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    膽道閉鎖潛在分子亞型及其核心基因識別

    2022-06-20 01:30:40陳治宏羅鳳媛馬麗媛李紅東
    贛南醫(yī)學院學報 2022年4期
    關(guān)鍵詞:秩次差異基因亞型

    陳治宏,羅鳳媛,馬麗媛,李紅東

    (1. 贛南醫(yī)學院2019級碩士研究生;2. 贛南醫(yī)學院2020級碩士研究生;3. 贛南醫(yī)學院2021級碩士研究生;4. 贛南醫(yī)學院信息工程學院,江西 贛州 341000)

    膽道閉鎖(Biliary atresia,BA)是新生兒常見的一種進行性阻塞性膽道疾病,臨床表現(xiàn)為梗阻性黃疸,如果BA 患兒得不到及時治療,易發(fā)展為膽汁淤積性肝硬化、門靜脈高壓,最終導(dǎo)致肝衰竭而死亡[1]。膽道閉鎖具有地區(qū)和種族差異,一般認為亞洲人發(fā)病率較高,尤以日本和中國的發(fā)病率最高[2]。目前對BA 患兒應(yīng)用最廣泛且療效較好的治療手段是Kasai 手術(shù),但由于進行性肝纖維化、膽汁淤積性肝硬化和門脈高壓的出現(xiàn),多數(shù)患兒最終須選擇肝臟移植救治[3]。BA 因其早期診斷困難、病理改變特殊以及治療效果不理想,已成為威脅新生兒生命健康的重要危險因素。

    目前,研究者提出了許多理論來解釋BA的病因,包括遺傳變異、病毒感染和免疫介導(dǎo)等。CHENG G等[4]對89 例BA 患者開展全基因組拷貝數(shù)突變分析發(fā)現(xiàn)了29 個BA 相關(guān)的拷貝數(shù)變異,其中包括富集在炎癥相關(guān)通路的基因,提示了炎癥在BA 中的重要作用。SHEN C 等[5]研究表明,60%的BA 患兒在診斷時檢測到巨細胞病毒(CMV)的DNA,同時感染CMV 的BA 患兒患有膽管炎和較高的膽管纖維化程度。SQUIRES J E 等[6]通過對輪狀病毒(RV)誘導(dǎo)的BA小鼠模型研究發(fā)現(xiàn),BA小鼠的NK細胞數(shù)量增加會促進慢性膽管炎癥。SAXENA V 等[7]發(fā)現(xiàn)RV 誘導(dǎo)的BA 小鼠模型中的漿細胞樣樹突狀細胞(pDCs)顯著增加,同時pDCs產(chǎn)生白細胞介素15(IL-15)激活CD80,加速膽管纖維化進程。BA 的復(fù)雜致病因素,提示BA中可能存在不同的分子亞型。

    目前,基于高通量數(shù)據(jù)對疾病進行分子亞型的研究主要是根據(jù)樣本基因表達水平的相似性。通過無監(jiān)督聚類的方法,例如非負矩陣分解(NMF)、層次聚類和潛在因子分析(LF)等挖掘潛在的分子亞型[8-9]。但這類方法往往基于較為復(fù)雜的數(shù)量統(tǒng)計模型,難以理解和進行生物學解釋,且不易進行臨床實踐和驗證。有研究表明,基因間相對表達秩次(大小)關(guān)系在正常組織樣本內(nèi)存在廣泛的穩(wěn)定性,在疾病組織樣本中受到了廣泛的擾動?;谶@一現(xiàn)象,本文提出了一種基于樣本內(nèi)基因間相對表達秩次關(guān)系的方法識別潛在疾病分子的亞型方法。這種方法不僅易于理解和解釋,還可整合來自不同實驗室的樣本進行生物信息學分析,對基因表達水平的個體間生物變異具有魯棒性[10-11]。本研究將該方法應(yīng)用于挖掘BA 潛在的分子亞型,進而識別亞型相關(guān)的核心基因。

