遗传调控下免疫相关血浆蛋白对帕金森病的效应

目的 探讨免疫相关血浆蛋白与帕金森病(Parkinson's disease, PD)的联系。方法 通过对4907种免疫相关血浆蛋白的全基因组关联研究数据进行分析,评估血浆蛋白对PD风险的直接影响。研究还利用单细胞核RNA测序数据进行蛋白表达分析。结果 4种免疫相关蛋白质脑源性多巴胺营养因子(cerebral dopamine neurotrophic factor, CDNF)、组织蛋白酶B(cathepsin B,CTSB)、免疫球蛋白G Fc受体2a(FCGR2A)、血红蛋白β亚基(HBB)与PD风险存在潜在联系;其中,CDNF、CTSB、HBB表达增高有助于降低PD风险(OR=0.871,95%CI:0.779~0.973,P=0.015;OR=0.835,95%CI:0.758~0.920,P=0.001;OR=0.735,95%CI:0.631~0.857,P=0.001),而FCGR2A表达增高与PD风险增高相关(OR=1.137,95%CI:1.058~1.223,P=0.001)。单细胞测序分析蛋白表达及其在脑中不同细胞类型中分布,CDNF、CTSB在大脑的多种细胞中大量表达;FCGR2A主要在大脑小胶质细胞中表达;HBB在大脑中几乎不表达。结论 研究揭示了CDNF、CTSB、FCGR2A及HBB 4种蛋白质与PD风险的潜在关联,强调了PD遗传风险变异通过调节这些免疫相关蛋白表达来影响PD发生。此外,单细胞表达数据揭示相关免疫蛋白在大脑的表达模式。

帕金森病与肠道菌群的因果关系

目的使用孟德尔随机化技术研究肠道菌群与帕金森病(PD)之间的相关性。方法从MiBioGen联盟发表的肠道微生物组全基因组关联研究(GWAS)中获取汇总统计数据,筛选遗传变异点作为工具变量。两样本孟德尔随机化分析主要采用逆方差加权法,根据效应指标优势比(OR)和95%置信区间(CI)评估结果。通过敏感性分析检验异质性、水平多效性及结果稳定性。结果IVW方法中,霍氏肠杆菌[OR=1.2,95%CI(1.00,2.26),P=0.05]、发酵性厌氧梭菌[OR=1.19,95%CI(1.04,1.37),P=0.01]、粪杆菌属[OR=1.20,95%CI(1.00,1.52)P=0.05]、狭义梭菌属1[OR=1.36,95%CI(1.09,1.69),P=0.01]均与PD呈正相关。敏感度分析显示无反向因果关系、多效性和异质性的证据。结论本研究聚焦于肠道微生物群与PD之间的潜在因果联系,筛选并鉴定了多种与PD存在显著联系的特定肠道微生物。这些肠道微生物具有作为预测或诊断PD的生物学指标潜力,可能为开发基于肠道菌群的预防性对策及治疗手段提供新颖的观点。

基于生物信息学及机器学习算法筛选诊断帕金森病的枢纽基因

目的基于生物信息学和机器学习算法探索帕金森病(PD)诊断的生物标志物及其与免疫浸润的相关性。方法选择基因表达综合数据库(GEO)中的GSE20164、GSE20314、GSE20333和GSE24378数据集进行分析,筛选PD患者和健康对照者大脑黑质中的差异表达基因。采用GO富集分析、KEGG通路富集分析、LASSO逻辑回归算法和随机森林算法筛选枢纽基因,并计算枢纽基因诊断PD的受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)。采用RNA转录相关子集进行细胞类型识别(CIBERSORTx)评估PD患者中22种免疫细胞的浸润特性。结果共筛出20个与PD相关的差异表达基因,包括5个高表达差异基因和15个低表达差异基因。GO富集分析和KEGG通路富集分析结果显示,20个差异表达基因涉及多巴胺生物合成、胺类生物合成、对毒物反应、酪氨酸代谢、多巴胺能突触、PD、突触囊泡循环等方面。LASSO逻辑回归算法和随机森林算法筛选出KCNMB3、SDC1和EPYC 3个诊断枢纽基因。ROC曲线分析显示,3个枢纽基因综合诊断PD的AUC为0.783。免疫浸润分析显示,PD组中的幼稚B细胞、单核细胞比例高于健康对照组,差异有统计学意义(P<0.05);幼稚NK细胞与激活的CD4+T细胞呈正相关(P<0.05)。结论通过LASSO算法和随机森林算法筛选出的KCNMB3、SDC1和EPYC枢纽基因在PD的诊断中展现出良好的效能。