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非腫瘤生信發(fā)SCI如此簡單!

 科研菌 2020-12-17

今天給大家?guī)淼氖?020年3月發(fā)表在Neuropsychiatric Disease and Treatment(IF=2.157)雜志上的文章“Weighted Gene Coexpression Network Analysis Identifies Specific Modules and Hub Genes Related to Major Depression”,。這篇文章通過WGCNA分析將DEGs劃分成9個模塊,并對最重要的模塊進(jìn)行功能富集分析以及PPI網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和hub基因篩選,。

Weighted Gene Coexpression Network Analysis Identifies Specific Modules and Hub Genes Related to Major Depression
加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析識別與抑郁癥相關(guān)的特定模塊和hub基因

一.研究背景

抑郁癥已經(jīng)成為一個普遍的公共衛(wèi)生問題,。盡管從神經(jīng)生物學(xué)角度理解重性抑郁障礙(MDD)已經(jīng)取得了進(jìn)展,但對控制MDD的病理生理學(xué)機(jī)制仍缺乏科學(xué)認(rèn)識,。作者試圖闡明MDD的分子機(jī)制,,并確定更多與疾病發(fā)病機(jī)制相關(guān)的潛在基因。

二.分析流程

三.結(jié)果解讀

1.鑒別差異表達(dá)基因

從GEO數(shù)據(jù)庫下載GSE98793數(shù)據(jù)集,,使用limma包篩選到3276個DEGs,,用于進(jìn)一步的WGCNA分析。

2.加權(quán)共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及關(guān)鍵模塊鑒別

使用WGCNA包構(gòu)建基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò),,以識別具有生物學(xué)意義的基因模塊,。

  • 為了確保網(wǎng)絡(luò)是無尺度網(wǎng)絡(luò)分布,作者選擇了β= 5作為軟閾值(圖1)。

  • 作者設(shè)置模塊的基因的最小數(shù)量為100,,將MEDissThres設(shè)置為0.25來合并相似的模塊,,最終把DEGs分為9個模塊(圖2A)。

圖1 確定軟閾值

圖2A 使用WGCNA建立共表達(dá)模塊 
3.模塊之間的相關(guān)性以及鑒別關(guān)鍵模塊
  • 作者分析了九個共表達(dá)模塊之間的相互作用,,并繪制了模塊熱圖(圖2B),。結(jié)果表明,其中一些基因模塊是經(jīng)過獨(dú)立驗(yàn)證的,,尤其是綠松石,,藍(lán)色,棕色和品紅色模塊,。這些模塊證明了模塊之間的高度獨(dú)立性以及每個模塊中表達(dá)的基因的相對獨(dú)立性,。

  • 為了確定這9個共表達(dá)模塊之間的聯(lián)系和相互作用,作者分析了eigengene的連接度,。結(jié)合圖2C,,可以觀察到這九個模塊被分為兩個主要類別(第一級分叉的地方)。根據(jù)eigengene的連接性繪制的熱圖證實(shí)了結(jié)果(圖2D),。

  • 作者發(fā)現(xiàn)黃色和藍(lán)色,、棕色和綠色以及黑色和品紅色模塊有更高的鄰接度。

  • 作者將與MDD顯著相關(guān)的前3個模塊作為關(guān)鍵模塊,,即為綠松石,,藍(lán)色,棕色模塊,。

圖2B 共表達(dá)基因的相互作用關(guān)系分析

圖2 C/D hub基因的分層聚類,,以及hub基因網(wǎng)絡(luò)中的鄰接度熱圖
3.感興趣模塊中的基因功能富集分析

因?yàn)榫G松石、藍(lán)色和棕色模塊都與MDD發(fā)展高度相關(guān),,所以作者使用Enrichr工具對這三個感興趣的模塊進(jìn)行了GO和KEGG富集分析,。

  • 綠松石模塊:基因主要富集于免疫應(yīng)答中的中性粒細(xì)胞的活化、脫顆粒,、中性粒細(xì)胞介導(dǎo)的免疫和cAMP依賴性蛋白激酶活性(cAPK)(圖3A),。

  • 藍(lán)色模塊:基因主要富集于核糖體生物發(fā)生、ncRNA和rRNA代謝,、T細(xì)胞活化和DNA解旋酶活性(圖3B),。

  • 棕色模塊:基因主要富集于mRNA 5′-剪接位點(diǎn)的識別,糖胺聚糖的生物合成過程,,蛋白絲氨酸/蘇氨酸激酶激活劑活性以及細(xì)胞對咖啡因反應(yīng)(圖3C),。

  • 對三個模塊進(jìn)行KEGG通路分析:主要富集在T細(xì)胞受體信號傳導(dǎo)通路、原發(fā)性免疫缺陷,、TNF信號通路,、Th1,Th2,Th17細(xì)胞分化,、自噬和RNA降解以及氧化磷酸化(圖3D)。

  • 以上結(jié)果顯示,,這些基因與自噬和細(xì)胞免疫功能密切相關(guān),。

圖3 GO-BP和KEGG富集分析的結(jié)果
4.PPI網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及選定模塊分析

使用STRING數(shù)據(jù)庫對選定模塊(綠松石,藍(lán)色和棕色)中排名靠前的基因構(gòu)建PPI網(wǎng)絡(luò),。使用Cytoscape進(jìn)行可視化(圖4),。使用cytoHubba插件將選定模塊中連接度高的基因鑒定為hub基因。

  • 綠松石模塊:MAPK3,、RETN,、MMP9、CTSD,、cAMP被鑒定為hub基因(圖4A),。

  • 藍(lán)色模塊:FBL、RPL11,、RPS18,、NOP56、RPS5,、RPS14,、MRTO4、RPL18A,、RPL35,、POLR1C被鑒定為hub基因(圖4B)。

  • 棕色模塊:SLCO4C1,、VEGFA,、SRSF1被鑒定為hub基因 (圖4C)。

圖4 三個模塊中Hub基因的PPI網(wǎng)絡(luò)

小結(jié)

        作者利用GEO數(shù)據(jù)庫,,獲得差異表達(dá)基因后,,使用WGCNA進(jìn)行模塊分析,鑒定三個關(guān)鍵模塊后,,進(jìn)行GO和KEGG富集分析,,并對每個模塊構(gòu)建PPI網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行hub基因的鑒定。確定了許多有用的分子靶標(biāo),,可以用于未來的機(jī)制研究和MDD生物標(biāo)志物的選擇。不過,,數(shù)據(jù)集的樣本取自于患者的外周血細(xì)胞,,如果有從抑郁癥相關(guān)功能障礙的大腦區(qū)域提取的mRNA樣本,就更能加強(qiáng)實(shí)驗(yàn)結(jié)論的可靠性,。

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