1、975-978.15 Rhl S,Broz P.Caspase-11 activates a canonical NLRP3 inflammasome by promoting K+effluxJ.Eur J Immunol,2015,45:2927-2936.16 Kayagaki N,Stowe IB,Lee B L,et al.Caspase-11 cleaves gasdermin D for non-canonical inflammasome signallingJ.Na-ture,2015,526:666-671.17 Kambara H,Liu F,Zhang X,et al.
2、Gasdermin D exerts antiinflammatory effects by promoting neutrophil deathJ.Cell Rep,2018,22(11):2924-2936.18 Broz P,Pelegrn P,Shao F.The gasdermins,a protein family executing cell death and inflammationJ.Nat Rev Immu-nol,2020,20:143-157.19 Strowig T,Henao-Mejia J,Elinav E,et al.Inflammasomes in heal
3、th and diseaseJ.Nature,2012,481:278-286.收稿日期:2022-10-18 编校:李晓飞肥厚型心肌病关键基因的鉴定及铁死亡机制巴文强1,李 艳2,李梦媛3(1.吉安市中心人民医院药剂科,江西吉安 343000;2.吉安市第三人民医院心理科,江西吉安 343000;3.南京医科大学第二附属医院药学部,江苏 南京 210011)摘 要 目的:利用生物信息学方法探究肥厚型心肌病(HCM)的关键基因、铁死亡基因和相关富集通路。方法:从GEO 数据库下载 GSE36961 和 GSE32453 数据集,筛选共同差异表达基因(DEGs)进行富集分析,构建蛋白质相互作用(
4、PPI)网络并鉴定关键基因,用 GSE1145 数据集验证关键基因的表达,绘制关键基因的受试者工作特征(ROC)曲线。此外,检索Genecards 和 FerrDb 数据库,获得调控铁死亡基因并进行分析。结果:共筛选出 136 个共同 DEGs,富集分析显示共同 DEGs 与流体剪切应力和动脉粥样硬化、糖尿病并发症中的晚期糖基化终产物及其受体信号通路等相关。PPI 网络鉴定出 4 个关键基因,其中 CCL2、CEBPD 和 PIM1 在 HCM 中表达下调(均 P0.05),且对 HCM 有较高的诊断效能。另外,筛选出 ATF3、LPCAT3和 PIM1 等 10 个调控铁死亡抗 HCM 的可
5、能作用靶标,介导流体剪切应力和动脉粥样硬化、铁死亡等信号通路调控铁死亡途径。结论:CCL2、CEBPD 和 PIM1 基因在 HCM 发病中具有重要作用,为 HCM 的诊断和治疗提供了参考,铁死亡相关基因为HCM 发病机制的探索提供了新的方向。关键词 肥厚型心肌病;关键基因;铁死亡;生物信息学基金项目:江西省卫健委科技计划项目项目编号:SKJP220228843;吉安市科技计划项目项目编号:20222-026804Identification of hub genes related to hypertrophic cardiomyopathy and analysis of ferropto
6、sis mechanismBA Wen-qiang1,LI Yan2,LI Meng-yuan3(1.Department of Pharmacy,Central Peoples Hospital of Jian,Jian 343000,China;2.Department of Psychiatry,Jian Third Peoples Hospital,Jian 343000,China;3.Department of Pharmacy,The Second Affiliated Hospital of Nanjing Medical University,Nanjing 210011,C
7、hina)Abstract:Objective To explore the hub genes,ferroptosis related genes and related enrichment pathways of hypertrophic cardio-myopathy(HCM)by bioinformatics methods.Method The GSE36961 and GSE32453 datasets were downloaded from the Gene Ex-pression Omnibus(GEO)database,the common differentially
8、expressed genes(DEGs)were screened out and enrichment analysis was performed.Then,a protein-protein interaction(PPI)network of the common DEGs was established and to screen hub genes.The GSE1145 dataset was used to verify the expression of hub genes,and ROC curves of hub genes were drawn to identify
9、.Genecards and FerrDb database were searched to obtain and analyze the genes regulating ferroptosis.Results The results of enrichment analysis of 136 common DEGs suggest that the common DEGs were related to fluid shear stress and atherosclerosis and advanced glycosylation end products-receptor of ad
