�医学信息学解锁20（2020）100380全血中差异表达基因的鉴定肺动脉高压患者和对照患者：整合生物信息学方法ChisomEzenwa a，Opeyemi S. Soremekun b，Oyekanmi Nashiru a，**，Segun Fatumo a，c，d，*a尼日利亚阿布贾国家生物技术局基因组学研究和创新中心b南非德班夸祖鲁-纳塔尔韦斯特维尔大学健康科学学院分子生物计算和药物设计实验室c乌干达医学信息中心和MRC/UVRI LSHTM乌干达研究股，乌干达d伦敦卫生和热带医学学院，联合王国A R T I C L EI N FO保留字：DEGs综合生物信息学肺动脉高压RNAseqA B S T R A C T引言：虽然肺动脉高压（PAH）仍然是一种常见的未诊断疾病，但它仍然是一种危及生命的疾病;其特征是肺血管重塑，随后导致心力衰竭。不同的研究一直处于探索PAH治疗药物和早期诊断分子生物标志物的最前沿。方法：在这项研究中，我们使用综合生物信息学方法来研究PAH患者全血中相对于性别/年龄匹配对照的差异性EX表达基因（DEG）。上述实验的微阵列数据集从Gene EX pression Omnibus（GEO）检索。借助GEO2R工具中内置的limma算法进行了DEG分析。使用在线工具蛋白质分析通过进化关系（PANTHER）研究基因本体论术语，如分子功能，生物过程，细胞组分和途径。蛋白质-蛋白质相互作用网络是使用STRING进行的。结果：共检测到191个基因表达下调，5个基因表达上调。这些基因中的一些涉及参与肾上腺素和去甲肾上腺素生物合成、血管生成、EGF受体信号传导途径和VEGF信号传导途径的途径。此外，在分子功能本体中，这些基因涉及转运活性、催化活性和分子转导活性。有趣的是，血管生成、肾上腺素和去甲肾上腺素生物合成途径与PAH的发病机制和进展密切相关。此外，这些预测基因的基因产物也进行了探索。结论：这些DEG的基因产物（蛋白质）可作为潜在的药物靶点用于PAH的治疗。这项研究还能够建立负责PAH的相互作用，这可以在基因治疗中进行探索。1. 介绍肺动脉高压（PH）是静息平均肺动脉压（mPAP）> 25 mmHg的疾病的集合[1]。其特征在于内皮细胞功能障碍和细胞水平上小肺动脉的收缩性增加。因此，它可以导致异常平滑肌增殖，同时抵抗细胞凋亡[2，3]。PH是一种血流动力学疾病状态，可导致不利的肺和心血管指标。解剖在PH的分类中考虑了部位和疾病病因;这是在1998年第二届肺动脉高压研讨会结束后提出的[4]。第三届世界肺动脉高压研讨会的最新分类对PH进行了重新分类。归类为第1组的PAH包括：药物和X线诱导的PAH、钙通道阻滞剂的PAH长期应答者和具有静脉/毛细血管受累明显特征的PAH。第5组中的更新列表包括不清楚和/或多因素机制的PH [5]。肺动脉* 通讯作者。 乌干达医学信息中心和MRC/UVRI LSHTM乌干达研究单位，乌干达恩德培。** 通讯作者。电子邮件地址：oyekan. gmail.com（O.Nashiru），segun. lshtm.ac.uk（S.法图莫）。https://doi.org/10.1016/j.imu.2020.100380接收日期：2020年4月13日;接收日期：2020年6月16日;接受日期：2020年2020年6月22日在线提供2352-9148/©2020的 自行发表通过Elsevier 公司这是一个开放接入文章下的CCBY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）中找到。可在ScienceDirect上获得目录列表医学信息学期刊主页：http://www.elsevier.com/locate/imuC. Ezenwa等人医学信息学解锁20（2020）1003802高血压（PAH）被描述为肺动脉重塑导致的高动脉压[6]。PAH被归类为1 不同类别的PAH包括药物和X诱导的、遗传性（HPAH）和特发性（IPAH）。 已确定PAH与血吸虫病、门静脉高压症、HIV感染和结缔组织病等其他疾病的共病[7]。PAH死亡的主要原因是毛细血管前小动脉的血管收缩，导致肺血管阻力（PVR）增加，随后发生右心室衰竭（RVF）[5]。