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        基于生物信息學(xué)分析鑒定子宮內(nèi)膜異位癥關(guān)鍵樞紐基因和信號(hào)通路

        2022-05-05 12:32:24劉玉娟郭思璇劉珈宸萬佳吳春玲
        江西醫(yī)藥 2022年1期
        關(guān)鍵詞:差異分析

        劉玉娟,郭思璇,劉珈宸,萬佳,吳春玲

        (1.南昌市第一醫(yī)院,南昌 330006;2.南昌大學(xué)醫(yī)學(xué)院,南昌 330031;3.景德鎮(zhèn)市婦幼保健院婦產(chǎn)科,景德鎮(zhèn) 333099)

        子宮內(nèi)膜異位癥(endometriosis,EMs簡稱:內(nèi)異癥)是具有生長功能的子宮內(nèi)膜組織(腺體和間質(zhì))出現(xiàn)在子宮腔被覆內(nèi)膜及子宮肌層以外的部位[1]。EMs是育齡期婦女常見病、多發(fā)病,在人群中的發(fā)病率10%~15%,近年呈上升趨勢(shì),被稱為“現(xiàn)代病”;該病雖為良性疾病,卻有侵襲、轉(zhuǎn)移、復(fù)發(fā)等惡性表現(xiàn),常引起痛經(jīng)、不孕、慢性盆腔疼痛等,嚴(yán)重危害廣大女性的健康和生活質(zhì)量,甚至被稱為“良性癌”[2]。目前子宮內(nèi)膜異位癥的金標(biāo)準(zhǔn)治療方案是手術(shù)切除和激素抑制卵巢功能,然而由于其有不同的副作用,且復(fù)發(fā)率高,因此,尋找致病的關(guān)鍵基因及可能影響EMs發(fā)生、發(fā)展的潛在的機(jī)制顯得尤為重要。

        EMs的發(fā)病機(jī)制復(fù)雜,其確切的發(fā)病機(jī)制至今尚不清楚。目前仍以“經(jīng)血逆流種植”學(xué)說為主導(dǎo),經(jīng)血逆流發(fā)生在76%~90%的人群,但只有10%的人發(fā)生EMs。因此,有學(xué)者提出了“在位內(nèi)膜決定論”[2],即不同人(EMs和非EMs患者)經(jīng)血逆流的自內(nèi)膜碎片能否在異地“黏附—侵襲—血管生成”,在位內(nèi)膜是關(guān)鍵。鑒于異位癥的在位內(nèi)膜的重要地位,本研究利用生物信息學(xué)技術(shù),從開放的基因表達(dá)綜合數(shù)據(jù)庫GEO(Gene Expression Omnibus)中獲取子宮內(nèi)膜異位癥在位內(nèi)膜和正常人群的子宮內(nèi)膜的全基因組表達(dá)芯片,通過挖掘參與內(nèi)異癥發(fā)生發(fā)展的關(guān)鍵樞紐基因和信號(hào)通路,為尋找子宮內(nèi)膜異位癥發(fā)病機(jī)制提供新思路,并為臨床診療提供新的標(biāo)志物和靶點(diǎn)。

        1 材料及方法

        1.1 數(shù)據(jù)的獲得 在GEO數(shù)據(jù)庫(https://www.ncbi.nil.nih.gov/geo/)中,通過搜索關(guān)鍵詞“endometriosis”,獲得EMs的數(shù)據(jù)。納入標(biāo)準(zhǔn):(1)來源于人類組織(Homo sapiens);(2)樣本包含EMs的在位內(nèi)膜及正常人群的子宮內(nèi)膜芯片;(3)數(shù)據(jù)集的所有樣品來源于Affymetrix人類基因組U133陣列芯片;(4)來自全基因組RNA表達(dá)芯片。排除標(biāo)準(zhǔn):(1)排除子宮腺肌??;(2)來源于細(xì)胞系的標(biāo)本;(3)基于非編碼RNA的研究。

