生物信息联合免疫分析鉴定幼年皮肌炎相关基因.pdf
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1、生物信息联合免疫分析鉴定幼年皮肌炎相关基因赵威1 魏广友21安徽理工大学医学院 安徽淮南 2 3 2 0 0 0;2亳州市人民医院儿科 摘 要 目的 在幼年皮肌炎(J DM)患者通过生物信息联合免疫分析筛选幼年皮肌炎基因,构建预测模型、绘制列线图并验证,旨在探索其在J DM诊断中的潜在价值。方法 通过基因表达综合数据库(G E O)下载的G S E 1 1 0 8 3和G S E 1 1 9 7 1数据集为基因表达阵列进行合并,利用R语言筛选差异表达基因。通过s s G S E A计算数据集的免疫评分,随后分别进行疾病组与正常组之间免疫的差异分析。作P P I网络并筛选H u b基因,通过H
2、u b基因与免疫分析选出最相关基因。利用筛选基因构建预测模型、绘制列线图及选取独立G S E 1 0 0 1 5 2数据集验证。结果 两个数据集合并共获得2 9个差异表达的基因。免疫细胞差异分析显示J DM患者的激活树突状细胞表达水平较高,免疫功能差异分析显示J DM患者的树突状细胞的抗原提呈细胞、非经典炎症、I型干扰素反应这三种免疫功能表达水平较高。通过P P I网络选出1 0个H u b基因,再次筛选出5个与免疫最为相关的基因,分别为G B P 1、I F I T 3、I F I T 1、OA S 2、MX 2。利用5个基因构建模型及独立数据集验证,发现OA S 2基因与J DM具有较高的
3、预测诊断价值。结论 本研究认为的OA S 2基因可能成为J DM诊断的生物标记物及潜在的治疗靶点,并提出I型干扰素的反应可能是调节J DM的潜在分子途径。关键词 皮肌炎 生物信息学 免疫分析 儿童 G E O 中图分类号 R 7 2 5.9 文献标识码 A 文章编号 2 0 9 5-2 6 9 4(2 0 2 3)0 4-2 5 3-0 8D O I 1 0.1 9 5 3 9/j.c n k i.2 0 9 5-2 6 9 4.2 0 2 3.0 4.0 0 1T o i d e n t i f y t h e r e l a t e d g e n e s o f j u v e n i
4、l e d e r m a t o m y o s i t i s b y b i o l o g i c a l i n f o r m a t i o n c o m b i n e d w i t h i mm u-n o a s s a y Z h a o W e i,W e i G u a n g y o u(C o l l e g e o f M e d i c i n e,A n h u i U n i v e r s i t y o f S c i e n c e a n d T e c h n o l-o g y,H u a i n a n 2 3 2 0 0 0,C h i
5、 n a)A B S T R A C T O b j e c t i v e T h i s s t u d y a i m e d t o e x p l o r e t h e p o t e n t i a l v a l u e o f r e l a t e d g e n e s i n t h e d i-a g n o s i s o f j u v e n i l e d e r m a t o m y o s i t i s(J DM)b y u s i n g b i o l o g i c a l i n f o r m a t i o n c o m b i n e
6、d w i t h i mm u n o-a s s a y t o s c r e e n g e n e s,c o n s t r u c t p r e d i c t i o n m o d e l s,d r a w n o m o g r a m a n d v a l i d a t e t h e m.M e t h o d s T h e G S E 1 1 0 8 3 a n d G S E 1 1 9 7 1 d a t a s e t s d o w n l o a d e d f r o m G E O w e r e m e r g e d i n t o g e
7、 n e e x p r e s s i o n a r-r a y s,a n d R w a s u s e d t o s c r e e n d i f f e r e n t i a l l y e x p r e s s e d g e n e s.T h e i mm u n i t y s c o r e o f t h e d a t a s e t w a s c a l c u l a t e d b y s s G S E A,a n d t h e n t h e d i f f e r e n c e o f i mm u n i t y b e t w e e n
8、 t h e d i s e a s e g r o u p a n d t h e n o r m a l g r o u p w a s a n a l y z e d.P P I n e t w o r k a n d H u b g e n e s c r e e n i n g,H u b g e n e a n d i mm u n o a s s a y t o i d e n t i f y t h e m o s t r e l e v a n t g e n e s.P r e d i c t i o n m o d e l w a s c o n s t r u c t
9、e d b y s c r e e n i n g g e n e s,n o m o g r a m w a s d r a w n,a n d i n d e p e n d e n t G S E 1 0 0 1 5 2 d a t a s e t w a s s e l e c t e d f o r v e r i f i c a t i o n.R e s u l t s T w e n t y-n i n e g e n e s 352华北理工大学学报(医学版)2 0 2 3年7月第2 5卷第4期J o u r n a l o f N o r t h C h i n a U n
10、i v e r s i t y o f S c i e n c e a n d T e c h n o l o g y(H e a l t h S c i e n c e s E d i t i o n),J u l.2 0 2 3,V o l.2 5,N o.4【基金项目】国家卫生计生委医药卫生科技发展研究课题(编号:WA 2 0 2 0 HK 6 0);白求恩医学科学研究基金支持项目(编号:S C E 1 5 9 E N)。【作者简介】赵威(1 9 9 1-),男,在读硕士研究生。研究方向:儿科学。【通讯作者】魏广友,Em a i l:1 3 5 1 5 6 8 2 6 2 61 6 3.
