基因,最终得到了22,426个高表达的基因用于创建基因表达矩阵;利用不同组织作为性状,创建表型矩阵。然后利用R软件中的WGCNA包建立了共表达网络,共得到20个模块。本研究将与组织相关性高于0.65的模块定义为组织特异性模块,最终鉴定到14个组织特异性模块。利用在线网站Agrigo对组织特异性模块中的基因进行GO (gene ontology)富集分析,发现14个模块中均可以得到富集种类。开花作为玉米生育周期中的一个重要生理过程,不仅代表着植物从营养生长到生殖生长的转变,也关系到产量、株高和抗逆性等农艺性状。本研究发现8个组织特异性模块中的基因可以富集到与开花调控的代谢通路。此外,有17个已经报道过的开花时间调控基因存在于共表达模块中,并且主要分布在Blue模块和Darkmagenta模块,因此本研究重点关注了这2个模块内部的基因调控网络。本研究通过计算不同组织中的基因表达丰度,并联合权重基因共表达网络分析的方法,鉴定到了具有生物学意义的共表达基因模块,挖掘到了数个开花相关的模块,有助于揭示玉米开花调控的遗传机制。

用全基因组关联作图和共表达网络分析鉴定油菜种子硫苷含量的候选基因

油菜籽饼粕是畜禽养殖中重要的蛋白原料,但饼粕中的硫苷是一种抗营养物质,食用过多会对禽畜产生毒害,因此挖掘油菜籽粒硫苷含量的候选基因对油菜种子低硫苷育种具有重要现实意义。本研究连续4年种植1个含157份材料的油菜自然群体,结合重测序数据对种子硫苷含量进行全基因组关联分析(GWAS),并对15份低硫苷和15份高硫苷材料进行种子发育早期的转录组测序,通过权重基因共表达网络分析(WGCNA)鉴定种子硫苷含量的候选基因。用GWAS共检测到45个与种子硫苷含量显著相关的SNP,单个位点解释的表型变异为13.5%~23.3%,主要分布在A09、C02和C09染色体的3个区间中,覆盖5个已知的硫苷代谢基因。用WGCNA分析发现高、低硫苷材料之间的2275个差异表达基因,可分为12个基因模块,其中1个模块的基因显著富集在已知的硫苷生物合成途径,对该模块内163个基因的权重分析得到13个候选基因。经检测,GWAS和WGCNA共得到的18个候选基因中,有14个候选基因的表达量与种子硫苷含量显著相关(r=0.376~0.638,P<0.05)。用两种方法鉴定到1个共同的候选基因Bna C02g41790D(基因名MAM1),与该基因连锁的5个SNP构成5种单体型,等位基因效应分析发现,自然群体中63%的材料(99/157)为Hap 5,平均硫苷含量为50.79μmol g^(-1),与另外4种单体型(95.04~110.28μmol g^(-1))存在极显著差异(P<0.01)。本研究结合GWAS和WGCNA两种方法鉴定了油菜种子硫苷含量的候选基因,可为复杂性状候选基因的筛选提供参考。

基于WGCNA的马铃薯根系抗旱相关共表达模块鉴定和核心基因发掘

权重基因共表达网络分析(Weighted Gene Co-expression Network Analysis,WGCNA)是系统生物学的一种研究方法,在多样本转录组数据中挖掘与目标性状相关的基因模块有较广泛的应用。为了深入探究马铃薯应对干旱胁迫的分子机制,本研究以国际马铃薯中心引进栽培种C16(CIP 397077.16)和C119(CIP 398098.119)为试验材料,将其无菌组培苗利用甘露醇模拟干旱胁迫,处理0 h、2 h、6 h、12 h和24 h,取其根系进行转录组测序,每样设3个生物学重复,共30个样本。基于以上转录组数据,利用WGCNA构建与抗逆生理性状相关联的权重基因共表达网络,得到15个与根系抗旱密切相关的基因共表达模块,并从4个与目标性状关联度最高的模块中发掘到数个核心基因,功能注释表明其中大部分参与干旱胁迫调控通路。这些结果为进一步研究马铃薯根系抗旱的分子遗传机制提供了线索。

卵巢癌基因共表达网络及预后标志物的研究

卵巢癌是一种早期诊断率低而致死率较高的恶性肿瘤,对其预后标志物的鉴定和生存率的预测仍是生存分析的重要任务。利用卵巢癌预后相关基因构建基因共表达网络,鉴定预后生物标志物并进行生存率的预测。首先,对TCGA(The cancer genome atlas)数据库下载的卵巢癌基因表达数据实施单因素回归分析,利用得到的747个预后相关基因构建卵巢癌预后加权基因共表达网络。其次,考虑网络的生物学意义,利用蛋白质相互作用(Protein-protein interaction,PPI)数据对共表达网络中的模块重新加权,并根据网络中基因的拓扑重要性对基因进行排序。最后,运用Cox比例风险回归对网络中的重要基因构建卵巢癌预后模型,鉴定了3个预后生物标志物。生存分析结果显示,这3个标志物能够显著区分不同预后的患者,较好地预测卵巢癌患者的预后情况。