    1 材料與方法

    1.1 數(shù)據(jù)來源及其預(yù)處理本文所分析的基因表達譜數(shù)據(jù)集,GSE46960 和GSE15235 均來自基因表達綜合數(shù)據(jù)庫(GEO,https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)。GSE46960數(shù)據(jù)集檢測平臺為GPL6244,共檢測了64 例BA 患兒的肝組織、7例正常嬰兒的肝組織。GSE15235 數(shù)據(jù)集檢測平臺為GPL570,共檢測了43例BA患兒的肝組織。

    各數(shù)據(jù)集均從GEO 下載原始表達譜數(shù)據(jù)(. CEL 文件),利用R 軟件Affy 軟件包提供的RMA(Robust Multichip Analysis)算法對其進行背景校正[12],并利用相應(yīng)的平臺注釋文件將探針I(yè)D 對應(yīng)到基因ID 上。如果多個探針映射到同一基因,則取探針的平均表達值作為該基因的表達水平。最終,數(shù)據(jù)集GSE46960 共檢測18 859 個基因,數(shù)據(jù)集GSE15235 共檢測20 684 個基因。兩套數(shù)據(jù)集共同檢測的17 179個基因作為背景基因用作后續(xù)分析。

    1.2 基于基因間相對表達秩次關(guān)系識別BA 分子亞型假設(shè)樣本內(nèi)基因間相對表達秩次關(guān)系與疾病的分子亞型相關(guān),那么應(yīng)存在以下幾種現(xiàn)象:⑴在不同分子亞型樣本內(nèi),存在基因間相對表達秩次關(guān)系不同的現(xiàn)象。⑵具有潛在鑒別疾病分子亞型能力的基因?qū)Γ雌湎鄬Ρ磉_秩次關(guān)系劃分的兩組樣本間存在差異表達的基因,同時涉及生物學功能的改變。⑶識別具有鑒別疾病分子亞型能力的潛在基因?qū)Υ嬖诰奂F(xiàn)象。

    基于上述假設(shè),本文識別疾病分子亞型的具體步驟如下。

    1.2.1 篩選正常組織樣本中基因間相對表達秩次關(guān)系穩(wěn)定的基因?qū)⒈尘盎騼蓛山M合,如果一對基因(基因i 和基因j)在正常樣本內(nèi)滿足P(Gi>Gj)≥0.9[公式⑴],那么該基因?qū)Χx為穩(wěn)定基因?qū)Α?/p>

    其中n表示所有的正常樣本數(shù),t代表第t個樣本,Gi>Gj表示基因i和基因j的表達秩次關(guān)系。

    1.2.2 基于穩(wěn)定基因?qū)Y選疾病組織樣本中的顯著逆轉(zhuǎn)基因?qū)谡颖局械玫降姆€(wěn)定基因?qū)?,評估其在疾病中相對表達秩次關(guān)系改變情況。對于任一穩(wěn)定對(Gi,Gj),假設(shè)在正常樣本中觀察到Gi>Gj的樣本有n1個、Gi≤Gj的樣本有n2個,在疾病樣本中滿足Gi>Gj的樣本有m1個、Gi≤Gj的樣本有m2個。利用Fisher 精確檢驗,可檢驗Gi、Gj間相對表達秩次關(guān)系在正常和疾病樣本間分布是否存在差異。經(jīng)多重假設(shè)檢驗校正后,滿足假陽性發(fā)現(xiàn)率(FDR)<5%的基因?qū)Χx為逆轉(zhuǎn)基因?qū)Α?/p>

    1.2.3 篩選具有潛在疾病分子亞型鑒別能力的基因?qū)τ谠诩膊≈泻Y選得到的逆轉(zhuǎn)基因?qū)?,按如下步驟進一步篩選具有潛在疾病分子亞型鑒別能力的基因?qū)Γ孩拍孓D(zhuǎn)對的秩次關(guān)系的改變只在20%~80%的疾病患者之中發(fā)生。這是為了確?;?qū)哂需b別疾病分子亞型的能力。⑵對于任意逆轉(zhuǎn)對(Gi,Gj),根據(jù)其相對表達秩次關(guān)系,可將疾病樣本分為兩組,Gi>Gj為1 組,Gi≤Gj為1 組。然后利用t檢驗,控制FDR 為5%,識別兩組間的差異基因,并基于KEGG(京都基因與基因組百科全書,https://www. kegg. jp/)通路數(shù)據(jù)庫對兩組間識別的差異基因進行功能富集分析。若一個生物學通路顯著富集了差異基因,則認為該通路發(fā)生了生物學功能的擾動。對于一個逆轉(zhuǎn)基因?qū)?,可按其在疾病樣本中的相對表達秩次關(guān)系將疾病樣本分成兩組。如果這兩組樣本間存在差異表達基因,同時存在生物學功能的擾動,則認為該基因?qū)哂需b別潛在疾病分子亞型的能力,稱其為分子亞型候選基因?qū)Α?/p>

