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    心肌梗死后心力衰竭大鼠左心室心肌基因組學(xué)特征的生物信息學(xué)研究

    2020-03-09 12:56:46楊翠鄭思道陳少軍
    實(shí)用心腦肺血管病雜志 2020年1期
    關(guān)鍵詞:差異基因左心室心肌梗死

    楊翠,鄭思道,陳少軍

    近年來隨著心血管疾病診療水平提高,心肌梗死帶病生存患者數(shù)量明顯增加,心力衰竭(heart failure,HF)患病率亦隨之升高[1-2]。既往研究表明,冠心病患者發(fā)展為HF 的比例較高(49.6%),提示心肌缺血梗死相關(guān)因素在HF 發(fā)病過程中具有重要作用[3]。目前,HF 是60 歲以上人群住院的主要原因之一,近年抗HF藥物雖不斷增多,但仍需慎重選擇才能有效改善患者生存質(zhì)量[4]。本研究采用生物信息學(xué)工具分析心肌梗死后HF 大鼠左心室心肌基因?qū)W特征,旨在為心肌梗死后HF 基因組學(xué)特征研究及新藥研發(fā)提供參考。

    1 材料與方法

    1.1 基因數(shù)據(jù)獲取 以“heart failure”為檢索詞在GEO 數(shù)據(jù)庫(www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)中進(jìn)行檢索,選取大鼠(rattus norvegicus)分類下DOROTA TULACZ等提交的GSE47495 芯片數(shù)據(jù)作為研究材料,該芯片數(shù)據(jù)來源于Affymetrix Mouse Gene 1.0 ST Array 基因表達(dá)芯片平臺(tái)GPL6247,共包含29 214 個(gè)基因,以大鼠左心室心肌為研究組織,納入假手術(shù)組(Sham組)6 個(gè) 樣 本(GSM1151154~GSM1151159) 和 冠 狀動(dòng)脈結(jié)扎誘導(dǎo)的心肌梗死后HF 組(HF 組)5 個(gè)樣本(GSM1151172~GSM1151176)。

    1.2 差異基因分析 應(yīng)用GEO2R 在線軟件(www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/geo2r/)篩選兩組差異基因,并選取上調(diào)、下調(diào)倍數(shù)最顯著的基因各20 個(gè)進(jìn)行分析。

    1.3 功能及信號(hào)通路富集分析 將40 個(gè)差異基因提交至DAVID 6.8 數(shù)據(jù)庫(www.david.abcc.ncifcrf.gov)進(jìn)行GO 功能富集分析及KEGG Pathway 富集分析,并通過在線工具webgestalt(www.webgestalt.org)進(jìn)行可視化分析。

    1.4 蛋白相互作用 采用STRING 11.0 數(shù)據(jù)庫(www.string-db.org)對(duì)40 個(gè)差異基因相關(guān)蛋白進(jìn)行蛋白相互作用分析。

    2 結(jié)果

    2.1 差異基因 Sham 組與HF 組大鼠芯片數(shù)據(jù)分布較好(見圖1)。與Sham 組相比,HF 組大鼠左心室心肌樣本中共有2 162 個(gè)基因表達(dá)存在明顯差異,其中表達(dá)上調(diào)1 073 個(gè)、表達(dá)下調(diào)1 089 個(gè)(見圖2);選取表達(dá)上調(diào)、下調(diào)最顯著的基因各20 個(gè)(見表1)。

    2.2 GO 功能富集分析 GO 功能富集分析結(jié)果顯示,40 個(gè)差異基因富集在細(xì)胞膜、內(nèi)膜系統(tǒng)及細(xì)胞外空間等細(xì)胞成分中,可參與調(diào)控蛋白質(zhì)結(jié)合、離子結(jié)合、轉(zhuǎn)運(yùn)活性等分子功能,涉及應(yīng)激、多細(xì)胞生物過程、生理調(diào)節(jié)等多個(gè)生物學(xué)過程,詳見表2~3。

    2.3 KEGG Pathway 富集分析 KEGG Pathway 富集分析結(jié)果顯示,40 個(gè)差異基因主要參與心肌細(xì)胞中的腎上腺素能信號(hào)傳導(dǎo)(見表4)。

    2.4 差異基因蛋白相互作用 STRING 分析結(jié)果顯示,纖維粘連蛋白1(FN1)、骨膜蛋白(POSTN)、結(jié)締組織生長因子(CTGF)、分泌型磷蛋白1(SPP1)、成纖維細(xì)胞生長因子7(FGF7)、分泌型卷曲相關(guān)蛋白2(SFRP2)等多個(gè)蛋白在相互作用網(wǎng)絡(luò)中處于關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。差異基因蛋白相互作用網(wǎng)絡(luò)立體圖見圖3(差異基因蛋白相互作用網(wǎng)絡(luò)立體高清圖見本文OSID 碼)。