10、vanced glycosylation end products signaling pathway in diabetic complications et al.After constructing of PPI network,the four hub genes were identified,among which CCL2,CEBPD and PIM1 are lowly expressed in HCM(all P0.05),and had highly diagnostic efficiency for HCM.In addition,ten possible targets
11、 regulating ferroptosis and anti-HCM disease were selected,including ATF3,LPCAT3 and PIM1 et al.Ferroptosis pathway is regulated by mediating fluid shear stress and atherosclerosis and fer-roptosis signaling pathways.Conclusion The CCL2,CEBPD and PIM1 genes play an important role in the pathogenesis
12、 of HCM,pro-viding a reference for the diagnosis and treatment of HCM.Ferroptosis related genes could provide us with a novel direction for explora-tion of the pathogenesis of HCM.Key Words:Hypertrophic cardiomyopathy;Hub genes;Ferroptosis;Bioinformatics 肥厚型心肌病(HCM)是以心肌肥厚为主要特点,严重患者可能会并发房颤、心力衰竭及心源性猝1
13、533吉林医学 2023 年 12 月第 44 卷第 12 期死等。HCM 的病因多种多样,最常见的是肌节蛋白基因突变1-2。然而,其相关致病基因未完全阐明,且缺乏有效的治疗方法。因此,鉴定 HCM 发生发展过程中的关键基因可能有助于揭示其致病机制和发现特异性治疗靶点,对其诊断和治疗具有重要意义。此外,铁死亡是一种非凋亡形式的细胞死亡,已被证实与多种类型心肌病的发生发展有关,但其对于 HCM 的确切作用仍未明确3。因此,本研究旨在通过生物信息学方法,识别 HCM 的关键基因,探索其发病机制与铁死亡机制,为该病的诊断和治疗提供新思路。1 资料与方法1.1数据收集:以“hypertrophic c
14、ardiomyopathy”为关键词在 GEO(http:/www.ncbi.nlm.nih.gov/geo)数据库中检索 HCM 样本的基因表达芯片。纳入标准:数据样本来自人类心脏组织;数据样本应包括 HCM 患者和健康对照;HCM 组和对照组数据样本数均大于 3 例。排除标准:患者参加过药物或其他治疗的临床试验。经过筛选,最终在 507 个相关数据集中选择下载 GSE36961 和 GSE32453 数据集。其中 GSE36961 数据集,平台号为 GPL15389 Illu-mina HumanHT-12 V3.0 expression beadchip,包 含HCM 组患者 106 例
15、,对照组 39 例;GSE32453 数据集,平台号为 GPL6104 Illumina humanRef-8 v2.0 expres-sion beadchip,包含 HCM 组患者 8 例,对照组 5 例。1.2差异表达基因(DEGs)的筛选:GEO2R(ht-tps:/www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/geo2r/)是一个基于 GEOquery 和 Limma R 包的交互式网络工具,可以比较 GEO 系列中的两组或多组样本,以识别在不同实验条件下表达差异的基因。利用 GEO2R 筛选DEGs,筛 选 参 数 标 准 为 P 0.6。利用 Venny 2.1 在线工具(h
16、ttp:/b.csic.es/tools/venny/)获得 GSE36961和 GSE32453 数据集的共同 DEGs。1.3 富集分析:将共同 DEGs 上传至 Metascape 数据库(https:/metascape.org/)进行基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析。基中 GO 富集包括生物过程(BP)、细胞组成(CC)及分子功能(MF)。物种设定为“Homo sapi-ens”,P0.05。富集结果通过微生信网站(http:/ 蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络的构建:将共同 DEGs 上 传 至 STRING11.5 平 台(https:/st
17、ring-db.org/),设定置信度大于 0.9,选择物种为“Homo sa-piens”,获得PPI 数据。将数据导入Cytoscape 3.7.2 软件进行可视化处理,使用 CytoHubba 插件的 Degree、DMNC、MCC、MNC、Radiality 算法筛选关键基因。1.5验 证 关 键 基 因 在 HCM 中 的 表 达:使 用GSE1145 数据集(平台号为 GPL570 HG-U133 _Plus_2Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Ar-ray,包含 HCM 组患者 5 例,对照组 11 例)验证关键基因在 HCM 中的表达水
18、平,两组数据比较采用 t 检验,P0.05 为差异有统计学意义。1.6 受试者工作特征(ROC)曲线分析:绘制关键基因的 ROC 曲线,比较关键基因在 HCM 中的诊断效能。ROC 曲线的曲线下面积(AUC)在 0.5 1。AUC 越接近于 1,说明诊断效果越好。其中,AUC在 0.9 以上有较高的准确性,在 0.70.9 区间有一定准确性,在 0.50.7 区间有较低准确性4。1.7 铁死亡调控基因获取及其与 HCM 共同 DEGs综合分析:以“ferroptosis”为关键词,在 Genecards(https:/www.genecards.org/)和 FerrDb(http:/www.