已观察到IPAH与性别、骨形态发生蛋白受体2型突变和家族史的关系[8]。已在hPAH中确定了几种相关的生殖系基因突变和常染色体显性遗传模式[9]。这些突变见于BMPRII [10]、ALK 1 [11]、SMAD9和ENG1 [12]。与ALK 1、SMAD 9和ENG中的突变不同，这些突变仅发生在5%的hPAP人群中[13]，70%的hPAH患者[9]，和a（10在BMPRII基因中有突变。RNA测序和微阵列分析有助于快速检测基因、重塑过程中涉及的途径或共调控基因组[15]。这些技术已用于PAH差异表达基因模式的广泛和无偏倚研究[15]。基因表达研究已用于识别先前与PAH发病机制无关的基因和途径、检测新的生物标志物、识别高风险PAH患者以及确定药物对疾病进展的影响[15]。对7项不同研究进行了先前的荟萃分析，以确定这些研究之间的数据相似性以及可能确定的转录组特征[16]。由于生活方式的改变，PAH正迅速成为一个主要问题;因此，在本研究中，从基因表达综合数据库（GEO）中检索GSE 131793数据，以探索PAH中相对于非PAH个体过度表达和低表达的基因。因此，本研究的目的是鉴定可用作诊断标志物并且也可用作分子靶标的DEG。1.1. 方法1.1.1. 表达数据集具 有 登 录 号 GSE 131793 的 表 达 数 据 从 Gene EXPRESSION Omnibus（GEO）数据库检索[17]。在本研究中，使用BD Vitainer CPT细胞制备管从全血中分离外周血单核细胞（PBMC）。提取PBMCs中的总RNA，并对总RNA的质量进行评价 借助RNA 6000纳米LabChip（Agilent 2100生物分析仪; Santa Clara，CA）。使用AffymetriX GeneChip Human Gene1.0 ST Array进行基因表达。健康对照组10例，10个PAH样品（5个IPAH和5个APAH）。有13名女性和7名男性通过qtPCR采集其PBMC。最低年龄为30岁，最高年龄为77岁。这些患者中只有2例有血管反应。1.2. 数据集处理和差异表达分析在PAH和非PAH患者之间差异表达基因的鉴定中，我们使用了GEO2R [17]。GEO2R是一个交互式网络工具，有助于比较GEO系列中的两组或多组样本。GEO2R使用GEOquery[17]和来自Bioconductor的Limma包。GEOquery将表达式数据解析为R数据结构，limma执行统计测试以识别DEG。1.3. 途径富集分析、基因本体和PPI网络分析基因本体是一种用于基因表达属性分类的方法[18]。通过进化关系进行蛋白质分析（PANTHER）[23]是一个简单的可视化工具，被研究人员用于分析基因组的生物学功能[19]。因此，采用PANTHER分类系统和分析工具根据生物学过程、蛋白质类别、途径富集和分子功能对DEG进行分类，以确定其过度表达[19]。用检索相互作用基因的检索工具（STRING）11.0版，涵盖了来自5090个物种的24584628个蛋白质，以确定蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）。在STRING中检索到的交互具有置信度得分。在预测过程中，我们使用实验验证的相互作用（置信度评分为0.4，最大额外相互作用因子设置为0），借助Cytoscape软件版本3.8.0开发蛋白质-蛋白质相互作用网络[20]。Cytoscape中的StringEnrichment插件用于检索函数丰富。统计-差异有统计学意义（P <0.05）。<2. 结果2.1. PAH样本和正常样本使用limma软件包对从地球同步轨道获得的数据进行了分析[21]。我们将P值设置为0.05，Log2倍数变化(FC)>1.0作为临界值。我们的分析是基于两种条件下差异表达的前250个基因。采用Benjamini和Hochberg的错误检测率（FDR）调整PAH样本和正常对照之间比较的p值。前15个上调和前15个下调的基因示于表1中。此外，使用这些前15个上调和下调基因进行后续分析（参见表2）。