        1.2 差異表達(dá)基因(Differentially Expressed Genes,DEGs)的鑒定 從GEO數(shù)據(jù)庫篩選出的符合標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)集后,對(duì)數(shù)據(jù)集中病人信息進(jìn)行逐一核對(duì),并對(duì)病例組和正常對(duì)照組進(jìn)行標(biāo)注。使用GEO自帶的差異分析工具GEO 2R,分析每個(gè)數(shù)據(jù)集的差異表達(dá)基因。采用t檢驗(yàn),以P<0.05作為差異基因的入選標(biāo)準(zhǔn),將3組數(shù)據(jù)集獲得的差異基因進(jìn)行比較后,剔除表達(dá)趨勢(shì)不同的差異基因,得到共同的差異基因。選取表達(dá)趨勢(shì)相同的差異基因作為本文后續(xù)進(jìn)行分析的差異基因。利用R軟件中heatmap包繪制了DEGs的熱圖。

        1.3 蛋白—蛋白相互作用網(wǎng)絡(luò) (protein-protein Interaction network,PPI)的構(gòu)建與模塊分析 利用STRING(Search Tool for the Retrieval of Interaction Genes/Proteins)數(shù)據(jù)庫(https://string-db.org/),設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)截值:置信度>0.4,構(gòu)建差異基因編碼的蛋白間相互作用(PPI)網(wǎng)絡(luò),以獲得深入理解和預(yù)測(cè)已鑒定的基因的細(xì)胞功能和生物行為。此外,利用Cytoscape軟件對(duì)PPI網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了可視化[3]。

        1.4 樞紐基因和關(guān)鍵模塊的選擇 使用CentiScaPe 2.1計(jì)算PPI網(wǎng)絡(luò)的各節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)度中心性,根據(jù)節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)度中心性的大小,確定了樞紐基因。節(jié)點(diǎn)的程度是節(jié)點(diǎn)上發(fā)生的平均(交互)數(shù)[4]。利用Cytoscape(version 3.6.1)中的分子復(fù)合檢測(cè)(Molecular Complex Detection,MCODE)插件對(duì)Cytoscape中PPI網(wǎng)絡(luò)的模塊進(jìn)行篩選,取截?cái)喽?2,節(jié)點(diǎn)得分截?cái)嘀?0.2,k-core=2,深度=100的標(biāo)準(zhǔn)下,得到一個(gè)MCODE_Score=10的PPI網(wǎng)絡(luò)最核心模塊。

        1.5 將核心模塊基因進(jìn)行KEGG通路分析KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,京都基因與基因組百科全書)是一個(gè)可以系統(tǒng)性地分析基因功能的數(shù)據(jù)庫,可以揭示差異表達(dá)基因的主要的代謝和信號(hào)通路。使用基于網(wǎng)絡(luò)的基因分析工具WEB-based GEne SeT AnaLysis Toolkit(http://www.webgestalt.org),對(duì)核心模塊中的DEGs進(jìn)行KEGG富集分析,P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

        2 結(jié)果

        2.1 數(shù)據(jù)篩選 GEO數(shù)據(jù)集中共3個(gè)微陣列數(shù)據(jù)集符合標(biāo)準(zhǔn)。3個(gè)數(shù)據(jù)集分別是GSE25628、GSE 7305和GSE6364。子宮內(nèi)膜異位癥患者的在位內(nèi)膜定義為病例組,非子宮內(nèi)膜異位癥的在位內(nèi)膜定義為正常對(duì)照組。GSE25628包含9個(gè)病例和6個(gè)正常樣本,GSE7305包含10個(gè)病例和10個(gè)正常樣本,GSE6364包含21個(gè)病例和16個(gè)正常樣本。一共40個(gè)病例和32個(gè)正常樣本,見表1。

        表1 所納入的數(shù)據(jù)集及樣本信息

        2.2 差異表達(dá)基因的鑒別 通過對(duì)GSE6364數(shù)據(jù)集進(jìn)行差異分析,得到3901個(gè)差異表達(dá)基因,其中有1194個(gè)基因下調(diào),2707個(gè)基因上調(diào)(圖1-A);GSE7305數(shù)據(jù)集有12659個(gè)差異表達(dá)基因,其中有7156個(gè)基因下調(diào),5503個(gè)基因上調(diào)(圖1-B);GSE25628數(shù)據(jù)有6541個(gè)差異表達(dá)基因,其中有2693個(gè)基因下調(diào),3848個(gè)基因上調(diào)(圖1-C)。將三個(gè)數(shù)據(jù)集的差異表達(dá)基因進(jìn)行求交集,共得到1010個(gè)共有的差異表達(dá)基因(圖1-D),剔除表達(dá)趨勢(shì)不同的差異基因,最后有279個(gè)穩(wěn)定的差異表達(dá)基因,其中171個(gè)基因穩(wěn)定上調(diào),108個(gè)基因穩(wěn)定下調(diào),見表2。