11、c o mw e r e d i f f e r e n t i a l l y e x p r e s s e d i n t h e t w o d a t a s e t s.T h e d i f f e r e n c e a n a l y s i s o f i mm u n e c e l l s s h o w e d t h a t J DM p a t i e n t s h a d h i g h e r l e v e l s o f a c t i v a t e d d e n d r i t i c c e l l s,a n d t h e d i f f e
12、 r e n c e o f i mm u n e f u n c t i o n s h o w e d t h a t J DM p a t i e n t s h a d h i g h e r l e v e l s o f d e n d r i t i c c e l l s a n t i g e n p r e s e n t i n g c e l l s,n o n-c l a s s i c a l i n f l a mm a t i o n,a n d t y p e 1 i n t e r f e r o n r e s p o n s e.T e n H u b
13、g e n e s w e r e s e l e c t e d t h r o u g h P P I n e t w o r k,a n d f i v e g e n e s m o s t r e l a t e d t o i mm u n i t y w e r e s c r e e n e d o u t a g a i n,w h i c h w e r e G B P 1,I F I T 3,I F I T 1,OA S 2 a n d MX 2.T h e OA S 2 g e n e a n d J DM h a v e h i g h p r e d i c t i
14、 v e a n d d i a g n o s t i c v a l u e b y u s i n g f i v e g e n e m o d e l s a n d i n d e p e n d e n t d a t a s e t s.C o n c l u s i o n T h e OA S 2 g e n e i d e n t i f i e d i n t h i s s t u d y m a y b e a b i o m a r k e r f o r t h e d i a g n o s i s o f J DM a n d a p o t e n t i
15、 a l t h e r a p e u t i c t a r g e t,a n d t h e t y p e I i n t e r f e r o n r e-s p o n s e m a y b e a p o t e n t i a l m o l e c u l a r p a t h w a y t o r e g u l a t e J DM.K E Y WO R D S D e r m a t o m y o s i t i s.B i o i n f o r m a t i c s.I mm u n o a s s a y.C h i l d r e n.G E O
16、幼 年 皮 肌 炎(j u v e n i l e d e r m a t o m y o s i t i s,J DM)是一种罕见的慢性自身免疫性疾病,是特发性炎症性肌病之一。本病发病于儿童期,又称为儿童皮肌炎,发病率约为2.5/1 0 0万,患病率为2.5/1 0万1,平均发病年龄为8 1.9 7个月,以女童为主2。J DM特征是对称性近端肌肉无力,血 清 肌 酶 浓 度 升 高,以 及 病 理 性 皮疹1。J DM皮肤病表现出更大的活动性,比肌肉病更难治疗,并且儿童钙质沉着症和溃疡的风险较高3。J DM可导致严重的后遗症,包括营养不良性钙化、持续性皮肤炎症和功能受限的器官受累4。有研究表
17、明,皮肌炎诊断后5年内发生肿瘤的风险很高,2 6%7 0%的患儿在诊断皮肌炎后1年 内 发 生 肿瘤5。然 而,J DM发病机制在很大程度上仍然是未解之谜,包括易感基因、环境应激源、免疫和非免疫介导机制在内的一系列因素,被认为可能与J DM的发病机制有关6。近几年,随生物信息学发展,探索基因表达谱在疾病发病机制中的作用是一种有效的方法。J DM队 列 的 基 因 表 达 谱 和 临 床 信 息 从N C B I基因表达综合数据库7下载(G E O;h t-t p s:/w w w.n c b i.n l m.n i h.g o v/g e o/)。此外,为了确定与J DM相关的中枢基因,对患者
18、和健康对照样本中的差异表达基因(d i f f e r e n t i a l l y e x p r e s s e d g e n e,D E G)进行了比较。免疫系统参与疾病发展已为人所知多年,J DM由自身免疫结缔组织病变引起的,因此,本研究试图通过生物信息与免疫分析鉴定J DM的相关基因,把免疫系统分为免疫细胞和免疫功能两部分,并使D E G与其进行免疫评分及相关性分析,随后运用P P I网络选出h u b基因,最后筛选出与免疫最为相关的基因。运用选出的基因做风险列线图、预测模型及验证,从而探索相关基因在诊断及治疗J DM的潜在价值8。1 对象与方法 1.1 研究对象 G E O是目