    1.2.4 分子亞型識別首先,按照分子亞型候選基因?qū)_動通路的數(shù)目,將基因?qū)M行降序排列。然后,構(gòu)建一個分子亞型候選基因?qū)Α良膊颖镜木仃?,其中元素rtij為矩陣中第t個樣本中基因?qū)Γ╥,j)的相對秩次關(guān)系,其值為1 或0(如果Gi>Gj,則為1,如果Gi≤Gj,則為0)。以1 000 為梯度,分別取前k個基因?qū)Γ╧=1 000*n,n=1,2,3…)對應(yīng)的矩陣,利用歐式距離進行聚類分析,識別疾病分子亞型。為了保證結(jié)果的可靠性,對k個基因?qū)垲惤Y(jié)果,利用隨機實驗進行驗證:隨機從所有分子亞型候選基因?qū)χ刑暨xk 個基因?qū)M行聚類分析,重復(fù)100 次。如果隨機分類結(jié)果與前k個基因?qū)Φ姆诸惤Y(jié)果一致率<95%,則重新選擇標記。反之,將其作為分子亞型預(yù)測標記,用作后續(xù)分析。

    1.3 基于加權(quán)基因共表達網(wǎng)絡(luò)識別疾病分子亞型相關(guān)基因模塊基于加權(quán)基因共表達網(wǎng)絡(luò)(WGCNA)分析提取與疾病亞型顯著相關(guān)的模塊(用R 包WGCNA 實現(xiàn))[13]。首先,對背景基因表達矩陣相關(guān)系數(shù)進行加權(quán),使基因間的相互作用關(guān)系符合無標度分布。然后對基因進行分類,并將具有相似表達模式的基因分成一個模塊,最小模塊大?。╩in-ModuleSize)設(shè)置為100,其他參數(shù)設(shè)置為默認值。同一模塊的基因往往表現(xiàn)出相似的表達模式和功能[14]。

    1.4 模塊基因功能富集分析基于京都基因和基因組百科全書(KEGG)數(shù)據(jù)庫對模塊基因進行通路富集分析,用R包clusterProfile實現(xiàn)[15]。

    1.5 PPI 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和核心基因篩選基于蛋白質(zhì)互作在線數(shù)據(jù)庫STRING(www. string-db. org)對候選模塊內(nèi)的基因進行蛋白與蛋白之間的互作分析(PPI),利用網(wǎng)絡(luò)最大集團度(MCC)評分算法[公式⑵][16],識別PPI網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵基因。

    其中,集合S表示集合中元素的數(shù)量,S(ν)是包含ν 的最大集團的集合,(|C|-1)!是所有小于|C|的正整數(shù)的乘積。

    2 結(jié) 果

    2.1 具有潛在疾病分子亞型鑒別能力的基因?qū)Π凑辗椒▽W篩選具有潛在疾病分子亞型鑒別能力的基因?qū)α鞒??;跀?shù)據(jù)集GSE46960,在每個樣本中分別對基因的表達水平進行兩兩比較,形成基因?qū)Α翗颖镜?-1 矩陣X。Xij表示第i 個基因?qū)Γ℅a,Gb)在第j 個樣本中的相對表達秩次關(guān)系,其值為1或0(1代表Ga>Gb,0代表Ga≤Gb)。在7例正常嬰兒樣本中,有144 822 185個基因?qū)υ?0%以上的正常樣本組織中具有Ga>Gb的表達模式,其中有5 105 085個基因?qū)Φ南鄬Ρ磉_秩次關(guān)系在BA 樣本中發(fā)生顯著逆轉(zhuǎn)Ga≤Gb(Fisher 精確檢驗,F(xiàn)DR<0.05),暗示了這些基因?qū)Φ南鄬Ρ磉_秩次關(guān)系可能與BA 的發(fā)生發(fā)展相關(guān)。對每一個逆轉(zhuǎn)基因?qū)?,進一步根據(jù)其在疾病樣本中的相對表達秩次關(guān)系,將疾病樣本分為兩組(Ga>Gb為一組,Ga≤Gb為一組),然后識別兩組間的差異基因并基于KEGG數(shù)據(jù)庫進行功能富集分析,發(fā)現(xiàn)有4 836 202 個基因?qū)M足條件,用作后續(xù)分析。