基于共表达网络挖掘不同前列腺特异抗原水平下的前列腺癌发展相关基因

目的采用权重基因共表达网络分析方法(WGCNA)挖掘不同前列腺特异抗原(PSA)水平下的前列腺癌发展枢纽基因。方法数据来自NCBI的GEO数据库中下载不同PSA水平下的前列腺癌全基因组表达数据集,经过数据预处理后,用WGCNA构建基因共表达网络,识别不同PSA水平下的前列腺癌发展模块与枢纽基因。结果筛选出的差异基因聚集成一个模块,并且找到10个枢纽基因。结论结合文献发现,SNAI2、TRIM29、LAMB3、CYP3A5和SLC14A1这5个基因很可能影响不同PSA水平下前列腺癌的发展。

与肺癌相关的基因共表达网络的构建与分析

肺癌是目前世界范围内发病率和死亡率最高的恶性肿瘤,它是一种复杂的分子网络疾病。为了进一步了解肺癌致病的分子机制,我们使用加权基因共表达网络分析(WGCNA)方法,对肺癌组织与其癌旁正常组织的差异表达基因进行分析,进而对差异表达基因进行模块的划分以及枢纽基因(hub gene)的识别,共得到了八个模块。通过计算每个模块特征向量基因(module eigengene)与样本特征的皮尔森相关系数,最终得到一个与肺癌高关联的模块(blue模块),发现blue模块的枢纽基因为碳酸酐酶4 (carbonic anhydrase 4, CA4),这一枢纽基因在模块中起着重要的作用。使用在线工具DAVID (Database for Annotation, Visualization and Integrated Discovery)对blue模块进行GO功能富集及KEGG通路分析。GO分析显示blue模块具有Rho 蛋白的信号转导调控、生物粘附、糖结合等生物功能;KEGG分析显示blue模块参与了轴突导向和O 型聚糖的生物合成通路。这些分析结果表明,文中识别的肺癌高关联模块和枢纽基因在肺癌的发生发展过程中起着潜在的重要作用。

基于加权基因共表达网络分析筛选SCAP基因预测脓毒症发生

目的拟利用加权基因共表达网络分析(WGCNA)方法筛选出与脓毒症发生、预后相关的关键基因,为今后的研究提供线索。方法从基因表达(GEO)数据库中通过筛选数据集中样本数大于100,含有脓毒症患者和健康对照组,且有脓毒症患者预后情况数据集,筛选到了两个数据集GSE26378和GSE54514(下载时间:2020年12月28日),采用WGCNA方法对GSE54514数据集中163例脓毒症患者和健康对照组基因表达进行分析;筛选出与脓毒症发生和预后相关的核心靶基因并分析其功能。结果GSE54514中男性64例,女性99例;平均年龄55.56岁(标准差17.21岁);GSE26378中平均年龄53.75岁(标准差3.21岁)。利用GSE54514数据集进行WGCNA算法筛选绿松色(TURQUOISE)模块作为核心模块,通过基因本体(GO)和京都基因和基因组百科全书(KEGG)分析提示TURQUOISE模块主要涉及RNA调控表达异常和RNA剪切组成等功能。通过对模块中基因深入分析,筛选出了固醇调节元件结合蛋白裂解激活蛋白(SCAP)可以作为核心靶基因。在内部数据集GSE54514中验证SCAP表达,SCAP在脓毒症患者存活组中表达高于死亡组(9.036±0.032 vs 8.857±0.067)(P<0.01),曲线下面积(AUC)=0.64,P=0.02;在健康对照组表达高于脓毒症组(9.190±0.073 vs 8.990±0.030)(P<0.01),AUC=0.62,P=0.04。在外部数据集GSE26378中,SCAP在脓毒症患者存活组中表达高于死亡组(0.886±0.030 vs 0.730±0.061)(P=0.045),AUC=0.69,P=0.04;在健康对照组表达高于脓毒症组(1.154±0.088 vs 0.863±0.078)(P<0.01),AUC=0.71,P<0.01。GSEA分析提示SCAP在内部和外部数据集中均涉及了T细胞受体及糖代谢功能。结论基于WGCNA筛出的SCAP与脓毒症发生和预后相关,可为脓毒症发生和治疗的研究提供参考依据。

基于加权基因共表达网络分析识别雄激素性脱发的枢纽基因

目的使用加权基因共表达网络分析(WGCNA)探究雄激素性脱发(AGA)基因的协同共表达,寻找与雄激素性脱发有关的关键基因。方法借助R语言分析基因表达数据库(GEO)中关于AGA的GSE90594数据集,得到与临床表现正负相关性最高的模块各一个,并提取模块中的基因,使用clusterprofiler包进行下游GO与KEGG富集分析,同时对模块内GS和MM的相关性进行分析,并使用Cytosacpe绘制共表达网络图,筛选枢纽基因。结果根据基因表达的相关性,发现20个共表达模块,其中brown模块和turquoise模块与AGA显著相关,共表达网络发现13个基因(PDGFRA、PMP22、ZCCHC24、COL6A1、ISLR、PRRX1、PKP1、CALN1、PNMAL2、PPP5D1、GJB6、DSC2、GJA3)在网络中处于核心的地位。并用上述基因做了疾病模型,对疾病预测准确性很高。结论PDGFRA、PMP22、ZCCHC24、COL6A1、ISLR、PRRX1的表达与AGA呈正相关,PKP1、CALN1、PNMAL2、PPP5D1、GJB6、DSC2、GJA3的表达与AGA呈负相关。

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。