2.2. DEG及其功能分类功能分类根据基因参与的生物学过程、蛋白质类别和分子功能对基因进行分类。我们探讨了这些失调基因的分类基于这些本体论。在分子功能本体中，结果表明上调的基因涉及结合活性、催化活性和转运活性，而下调的基因涉及结合、催化活性、转录调节活性和分子功能调节剂图1A。生物过程被描述为对有机体的正常功能以及它们与其直接关系的能力至关重要的过程。表1PAH和非PAH样本之间差异表达的前20个上调和下调基因。差异Ex表达基因上调基因下调基因HP FAT4ITGB3 RPL36AP40ITGA2B DPP6OSBP2 LOC 730098/CCL 27MFSD2B CNFNVSTM 1 BMP 1LANCL3 WDR 59RNASE2 TBC1D10ACMTM5卡8F13A1 LOC729080/GCSH历史1H3H SDHDCD151 MED17CALD1 THEORYMYL9 PXDNPKHD 1 PAX6DMTN SNORD 116 -28LCN2 ZNF 816ABLIM3 FGF18SMOX ARNT2MTURN MUC17C. Ezenwa等人医学信息学解锁20（2020）1003803表2某些DEG的基因-药物相互作用基因药物HP链脲佐菌素、雌二醇、吡啶酮ITGB3替罗非班、依替巴肽、西仑吉肽ITGA2B替罗非班、阿司匹林、依诺肝素RNASE2 CHEBL1161861，CHEBL574817F13A1丙二醇蛋白质修饰、基因表达、底物分子以及与蛋白质的相互作用。在该本体论中，上调基因涉及生物发生、细胞过程、定位、生物调节、刺激响应、信号传导、生物粘附、运动、多细胞生物过程和代谢过程。类似地，下调的基因参与图1B中的这些过程中的8个。在蛋白质类本体论的基因分类中，在广泛的分类中表现为介导各种LCN22，3-二羟基苯甲酸生物和分子过程。 上调的基因是类-SMOX氮杂精胺，精胺SDHD六六六环境 生物过程的调节是由如载体蛋白、免疫蛋白、细胞骨架蛋白、代谢互变酶、细胞粘附分子、蛋白修饰酶、膜运输蛋白等。下调的基因是Fig. 1. 基于PANTHER分子功能（A）和生物学过程（B）对非PAH和PAH样本中DEG的功能分类。上调基因（红色）和下调基因（绿色）。（有关此图例中颜色的解释，请读者参阅本文的Web版本C. Ezenwa等人医学信息学解锁20（2020）1003804图二. 非PAH和PAH样本中DEG的功能分类基于PANTHER蛋白类（A）和细胞组分（B）。上调基因（红色）和下调基因（绿色）。（有关此图例中颜色的解释，请读者参阅本文的Web版本分类为代谢物互变酶、细胞粘附分子、蛋白修饰酶、细胞间信号分子、核酸结合蛋白、基因特异性转录调节因子和蛋白结合活性调节因子。细胞成分本体概述了大分子复合物和亚细胞结构;它主要用于蛋白质的细胞位置注释。在这些基因中代表细胞成分的是膜部分、胞外区、含蛋白质复合物、膜封闭腔等（见图1）。2）的情况。2.3. 利用PPI网络识别和分析DEG的异常通路途径富集分析使研究人员能够对基因列表进行机理上的深入了解。为了揭示PAH样品中的异常途径，在PANTHER的帮助下进行了途径富集分析。P值不大于0.05的36条途径在下调基因中富集。基因数最多的四条途径是整合素信号通路（5个基因），阿尔茨海默 疾病-早老素 途径 （四） 基因）， 血管生成（4基因）和血液凝固（4个基因）（图3）。上调的DEGC. Ezenwa等人医学信息学解锁20（2020）1003805富含趋化因子和细胞因子信号通路介导的炎症反应。PPI网络分析在理解细胞对感染的生物反应中至关重要。基于STRING的相互作用结果，我们使用Cytoscape构建了一个蛋白质-蛋白质相互作用网络[20]。在上调基因网络中共识别出20个节点和39条边，网络直径为3，聚类系数为0.382，网络密度为0.103。对于下调的基因，鉴定了25个节点和90条边，网络直径为1，聚类系数为0.460，网络密度为0.150（图4）。上调基因中节点度最高的前5位枢纽基因分别为FN1、ITGAV、SHC1、HIST1H4D和HIST1H3H。MED28、MED17、MED10、MED20和NPRL2是基于节点数量在下调基因中鉴定的前5个枢纽基因。