19、前全球最大最全面的公开可用的基因表达数据库,保存着世界各国研究机构上传的高通量测序数据。在本研究中,通 过 替 代 变 量 分 析 方 法 将 两 个 数 据 集(G S E 1 1 0 8 3和G S E 1 1 9 7 1)合并为一个集成数据 集,来 消 除 批 次 差 异。G S E 1 1 0 8 3使 用G P L 5 7 0平 台(基 于:A f f y m e t r i x H u m a n G e-n o m e U 1 3 3 P l u s 2.0 A r r a y)生成,G S E 1 1 9 7 1使用G P L 9 6平 台(基 于:A f f y m e t
20、r i x H u m a n G e n o m e U 1 3 3 A A r r a y)生成。另外一组数据集G S E 1 0 0 1 5 2使用G P L 6 8 8 4平台(基于:I l l u-m i n a H u m a nWG-6 v 3.0 e x p r e s s i o n b e a d c h i p)生成,用来进行预测模型的验证。G S E 1 1 0 8 3数据集包括2 8例健康对照儿童血液样本和2 7例J DM患者血液样本。G S E 1 1 9 7 1数据集包括4例健康对照儿童肌肉组织样本和1 9例J DM患者肌肉组织样本。G S E 1 0 0 1 5
21、 2数据集包括9例健康对照儿童血液样本和4 0例J DM患者血液样本。所有数据集样本年龄均1和P值0.0 5为筛选条件。最后,分别使用 R语言p h e a t m a p软件包和g g l o t软件包绘制热图和火山图。1.2.2 s s G S E A计算免疫评分 单样本基因集富集分析(s i n g l e s a m p l e g e n e s e t e n r i c h m e n t a n a l y s i s,s s G S E A)。首先对上述所得D E G进行秩次标准化,然后利用经验累积分布函数计算富集分数(E S)。运用R语言G S VA包实现s s G S E
22、 A分 析,即 可 得到 每 个 样 本 基 于s s G-S E A算法的基因集。结合免疫细胞与免疫功能的数据分析,使用R语言p h e a t m a p软件包绘制数据集与免疫细胞及免疫功能的热图。1.2.3 疾病组与正常组之间免疫评分的差异分析 首先对疾病组样本与对照组样本进行免疫细胞之间的差异性分析,然后再进行免疫功能之间的差异性分析。P0.0 5表明差异有统计学意义,使用g g p u b r软件包比较和可视化J DM和对照样本之间1 4个免疫细胞的水平,1 3个免疫功能的水平。1.2.4 P P I网络及筛选H u b基因 使用检索相互作用基因数据库(S t r i n g)的搜索
23、工具(版本1 1.5;w w w.S t r i n g-d b.o r g)1 0和最小相互作用分数构建D E G的P P I相互作用网络,0.4定 义为 截 止 值。通 过C y t o s c a p e可 视 化P P I网络,最后运用c y t o H u b b a插件中的MC C算法来筛选1 0个H u b基因1 1。1.2.5 筛选免疫最相关基因 上述方法选出1 0个H u b基因,运用g g c o r r p l o t软件包,使其与免疫细胞及免疫功能进行相关性热图分析,最后筛选出5个与免疫最为相关的基因。1.2.6 构建预测模型与模型验证 利用上述步骤选出的5个与免疫最相
24、关基因构建预测模型,使用r m s软件包建立疾病与5个基因的列线图来预测发病风险,并利用校准曲线评估列线图的可靠性。使用R O C R软件包分别绘制出整体和单独5个基因与J DM的R O C曲线图来预测诊断价值,并计算出R O C曲线下面积(A r e a u n d e r t h e R O C,AU C)及其9 5%可信区间。选取另外一组独立数据集G S E 1 0 0 1 5 2用于预测模型的验证。再次使用上述5个基因,通过R O C R软件包绘制整体和单独5个基因R O C曲线,并计算出AU C及其9 5%可信区间。AU C越大,说明预测性能越好。1.3 统计学方法 所有数据均以(x
25、s)表示。使用R S t u d i o(版本4.2.1)进行统计分析。P0.0 5对于筛选D E G s、免疫评分、差异分析、预测模型及验证具有重要意义。2 结果2.1 D E G s的 筛 选 鉴 定 将G S E 1 1 0 8 3和G S E 1 1 9 7 1两个数据集结合起来,以消除批量效应,共获得2 9个基因差异表达,其中2 2个基因上调,7个基 因 下 调。前5位 上 调 基 因 为I S G 1 5、I F I T 5、I F I 4 4 L、OA S 2和L GA L S 3 B P,前5位 下 调 基 因 是(E I F 1 AY)、D D X 3 Y,U S P 9 Y
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