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...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。展开更多
文摘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。