此外，这些基因的介数中心性，MNC中心性，压力中心性和程度中心性进行了调查。2.4. 基因产物作为药物靶点选择正确的药物靶点是新药开发的重要步骤;药理学靶点的发现常常受到关于疾病发病机制的有限信息的阻碍。分子建模和计算机辅助药物设计已被用于促进药物发现和设计管道。我们使用药物-基因相互作用数据库（DGIdb）[22]。然而，有些基因没有直接的药物靶点。3. 讨论PAH遗传基础的描述是通过家族聚类进行的;然而，实际上，是突变BMPR 2蛋白的发现传播了对PH遗传易感性的理解[23]。除此之外，PAH的发病机制涉及不同的突变，例如ALK 1、Eng和Smad 9的突变[24]。基因表达谱已被用于识别不同的突变和潜在的基因存在于PAH中。基因表达谱也已应用于鉴定患者队列中存在的基因或生物标志物特征[25]。我们研究了正常对照组和PAH患者之间差异表达的基因。结合珠蛋白（HP）是一种具有高抗氧化特性的蛋白质;由于其与血红蛋白结合的能力，它可以防止血红素铁介导的氧化。Dahan等人推测Hp多态性可能是PAH发作的原因[26]。此外，在Nakamura等人的另一项研究中，PAH患者血清HP阳性HP水平的降低反映了微血管病变和亚临床出血[27]。第二个上调基因ITGB 3（整合素β-3）是血小板上发现的蛋白质[28]。4. 结论微阵列分析用于确定DEG和microRNA;分析显示ITGB 3在PAH中上调。携带性研究大多存在样本量小等局限性。从GEO等公开数据库检索数据可能与使用未适当规范化的数据有关;有些研究可能包含从未打算相互比较的数据，有些研究没有用于充分统计分析的重复数据集。尽管存在各种显著的局限性，包括本研究中使用的样本量相对较小，以及缺乏独立的验证队列来支持所使用的数据集，但我们已经确定了一些可以在PAH的预防、管理和治疗中靶向的基因。伦理声明道德声明应包括作者披露与其他人或组织的任何财务和个人关系的信息，这些关系可能会不适当地影响（偏见）他们的工作。潜在竞争利益的例子包括就业、咨询、股票所有权、酬金、有偿专家证词、专利申请/注册以及赠款或其他资金图三. 非PAH和PAH样品中DEG的途径富集分析。C. Ezenwa等人医学信息学解锁20（2020）1003806见图4。基于介数中心性的差异表达基因网络分析资金SF和ON得到了H3Africa Bioinformatics Network（H3ABioNet）的支持。H3ABioNet得到了美国国家人类基因组研究所（NHGRI）和美国国立卫生研究院主任办公室（OD）的支持，奖励号为U41HG006941。内容完全由作者负责，不一定代表美国国立卫生研究院的官方观点竞合利益请说明任何利益冲突。确认我们没有人可以承认附录A. 补充数据本文的补充数据可在https：//doi网站上找到。org/10.1016/j.imu.2020.100380。引用[1] HoeperMM，et al. 肺动脉高压的定义和诊断 J Am CollCardiol 2013;62（25）.[2] Tuder RM，Stacher E，RobinsonJ，Kumar R，Graham BB.肺动脉高压的病理学。临床胸部医学2013年12月;34（4）：639-50。临床胸部医学[3] 拉宾诺维奇肺动脉高压的分子发病机制临床投资杂志2012年12月;122（12）：4306-13。《临床投资杂志》[4] Simonneau G，et al.肺动脉高压的临床分类。JAm Coll心脏病学2004;43（12）。 S5-S12[5] [10]杨文，杨文.肺动脉高压：一篇评论文章。Rev Clin Med2018年2月;5（1）：1-7。[6] Keshavarz A，Kadry H，Alobaida A，Ahsan F.新方法和新药肺动脉高压的吸入治疗。E X pet Opin Drug DelivFeb. 2020年：1-23。[7] Pesto S，Begic Z，Prevljak S，Pecar E，Kukavica N，Begic E.“肺 动 脉高压- 诊断和治疗的新趋势，“医疗档案（波斯尼亚和黑塞哥维那，萨拉热窝）70。