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文摘   2024-10-29 21:40   以色列  

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题目:基于生物信息学分析探索骨关节炎有效生物标志物及免疫细胞浸润

杂志:Artif Cells Nanomed Biotechnol

影响因子:IF=5.8

发表时间:2023年12月

在本研究中,作者首先应用xCell算法来探究OA与健康组织免疫浸润的差异。随后,通过差异表达分析、GO和KEGG富集分析、蛋白-蛋白相互作用(PPI)网络分析、Hub基因筛选、ROC logistic回归等一系列生物信息学分析筛选出OA相关差异表达基因(DEGs),并探讨OA的潜在病理机制。最后,采用Spearman方法分析候选生物标志物与显著浸润免疫细胞的关系。总而言之,这项研究可能有助于确定诊断OA的新生物标志物,并为OA的诊断和免疫治疗提供新的见解

主要结果

1. OA与正常组织之间的免疫细胞浸润
作者基于GEO数据分析OA与正常组织中的免疫细胞浸润情况。通过PCA分析,两种样本的免疫细胞浸润具有统计学差异(图1A),使用xCell算法分析,筛选出差异最大的9种免疫浸润细胞(图1B、C),并计算这9种免疫细胞的相应比例(图1D),随后进行相关性分析(图1E)。除此之外,作者还比较了OA样本与正常样本中免疫浸润细胞的丰度。在OA样本中丰度较高的样本分别是aDC、Astrocytes、CMP、Macrophages、Macrophages M1、Neutrophils(图2A-F),较低的分别为CD8+ naive Tcells、NKT、Th1 cells(图2G-I)。    

图1.OA组织和正常组织中的免疫细胞浸润    

图2. OA组织中免疫浸润细胞的变化

2. OA与正常组织之间的IODEGs
作者通过GSE169077数据集,在OA与正常组织中共筛选出382个DEGs,其中OA样本中上调166个,下调216个(图3A、B)。与此同时,作者从ImmPort数据库中检索到1793个免疫相关基因,并将382个DEG与1793个免疫相关基因进行比较(图3C、D),最终获得了42个IODEGs,包括23个上调基因和19个下调基因(表2)。    

图3. OA相关的DEGs和IODEGs

表2. OA与正常组之间的IODEGs

3. IODEGs的Go和KEGG通路分析
IODEGs的GO分析由BP、CC和MF表示。在BP方面,IODEGs主要富集于免疫细胞相关通路,包括细胞表面受体信号通路、免疫系统过程调控、细胞粘附调控和免疫系统过程正调控(图4A、B);在CC方面,IODEGs富集于MHC蛋白复合物、细胞外区域和细胞外基质通路(图4C、D);而在MF方面,IODEGs主要富集于信号受体结合、受体配体活性、受体调节活性、T细胞受体结合和G蛋白偶联谷氨酸受体结合通路(图5A、B)。IODEGs中KEGG通路主要富集Th17细胞分化、细胞因子-细胞因子受体相互作用、TGF-β信号通路、PI3K-Akt信号通路、抗原加工和呈递、类风湿关节炎、T细胞受体信号通路和Jak-STAT信号通路(图5C、D)。总的来说,IODEGs的功能与免疫细胞密切相关。    

图4. IODEGs的GO分析的BP和CC方面    

图5. IODEG的GO分析的MF和KEGG通路方面

4. Hub基因的鉴定和可视化
作者使用STRING数据库生成IODEGs的PPI网络,并通过Cytoscape建立网络图(图6A、B)。使用Cytoscape的插件CytoHubba实现了8种算法,对前15个节点(基因)进行评分和可视化(图7A-H)。R包“UpSet”进一步筛选得到8个Hub基因,其中VEGFA、FYN和IL6R在OA中表达下调,NGF、PTN、FGF1、NRP1和GREM1表达上调。上述基因在GSE169077微阵列数据集中的表达并将其转化为可视化的热图(图8A、B),不仅如此,在GSE55235和GSE55457数据集中同样验证了8个Hub基因的表达,并将其转化为可视化的箱线图和热图(图8C、D)。通过上述研究分析表明,VEGFA、FYN和IL6R在OA组织中的表达显著低于正常组织,而NRP1和GREM1在OA组织中的表达水平相反。作者进而推断,VEGFA、FYN、IL6R、NRP1和GREM1可以作为诊断OA的候选生物标志物。    

图6. PPI网络建立

图7. 基于插件CytoHubba实现8种算法筛选Hub基因    

图8. Hub基因的鉴定和验证

5. 候选生物标志物诊断进行有效性评估
作者为验证上述5个Hub基因在OA诊断中的有效性,基于GSE55235和GSE55457数据集进行了ROC logistic回归分析。通过分析得出VEGFA、FYN、GREM1、NRP1、IL6R的AUC值分别为0.947、0.795、0.768、0.775、0.776(图9A-E),证明5个Hub基因在诊断OA方面具有良好的敏感性和特异性。

图9. 通过ROC曲线分析在GSE55235和GSE55457数据集中验证OA诊断中的5个Hub基因    

6. OA样本中诊断性生物标志物与浸润免疫细胞的关系
最后,作者又分析这5种候选诊断生物标志物(VEGFA、FYN、GREM1、NRP1和IL6R)与9种差异免疫浸润细胞类型(aDC、Astrocytes、CMP、Macrophages、Macrophages M1、Neutrophils、 CD8+ naive Tcells、NKT、Th1 cells)的关系(图10A)。VEGFA与CD8+ naive Tcells显著正相关(图10B),而VEGFA、FYN和IL6R与Macrophages M1(图10C-E)。此外,NRP1与NKT呈负相关(图10F),而NRP1和GREM1与aDC呈正相关(图10G、H)。

图10. 候选诊断生物标志物与差异浸润免疫细胞类型之间的关系    

(下滑查看更多)


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