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        基于生物信息學(xué)方法鑒別骨關(guān)節(jié)炎自噬的關(guān)鍵基因和途徑

        2021-10-29 05:25:48袁長深容偉明官巖兵梅其杰
        中國醫(yī)藥導(dǎo)報 2021年25期
        關(guān)鍵詞:滑膜磷酸化軟骨

        袁長深 容偉明 李 哲 官巖兵 梅其杰 段 戡

        1.廣西中醫(yī)藥大學(xué)第一附屬醫(yī)院骨三科,廣西南寧 530023;2.廣西中醫(yī)藥大學(xué)研究生院,廣西南寧 530000

        骨關(guān)節(jié)炎(osteoarthritis,OA)是一種伴隨結(jié)構(gòu)改變的關(guān)節(jié)疼痛綜合征,是最常見的關(guān)節(jié)疾病。目前其發(fā)病機(jī)制不明確,缺乏有效手段逆轉(zhuǎn)該病的進(jìn)程[1],其導(dǎo)致的關(guān)節(jié)疼痛、殘疾問題較為突出,加之該病容易喪失勞動力,故將其防治作為區(qū)域衛(wèi)生政策的優(yōu)先事項(xiàng)對待,甚至建議通過修訂有關(guān)OA 臨床和公共政策加以重視[2]。

        軟骨細(xì)胞死亡/存活在OA 發(fā)病中起著關(guān)鍵作用。在OA 的軟骨細(xì)胞中,自噬相關(guān)標(biāo)志物的表達(dá)顯著降低,表明自噬可能是OA 重要的發(fā)病機(jī)制[3],甚至決定OA 的命運(yùn)[4]。自噬雖不是細(xì)胞死亡的方式,但可通過清除受損和功能失調(diào)的細(xì)胞器和大分子,維持OA軟骨內(nèi)環(huán)境的穩(wěn)定。通過增強(qiáng)體內(nèi)自噬平衡機(jī)制,可作為延緩關(guān)節(jié)衰老和降低OA 風(fēng)險的一種新途徑[5]。

        目前關(guān)于OA 自噬的研究仍處于早期階段,利用生物信息學(xué)方法挖掘自噬參與OA 發(fā)生、發(fā)展的重要基因及通路,可從一個新角度更好地闡明OA 發(fā)病機(jī)制,也為開發(fā)新藥提供可靠的理論依據(jù)。

        1 材料和方法

        1.1 數(shù)據(jù)來源

        通過美國國立生物技術(shù)信息中心建立的GEO 數(shù)據(jù)庫中的GEO DataSets 檢索窗口,以“Osteoarthritis”為檢索詞,同時限制條目類型為DataSets、研究的類型為Expression profiling by array、種屬類型為homo sapiens 和公開日期為2010 年1 月1 日至2020 年1 月1 日,基于GPL96 平臺,最終篩選得到基因微陣列數(shù)據(jù)集(GSE55457);該數(shù)據(jù)集包含10 例正常和10 例OA 關(guān)節(jié)的滑膜組織,將其分別作為對照組和實(shí)驗(yàn)組。

        1.2 差異表達(dá)基因篩選

        使用R 軟件limma 包對20 例樣品(對照組和實(shí)驗(yàn)組)的表達(dá)矩陣進(jìn)行校正和分位數(shù)歸一化,再利用高級的t 檢驗(yàn)分析并根據(jù)假設(shè)檢驗(yàn)對P 值進(jìn)行校正,篩選出校正后P <0.05 和|logFC|>1 的基因作為差異表達(dá)基因(differentially expressed genes,DEGs),并構(gòu)建火山圖。

        1.3 OA 自噬基因的篩選

        通過GeneCards 網(wǎng)站使用“自噬”檢索詞獲取自噬相關(guān)基因。由于相關(guān)性評分被用來表示基因與自噬活性之間的強(qiáng)度,本研究將相關(guān)性評分≥1 分的基因作為自噬相關(guān)基因。將差異分析獲得的DEGs 與自噬相關(guān)基因進(jìn)行交集,利用R 軟件Venn Diagram 包繪制交集圖,交集基因即為OA 自噬基因。

        1.4 GO 和KEGG 富集分析

        對篩選出的基因進(jìn)行GO 和KEGG 富集分析,可清楚其在疾病中的主要功能和途徑,有助于深入研究疾病的機(jī)制。通過R 軟件中Bioconductor 軟件包對交集基因進(jìn)行GO 和KEGG 富集分析,篩選出校正后P <0.05 的結(jié)果,再利用ggplot2 包對顯著富集的結(jié)果分別進(jìn)行可視化。