波斯尼亚和黑塞哥维那医学科学院;2016.第303- 307页。 四、[8] BadeschDB，et al.肺动脉高压：基线特征注册登记。胸部2010年2月;137（2）：376-87。[9] MachadoRD，et al. 肺动脉高压的遗传学和基因组学 JAm Coll Cardiol Jun-2009;54（1）.[10] LaneKB，et al.BMPR 2中的杂合种系突变，编码TGF-β受体，导致家族性原发性肺动脉高压。Nat Genet2000年;26个（1）：81[11] Harrison RE等人，分子和功能分析确定ALK-1为与遗传性出血性肺动脉高压相关的主要原因。毛细血管扩张医学遗传学杂志2003;40（12）：865-71.[12] ChaouatA，et al.1例遗传性乳腺癌患者的内皮糖蛋白种系突变出血性毛细血管扩张和右芬氟拉明相关的肺动脉高压。胸部2004年5月;59（5）：446-8。[13] Lan N，Massam B，Kulkarni S，Lang C.肺动脉高压：病理生理学和治疗。 疾病2018年5月;6（2）：38。[14] Aldred MA，et al. BMPR2基因重排占显著比例，家族性和特发性肺动脉高压的突变。2006;27（2）：212-3.[15] 杨文，李文.微阵列分析肺动脉高压Eur Respir J2016;48（1）：229-41。[16] ElinoffJM，et al.血液全基因组表达谱研究的荟萃分析肺动脉高压 美国生理学杂志肺细胞分子生理学。2020;318（1）：L98-111。[17] Barrett T等人，“NCBI GEO：archive for functional genomics data sets - update2013;41：991-5. 2012年11月。[18] 基因T，联合体O。”《明史》（卷120）：“二十年而不绝。47; 2019年。p.330-8 2018年11月。[19] MiH，Muruganujan A，Thomas PD，Panther.基因进化模型功能和其他基因属性，在系统发育树的背景下2013;41：377-86。2012年11月，2013年。[20] Cytoscape：a software environment for integrated models ofbiomolecularinteraction networks. Genome Res2003;13（22）：6.[21] 放大图片创作者：John W.微阵列数据线性模型用户指南。 Bioinformatics2011;20：3705-6.[22] Cotto KC，et al. DGIdb 3.0：a redesign and expansion of the drug-geneinteractiondatabase.核酸研究2018;46（D1）：D1068-73。[23] 骨形态发生蛋白受体II基因突变是一个大家族原发性肺动脉高压的原因。 N EnglJ Med2001;345（5）：319[24] CoganJD，et al.家族性高血压患者中BMPR 2外显子缺失/重复的高频率肺动脉高压 美国呼吸重症监护医学杂志2006;174（5）：590-8。[25] Frawlburg DR，Machado RF.转录组分析在肺癌中的应用血管疾病 方法Mol Biol 2018;1783：259-77。 Mc 719。[26] 结合珠蛋白2表型与糖尿病对肺动脉收缩压和一氧化氮生物利用度血液透析患者 J. 糖尿病研究2015年：7-12。 2015年。[27] Nakamura H等人，降低的触珠蛋白水平与肺动脉高压患者的肺动脉压呈负相关。Med. （美国）2017;96（43）。[28] Heemskerk JWM，Mattheij NJA，Cosemans JMEM.基于血小板的凝血：不同人群，不同功能。血栓止血学杂志2013;11（1）：2-16。
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