        圖1 GEO中三個(gè)數(shù)據(jù)集的差異基因鑒別及共同的差異基因

        表2 上調(diào)和下調(diào)的差異表達(dá)基因

        2.3 PPI網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與模塊分析 利用STRING分析DEGs的PPI網(wǎng)絡(luò),結(jié)果如圖2-A。利用Cytoscape的MCODE插件獲得了最顯著的一個(gè)模塊,包括10個(gè)樞紐基因,其中SART1、PQBP1和CTNNBL1表達(dá)上調(diào),SNRPE、HNRNPA1、WDR33、PAPOLA、PCF11、DDX5和PABPN1表達(dá)下調(diào)(圖2-B)。

        圖2 DEGs的PPI網(wǎng)絡(luò)及核心模塊

        2.4 對(duì)樞紐基因進(jìn)行KEGG通路富集分析KEGG通路分析顯示,樞紐基因主要富集于剪接體通路,mRNA監(jiān)測(cè)途徑,癌癥相關(guān)通路中的轉(zhuǎn)錄調(diào)控失調(diào)和蛋白聚糖通路,見圖3。

        圖3 樞紐基因KEGG通路富集分析

        3 討論

        子宮內(nèi)膜異位癥發(fā)病機(jī)制不清,雖然是一種良性病,但在生物學(xué)上又有著類似腫瘤的特性—侵襲、轉(zhuǎn)移、復(fù)發(fā),是一種“良性癌”[5]。大量證據(jù)表明,子宮內(nèi)膜異位癥患者的子宮內(nèi)膜具有別于正常子宮內(nèi)膜的特性,在“黏附—侵襲—血管生成”方面均較正常子宮內(nèi)膜強(qiáng)的生物活性,因此,又有了“在位內(nèi)膜決定論”[2,6-7]。近年來隨著生物信息學(xué)的迅速發(fā)展,對(duì)揭示疾病的分子機(jī)制具有重要意義。其中基因芯片技術(shù),又名微陣列技術(shù)(DNA array),是一項(xiàng)隨著“人類基因組計(jì)劃”實(shí)施而逐漸發(fā)展起來的新型技術(shù),目前已被用于高效、大規(guī)模的生物信息的采集,廣泛地收集疾病的表達(dá)譜數(shù)據(jù),廣泛應(yīng)用于疾病的基因診斷與治療、藥物篩選和藥物開發(fā)等。

        本研究通過生物信息學(xué)技術(shù),從開放的公共數(shù)據(jù)庫GEO中,篩查并比較了異位癥患者的在位內(nèi)膜和非內(nèi)異癥在位內(nèi)膜基因表達(dá)譜的差異,篩查出279個(gè)穩(wěn)定的差異表達(dá)基因,包括171個(gè)穩(wěn)定上調(diào)基因,108個(gè)穩(wěn)定下調(diào)基因。這提示EMs的在位內(nèi)膜與非EMs患者自身就攜帶某種致病基因,使得其更容易發(fā)生子宮內(nèi)膜異位癥,從而在源頭上揭示內(nèi)異癥患者在位內(nèi)膜的“種子”效應(yīng)。為了進(jìn)一步明確差異表達(dá)基因功能,對(duì)279個(gè)差異表達(dá)基因進(jìn)行PPI網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與模塊分析,得到功能最強(qiáng)的模塊,其包含10個(gè)樞紐基因,其中SART1、PQBP1和CTNNBL1表達(dá)上調(diào),SNRPE、HNRNPA1、WDR33、PAPOLA、PCF11、DDX5和PABPN1表 達(dá)下調(diào)。這些樞紐基因可能為EMs的關(guān)鍵致病基因,可為疾病的診斷及靶基因治療提供了新的靶點(diǎn)。