        1.5 蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用(proteinprotein interaction,PPI)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與模塊分析

        通過STRING 數(shù)據(jù)庫在線構(gòu)建交集基因的PPI網(wǎng)絡(luò),并設(shè)定篩選閾值為0.4,獲得交集基因編碼的PPI網(wǎng)絡(luò)圖,再將PPI 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)導(dǎo)入Cytoscape 軟件,并使用MCODE 插件進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)聚類,以篩選出主要模塊,最后對其基因再次做KEGG 富集分析,比較兩種基因所得信號通路的異同。

        1.6 Hub 基因的選擇

        使用CytoHubba 插件對PPI 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行拓?fù)浞治?,根?jù)度、最大鄰域分量、緊密度、放射性、壓力5 種方法篩選出關(guān)鍵基因。

        2 結(jié)果

        2.1 DEGs 的篩選

        使用R 軟件對GSE55457 數(shù)據(jù)集中的20 例滑膜樣品歸一化后,比較各基因在OA 滑膜組織和正常者滑膜組織之間的表達(dá)差異,篩選同時符合校正后的P <0.05 和|LogFC|>1 的差異基因,共得到203 個DEGs,包括上調(diào)基因55 個和下調(diào)基因148 個。見圖1(封三)。

        圖1 差異表達(dá)分析的火山圖

        2.2 OA 自噬基因的篩選

        通過GeneCards 網(wǎng)站獲得符合條件即自噬關(guān)聯(lián)評分≥1 分的自噬基因5786 個,再與DEGs 交集,共獲得65 個OA 自噬基因。見圖2。

        圖2 自噬基因與骨關(guān)節(jié)炎差異基因的交集

        2.3 GO 和KEGG 富集分析

        利用R 軟件對篩選出的65 個OA 自噬基因進(jìn)行GO 和KEGG 富集分析,結(jié)果顯示有279 個GO 條目和44 個KEGG 條目;其中與OA 密切相關(guān)的GO 分析主要富集在調(diào)控DNA 生物合成過程、負(fù)調(diào)控蛋白質(zhì)磷酸化、轉(zhuǎn)移酶活性的負(fù)調(diào)控和血管生成的調(diào)節(jié)等(圖3,見封三);與OA 高度相關(guān)的KEGG 通路有MAPK、TNF、JAK-STAT 和PI3K-Akt 等通路(圖4,見封三)。

        圖3 GO 富集分析結(jié)果

        圖4 KEGG 富集分析結(jié)果

        2.4 PPI 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與模塊分析

        通過STRING 數(shù)據(jù)庫構(gòu)建交集基因的PPI 網(wǎng)絡(luò),其節(jié)點(diǎn)數(shù)目有64 個,邊數(shù)是129 條,PPI 網(wǎng)絡(luò)的P 值小于1.0e-16(圖5)。另外利用MCODE 插件對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聚類,得到一個較為重要的模塊,其包含9 個基因(圖6),對其進(jìn)行KEGG 富集分析得到MAPK、JAKSTAT 和PI3K-Akt 信號通絡(luò)較為重要(圖7,見封三),這與OA 自噬基因富集分析得到結(jié)果大致相同。

        圖5 交集基因的蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)

        圖6 蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)中較為重要的模塊

        圖7 模塊基因的KEGG 富集分析

        2.5 Hub 基因的選擇

        本研究通過5 種計(jì)算方法均篩選出前10 位的關(guān)鍵基因,并利用“Venn”軟件對其進(jìn)行交集和可視化,獲得7 個關(guān)鍵基因,包括VEGFA、JUN、CTNNB1、MYC、NR4A1、MAP2K7 和DUSP1。見圖8。

        圖8 5 種計(jì)算方法前10 個基因的交集

        3 討論

        OA 是最常見的關(guān)節(jié)退行性疾病,其發(fā)病機(jī)制尚未明確,而自噬可能在OA 發(fā)病中起到重要作用[3],同時鑒于OA 發(fā)病與復(fù)雜的細(xì)胞因子網(wǎng)絡(luò)密切相關(guān)[6],因而通過生物信息學(xué)挖掘參與OA 發(fā)生、發(fā)展的自噬重要基因、通路,探究其分子機(jī)制。