    圖1 Sham 組與HF 組大鼠芯片數(shù)據(jù)箱體圖Figure 1 Box diagram for chip data of rats in Sham group and HF group

    表1 Sham 組與HF 組大鼠左心室心肌表達(dá)差異顯著的40 個(gè)基因Table 1 The 40 genes with significant expression difference of left ventricular myocardium of rats in Sham group and HF group

    圖2 Sham 組與HF 組大鼠左心室心肌差異基因的火山圖Figure 2 Volcano plot for differentially expressed genes of left ventricular myocardium of rats in Sham group and HF group

    圖3 差異基因蛋白相互作用網(wǎng)絡(luò)立體圖Figure 3 Network stereogram for differentially expressed genes protein interaction

    表2 40 個(gè)差異基因的GO 功能富集分析Table 2 GO functional enrichment analysis on the 40 differentially expressed genes

    表3 40 個(gè)差異基因的細(xì)胞成分、分子功能及生物學(xué)過程分類Table 3 Classification of cell composition,molecular function and biological processes of the 40 differentially expressed genes

    表4 40 個(gè)差異基因KEGG Pathway 富集分析Table 4 KEGG Pathway enrichment analysis on the 40 differentially expressed genes

    3 討論

    心肌梗死患者HF 發(fā)生率高、病死率高且預(yù)后較差,因此其防治工作不容忽視。神經(jīng)內(nèi)分泌調(diào)節(jié)、心肌重構(gòu)抑制等HF 的關(guān)鍵分子和信號(hào)傳導(dǎo)通路是近年來抗HF新藥研發(fā)的熱點(diǎn)[5],此外通過基因組編輯或轉(zhuǎn)錄后分子調(diào)控干預(yù)疾病正在探索中,并有望解決現(xiàn)存臨床診療難點(diǎn)、改善患者預(yù)后[6-7]。

    既往研究表明,基因組學(xué)研究不斷深入不僅能幫助理解HF 基因變化,還有助于探索HF 的發(fā)病機(jī)制及對(duì)患者預(yù)后的影響,從而推動(dòng)臨床診療工作持續(xù)發(fā)展[8]。筆者所在課題組前期探討過基因水平相關(guān)分子介導(dǎo)的藥物作用機(jī)制[9-11]。本研究采用生物信息學(xué)工具分析心肌梗死后HF 大鼠左心室心肌基因?qū)W特征,并選出40個(gè)差異基因;GO 功能富集分析結(jié)果顯示,40 個(gè)差異基因富集在細(xì)胞膜、內(nèi)膜系統(tǒng)及細(xì)胞外空間等細(xì)胞成分中,可參與調(diào)控蛋白質(zhì)結(jié)合、離子結(jié)合、轉(zhuǎn)運(yùn)活性等分子功能,涉及應(yīng)激、多細(xì)胞生物過程、生理調(diào)節(jié)等多個(gè)生物學(xué)過程;KEGG Pathway 富集分析結(jié)果顯示,40 個(gè)差異基因主要參與心肌細(xì)胞中的腎上腺素能信號(hào)傳導(dǎo);STRING 分析結(jié)果顯示,F(xiàn)N1、POSTN、CTGF、SPP1、FGF7、SFRP2 等多個(gè)蛋白在相互作用網(wǎng)絡(luò)中處于關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),這對(duì)進(jìn)一步闡釋HF 病理生理機(jī)制、新藥研發(fā)具有重要參考價(jià)值。

    綜上所述,應(yīng)激、多細(xì)胞生物過程、生理調(diào)節(jié)等多個(gè)生物學(xué)過程及心肌細(xì)胞腎上腺素能信號(hào)傳導(dǎo)通路參與心肌梗死后HF 的發(fā)生發(fā)展;但本研究存在以下不足:(1)本研究基因數(shù)據(jù)來源于動(dòng)物模型,與人類機(jī)體具體情況存在差異,臨床決策仍需基于真實(shí)世界的研究結(jié)果,因此需在醫(yī)學(xué)倫理規(guī)范下積極彌合疾病模型與臨床疾病之間的差異;(2)生物信息學(xué)工具雖能輔助預(yù)測潛在關(guān)鍵分子與通路,加快研究步伐,縮短研發(fā)時(shí)間,但最終結(jié)論仍依賴于基因編輯工具在基礎(chǔ)和臨床中的應(yīng)用結(jié)果。

    作者貢獻(xiàn):鄭思道進(jìn)行文章的構(gòu)思與設(shè)計(jì),研究的實(shí)施與可行性分析,并對(duì)文章整體負(fù)責(zé),監(jiān)督管理;楊翠、鄭思道進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、整理、分析,結(jié)果分析與解釋;楊翠負(fù)責(zé)撰寫論文及進(jìn)行論文的修訂;鄭思道、陳少軍負(fù)責(zé)文章的質(zhì)量控制及審校。

    本文無利益沖突。

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