    2.2 識別BA 的分子亞型基于亞型候選基因?qū)?,首先?gòu)建亞型候選基因?qū)Α良膊颖镜?-1 矩陣X。矩陣中xij表示第i 個基因?qū)υ诘趈 個樣本中的相對表達秩次關(guān)系,其值為1 或0(1 代表>,0 代表≤)。按照亞型候選基因?qū)Ω患降纳飳W功能通路個數(shù)由大到小進行排序,然后分別選取前1 000 對、2 000 對、3 000 對、4 000 對和5 000 對基因?qū)Γ瑢?4例BA 樣本分別進行聚類分析。結(jié)果顯示前3 000 2A),采用動態(tài)剪切法劃分模塊,合并相似度>75%的模塊,最終構(gòu)建了17 個共表達模塊(圖2B)。進一步分析了BA 不同亞型與各種基因模塊的相關(guān)性,發(fā)現(xiàn)洋紅色(Magenta)模塊與BA 亞型最相關(guān)(|r|=0.58,P=6×10-7)(圖2C)。

    圖2 BA亞型基因共表達網(wǎng)絡(luò)模塊的構(gòu)建

    基于KEGG數(shù)據(jù)庫,對Magenta模塊中涉及的基因進行富集分析,發(fā)現(xiàn)這些基因主要涉及PI3K-Akt信號通路、黏附斑激酶通路(FAK)和ECM 受體相互作用通路等(圖3A)。對、4 000 對、5 000 對的聚類結(jié)果與隨機情況一致。因此,本文將前3 000 對基因?qū)Φ木垲惤Y(jié)果作為BA分子亞型識別依據(jù)。聚類結(jié)果顯示64例BA 樣本明顯聚集為兩類:一類樣本個數(shù)為54 個,另一類樣本個數(shù)為10個(圖1A)。

    為了進一步驗證BA 中存在的不同分子亞型,我們把得到的前3 000 個亞型候選基因?qū)?yīng)用于GSE15235 數(shù) 據(jù)集中,GSE15235 數(shù)據(jù)集中43 例BA樣本中依然明顯聚集為兩大類:一類樣本個數(shù)15個,另一類樣本個數(shù)為28 個(圖1B)。通過數(shù)據(jù)集GSE46960、GSE15235 間兩類樣本間的差異基因比較發(fā)現(xiàn),在GSE46960 兩類間識別了436 個差異基因,GSE15235 兩類間識別了584 個差異基因,共交疊了75個差異基因(超幾何分布P=4.8×10-32),并且這75 個差異基因有69 個基因在兩組間失調(diào)方向一致(二項分布P=5.77×10-15)。

    圖1 BA樣本分子亞型分類

    2.3 BA 疾病亞型共表達模塊構(gòu)建及核心基因識別為了進一步分析BA 中不同亞型的基因表達模式,利用WGCNA 方法對數(shù)據(jù)集GSE46960構(gòu)建加權(quán)共表達網(wǎng)絡(luò)。使用無標度拓撲標準選擇β=8(圖

    將所有Magenta 模塊內(nèi)的基因?qū)隨TRING 數(shù)據(jù)庫以構(gòu)建PPI 網(wǎng)絡(luò),通過MCC 算法發(fā)現(xiàn)了10 個BA 亞型相關(guān)的核心基因(LUM、COL6A3、FBN1、SPARC、DCN、LAMA4、FAP、ANTXR1、LAMA2 和COL1A2)。LAMA2、LAMA4 和LUM 基因(圖中紅色基因)與其他蛋白質(zhì)的相互作用更頻繁(圖3B)。