        本研究通過生物信息學(xué)分析發(fā)現(xiàn)MAPK、JAKSTAT 和PI3K-Akt 通路在OA 自噬中發(fā)揮重要作用。在OA 中,MAPK 途徑的激活不僅增加軟骨和滑液中IL-1、TNF-α、NO 和基質(zhì)金屬蛋白酶-13 的含量[7],而且可抑制自噬的發(fā)生[8],同時通過抑制MAPK 通路引起下游反應(yīng)可有效地控制OA 的進(jìn)展[7]。JAK-STAT 通路的發(fā)生是通過激活JAK 激酶而使STAT 磷酸化,接著2 個磷酸化的STAT 在核內(nèi)與靶基因啟動子中特異DNA 序列結(jié)合,最終調(diào)節(jié)細(xì)胞增殖、分化、凋亡等[9];STAT3 作為一種新的自噬調(diào)節(jié)劑,其通過與PKR 結(jié)合使磷酸化的eIF2A 失活以減少自噬途徑[10],因此JAK-STAT 信號通路也介導(dǎo)著自噬的發(fā)生[11],但通過該途徑探討OA 的機(jī)制研究甚少,后期可通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步探討其相關(guān)性。PI3K-AKT 作為調(diào)控自噬的經(jīng)典傳導(dǎo)通路,PI3K 的激活可使Akt 磷酸化并引起下游一系列反應(yīng),進(jìn)而導(dǎo)致軟骨細(xì)胞的炎癥反應(yīng)及自噬相關(guān)基因和蛋白表達(dá)水平下降[12-13],而通過抑制PI3K/AKT/mTOR 信號通路可提高細(xì)胞自噬來改善軟骨的損傷[14]。

        此外,本研究通過進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)了7 個關(guān)鍵基因。VEGFA 可引發(fā)滑膜增生和軟骨破壞,導(dǎo)致OA 的發(fā)生、發(fā)展[15-16]。雖然未見有VEGFA 與OA 自噬的報道,但認(rèn)為由于自噬功能低下而無法抑制VEGFA 表達(dá),可導(dǎo)致腫瘤細(xì)胞的持續(xù)繁殖,通過激活自噬可有效控制病情發(fā)展[17]。JUN 屬于原癌基因c-Jun 的表達(dá)產(chǎn)物,在轉(zhuǎn)導(dǎo)偶聯(lián)信息傳遞中起到核內(nèi)“第三信使”作用。c-Jun在膝骨關(guān)節(jié)炎軟骨下骨組織中呈高表達(dá)狀態(tài)[18],可加速OA 軟骨損傷。CTNNB1(又稱“β-catenin”)是Wnt 信號通路必不可少的蛋白,該途徑可調(diào)節(jié)自噬、細(xì)胞凋亡和增殖等[19]。β-catenin 在OA 滑膜組織中呈高表達(dá),不僅可引起滑膜成纖維細(xì)胞病理改變[20],而且可抑制軟骨細(xì)胞自噬的激活,導(dǎo)致OA 發(fā)展[21]。MYC基因家族成員包括c-myc、n-myc 及l(fā)-myc,通過影響細(xì)胞增殖、分化、自噬和凋亡過程在疾病中發(fā)揮作用[22]。c-myc 在OA 軟骨中呈高表達(dá),參與OA 發(fā)展[23];有效抑制MYC 表達(dá)可增強(qiáng)自噬水平,從而延緩OA 的進(jìn)程[24]。NR4A1 被認(rèn)為是調(diào)控OA 發(fā)展的一種調(diào)節(jié)劑[25],其作為TNF/p38 細(xì)胞信號傳導(dǎo)的下游介質(zhì),通過影響軟骨細(xì)胞的凋亡或自噬在OA 發(fā)展中發(fā)揮作用[26]。MAP2K7 是MAPK 信號通路中一種重要的激酶,通過JNK 途徑可調(diào)節(jié)OA 中的炎癥反應(yīng),是研發(fā)藥物治療OA 的新靶標(biāo)[27]。DUSP1(又稱“MKP-1”)可通過MAPK通路發(fā)揮對OA 的調(diào)控作用[28];另外有研究發(fā)現(xiàn)降低或敲除DUSP1 的表達(dá),可促進(jìn)MAP1/LC3-Ⅱ水平升高,激活細(xì)胞自噬[29],因而DUSP1 可能通過自噬影響OA 進(jìn)展。

        本研究通過對OA 基因表達(dá)譜芯片數(shù)據(jù)與OA自噬基因的分析,挖掘出OA 中與自噬激活相關(guān)的重要基因、通路,從自噬角度闡明OA 的發(fā)病機(jī)制,為研究OA 的分子機(jī)制提供一種新的思路。然而,本研究根據(jù)大數(shù)據(jù)預(yù)測出的分子機(jī)制,仍需進(jìn)一步通過實(shí)驗(yàn)加以驗(yàn)證。

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