19、zhounan.org/ferrdb/current/)数据库中查询与铁死亡相关的基因。其中 FerrDb 数据库下载铁死亡过程的标记基因、驱动基因和抑制基因。利用Venny 2.1 在线工具将铁死亡相关基因与 HCM 共同 DEGs 进行映射,得到铁死亡调控 HCM 的基因。将这些基因上传至 Metascape 数据库进行 KEGG 通路富集分析,并用 STRING11.5 平台构建 PPI 网络。2 结果2.1DEGs 筛选:利用 GEO2R 工具筛选 DEGs,GSE36961 数据集中共鉴定出 600 个 DEGs,其中上调基因 228 个,下 调 基 因 372 个,见 图 1(A)
20、;GSE32453 数据集中共鉴定出 987 个 DEGs,其中上调基因 518 个,下调基因 469 个,见图 1(B)。2.2 共同 DEGs 的获取:将 GSE36961 和 GSE32453数据集鉴定出的 DEGs 上传至 Venny 2.1 网站,得到共同 DEGs。其中得到共同上调基因 67 个及共同下调基因 69 个,共计 136 个共同 DEGs。见图 2。2.3 富集分析:GO 富集分析结果见图 3(A)。其中 BP 主要涉及系统过程的调节、细胞丝裂原活化蛋白激酶级联调控、肌肉肥大等,CC 主要是肌动蛋白细胞骨架、黏着斑、肌小节等,MF 富集最多为 G蛋白偶联受体结合、钙离子
21、结合、磷脂酰肌醇 3-激酶结合等。KEGG 富集分析结果见图 3(B),得到的生物学信号主要为流体剪切应力和动脉粥样硬化、脂质与动脉粥样硬化和糖尿病并发症中的晚期糖基化终产物及其受体信号通路等。2533吉林医学 2023 年 12 月第 44 卷第 12 期注:A:GSE36961 数据集 DEGs 火山图;B:GSE32453 数据集 DEGs 火山图图 1 DEGs 火山图注:A:上调基因;B:下调基因图 2 两个数据集中共同 DEGs 的韦恩图注:A:GO 富集分析;B:KEGG 通路富集分析图 3 共同 DEGs 功能富集分析3533吉林医学 2023 年 12 月第 44 卷第 12
22、 期图 4 PPI 网络图2.4PPI 网络的构 建 及 关 键 基 因 筛 选:运 用STRING11.5 数据库构建 PPI 网络,使用 Cytoscape 3.7.2 进行可视化。PPI 网络及 CytoHubba 插件 5种算法的可视化见图 4。将 5 种算法得到的前 10位基因的交集作为关键基因,最终得到 4 个关键基因:Fos 原癌基因(FOS)、趋化因子配体 2(CCL2)、CCAAT 增 强 子 结 合 蛋 白 Delta(CEBPD)和Pim-1 原癌基因(PIM1)见图 5。2.5 验证关键基因在 HCM 中的表达:提取 4 个关键基因在 GSE1145 数据集 HCM 组
23、和对照组中的表达量并进行可视化分析,见图 6,其中 CCL2、CEBPD和 PIM1 在 HCM 中表达下调且具有统计学意义(均P0.05);但 PD 组的低频微卫星不稳定型(MSI-L)+微卫星稳定型(MSS)、BRAF 突变型占比高于 DC 组,差异有统计学意义(P0.05);通过多因素 Logistic 回归分析结果显示,MSI-L+MSS(=0.476,OR=1.610,95%CI=1.2522.069)、BRAF 突变型(=0.863,OR=2.370,95%CI=1.4323.922)是影响贝伐珠单抗联合化疗治疗晚期左右半结肠癌患者临床疗效的独立危险因素(P0.05)。Pearson 法分析结果显示,组织 MSI-L+MSS、BRAF 突变型与疗效呈明显负相关(P0.05)。结论:联合检测组织 MSI、BRAF 基因状态可用于评估晚期左右半结肠癌患者临床疗效,MSI-L+MSS、BRAF突变型与疗效呈明显负相关。关键词 晚期左右半结肠癌;微卫星不稳定型;原癌基因;丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶;临床疗效基金项目:湖北省卫生健康委科研项目项目编号:WJ2019 F0767533吉林医学 2023 年 12 月第 44 卷第 12 期