    圖3 Magenta模塊中基因的KEGG通路富集分析和PPI網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

    對10個核心基因在GSE46960數(shù)據(jù)集的正常組織、BA亞型Ⅰ和亞型Ⅱ三組間的表達情況進行分析發(fā)現(xiàn),相對于正常組織,10 個基因在亞型Ⅰ中顯著高表達,而在亞型Ⅱ中顯著低表達(圖4A)。在GSE15235 數(shù)據(jù)集中,我們還發(fā)現(xiàn)這10 個核心基因的表達水平在纖維化和炎癥兩類樣本間有顯著差異,且纖維化組的表達水平顯著高于炎癥組(圖4B),與BA亞型Ⅰ和亞型Ⅱ一致。

    圖4 10個核心基因在不同亞型間的表達分布情況

    3 討 論

    本研究基于樣本內(nèi)基因間相對表達秩次關(guān)系,開發(fā)了疾病分子亞型識別算法,確定了在BA 疾病中存在兩組不同的疾病亞型,并利用WGCNA 分析篩選出了與亞型相關(guān)共表達基因模塊。通路富集分析顯示,Magenta 模塊內(nèi)基因主要涉及PI3K-Akt信號通路、黏附斑激酶通路(FAK)和ECM 受體相互作用通路等。有研究表明,PI3K-Akt 信號通路可能抑制NF-κB 和NLRP3 炎癥通路的蛋白表達,從而減少炎癥因子的分泌[17]。FAK 和ECM 受體相互作用通路抑制TGF-β1信號傳導(dǎo),降低成纖維細胞分化[18]。最后,本文還識別了與BA 分子亞型相關(guān)的10 個核心基因。其中,LAMA2 和LAMA4 可促進轉(zhuǎn)化生長因子(TGF-β)信號傳導(dǎo),而TGF-β 信號會阻止慢性損傷期間促纖維化FAP 的細胞凋亡,從而促進纖維化環(huán)境[19-20]。KRISHNAN A 等[21]研究表明,LUM 可在體外誘導(dǎo)生長因子β1(TGF-β1)轉(zhuǎn)化為促纖維化細胞因子。COL1A2和COL6A3編碼膠原蛋白,而膠原蛋白的過度表達是肝纖維化的基本特征。當肝星形細胞(HSCs)被激活時,基質(zhì)金屬蛋白(MMPs)的表達增加,同時MMPs 的抑制劑基質(zhì)金屬蛋白酶(TIMPs)的表達增加。如果TIMPs 增加過快,MMPs/TIMPs 的比值會發(fā)生變化,使細胞外基質(zhì)(ECM)的合成和降解失衡,促進纖維化的發(fā)展[22-23]。其余5個關(guān)鍵基因(FBN1、SPARC、DCN、FAP 和ANTXR1)雖然還未有其與BA 相關(guān)報道,但其參與了蛋白質(zhì)消化吸收、ECM-受體相互作用和PI3K-Akt 信號通路。其中ECM 的變化由多種介質(zhì)和生長因子誘導(dǎo),從而調(diào)節(jié)各種效應(yīng),如刺激血管生成、炎癥反應(yīng)和促進基質(zhì)侵襲,可導(dǎo)致成纖維細胞的遷移或分化,最終使細胞纖維化[24-25]。提示這10 個核心基因與BA 進行性肝炎、肝纖維化有關(guān)。

    在本研究中,正常樣本相對較少,在穩(wěn)定基因?qū)Y選過程中,可能引入一定的假陽性基因?qū)?,后續(xù)需要更多的正常樣本來驗證。同時,本研究篩選的亞型候選基因?qū)?shù)量較多,不利于后續(xù)聚類鑒別疾病亞型。因此,如何篩選出更少、更具有生物學意義的亞型候選基因?qū)κ俏磥淼难芯恐攸c。后續(xù)研究我們將考慮如基因在候選對中出現(xiàn)的頻率、基因間的表達相關(guān)性等因素進一步改進算法。

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