        對(duì)樞紐基因進(jìn)行KEGG通路富集分析提示,剪接體通路是富集最強(qiáng)的通路。剪接體(spliceosome)是指進(jìn)行RNA剪接時(shí)形成的多組分復(fù)合物,由5個(gè)小的核核糖核蛋白粒子(snRNPs)和超過100多個(gè)蛋白質(zhì)組成的大分子結(jié)構(gòu)[8],可以識(shí)別mRNA前體的5′剪接位點(diǎn)、3′剪接位點(diǎn)和分支點(diǎn)。mRNAs前體的剪接過程包括內(nèi)含子的切除和外顯子結(jié)合在一起,形成成熟的mRNA轉(zhuǎn)錄本,最后被翻譯為蛋白質(zhì),這一過程是通過剪接體實(shí)現(xiàn)的。然而,和大多數(shù)生物過程一樣,選擇性剪接過程一旦出現(xiàn)異常,將導(dǎo)致疾病的發(fā)生,目前研究最多的是在癌癥[9-10]和自身免疫性疾病中[11]。剪接的失調(diào)參與腫瘤生物發(fā)生和發(fā)展,包括細(xì)胞增殖、細(xì)胞凋亡、侵襲、腫瘤轉(zhuǎn)移、血管生成和化學(xué)/放射治療耐藥性[12-13]。例如,調(diào)控細(xì)胞凋亡的關(guān)鍵基因Bcl-x有兩種剪接變異體,兩者在調(diào)節(jié)細(xì)胞凋亡方面功能相反。短亞型Bcl-xS促進(jìn)細(xì)胞凋亡,而長亞型Bcl-xL抑制細(xì)胞凋亡。因此,Bcl-xL的過度表達(dá)與癌轉(zhuǎn)移及化療藥物的耐藥性風(fēng)險(xiǎn)增加有關(guān)[14]。顯然,剪接體影響腫瘤的發(fā)生發(fā)展。

        然而,關(guān)于剪接體與子宮內(nèi)膜異位癥的報(bào)道并不多。有研究表明,survivin有兩種剪接變異體(survivin-2B和survivin-EX3),剪接變異體的表達(dá)模式在惡性腫瘤中survivin-EX3占主導(dǎo),在良性腫瘤中survivin-2B占主導(dǎo)。在內(nèi)異癥患者中檢測(cè)到survivin及變異體的改變,且在腹膜子宮內(nèi)膜異位病變的survivin-EX3/surviving比例明顯高于在位子宮內(nèi)膜,反映了子宮內(nèi)膜異位癥在生物學(xué)上有類似腫瘤的特性[15]。類似報(bào)道還有,雌激素受體β及其剪接變體[16]以及CD44變異體[17]的增加,均可影響子宮內(nèi)膜異位癥的發(fā)生發(fā)展。

        此外,對(duì)樞紐基因進(jìn)行KEGG通路富集分析,還提示mRNA監(jiān)測(cè)途徑和癌癥相關(guān)通路中的轉(zhuǎn)錄調(diào)控失調(diào)和蛋白聚糖通路與子宮內(nèi)膜異位癥密切相關(guān),然而這些通路同時(shí)也是癌癥的相關(guān)通路。由此可見,子宮內(nèi)膜異位癥與腫瘤的發(fā)生有著共同的信號(hào)通路,這就解釋了,為什么EMs在“黏附—侵襲—血管生成”等方面均具有類腫瘤的惡性行為。

        綜上,子宮內(nèi)膜異位癥是一個(gè)多病因的疾病,其發(fā)病機(jī)制尚不明確。EMs的在位內(nèi)膜在基因表達(dá)上有別于正常子宮內(nèi)膜,是誘導(dǎo)EMs發(fā)生的根源,而其他的激素、免疫等因素只是影響內(nèi)膜能否在異地生存的附加條件。本研究通過生物信息學(xué)分析鑒定子宮內(nèi)膜異位癥關(guān)鍵樞紐基因和信號(hào)通路,提高了我們對(duì)子宮內(nèi)膜異位癥的潛在分子事件和發(fā)病機(jī)制的理解,這對(duì)EMs的預(yù)測(cè)及基因靶向治療具有重要意義。

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