加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析聯(lián)合機器學(xué)習(xí)法篩選缺血性心肌病生物標(biāo)記及免疫浸潤分析

尤紅俊　茍棋玲　趙倩倩　董夢雅

摘要目的：利用加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析（WGCNA）聯(lián)合機器學(xué)習(xí)法篩選缺血性心肌?。↖CM）的生物標(biāo)記，并進行免疫浸潤分析。方法：對來自基因表達(dá)綜合數(shù)據(jù)庫（GEO）的ICM轉(zhuǎn)錄譜進行差異分析。對差異表達(dá)基因（DEGs）進行基因本體（GO）富集分析和京都基因與基因組百科全書（KEGG）通路富集分析。整合WGCNA和套索回歸（LASSO）分析，篩選出ICM的生物標(biāo)記。繪制受試者工作特征曲線（ROC）評估其診斷效能，并進行免疫浸潤分析。結(jié)果：ICM左心室組織中有517個DEGs，主要參與細(xì)胞外基質(zhì)構(gòu)成、含膠原蛋白的細(xì)胞外基質(zhì)等；同時，DEGs參與磷脂酰肌醇3激酶/蛋白激酶B（PI3K/AKT）信號通路、絲裂原活化蛋白激酶（MAPK）信號通路、內(nèi)質(zhì)網(wǎng)中的蛋白質(zhì)加工、酪氨酸激酶/信號傳導(dǎo)子及轉(zhuǎn)錄激活因子（JAK/STAT）信號通路、糖尿病并發(fā)癥中的晚期糖基化終產(chǎn)物/晚期糖基化終產(chǎn)物受體（AGE/RAGE）信號通路、細(xì)胞凋亡、缺氧誘導(dǎo)因子1（HIF-1）信號通路等。鑒定出的生物標(biāo)記無孢蛋白（ASPN）和高溫需求絲氨酸肽酶1（HTRA1）具備良好的診斷效能。T淋巴細(xì)胞介導(dǎo)的免疫反應(yīng)在ICM的發(fā)生發(fā)展中發(fā)揮重要作用，并與ASPN和HTRA1顯著相關(guān)。結(jié)論：ASPN和HTRA1可作為ICM的生物標(biāo)記，并與T淋巴細(xì)胞顯著相關(guān)，在ICM的發(fā)病機制中發(fā)揮重要作用。

關(guān)鍵詞缺血性心肌??；加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析；機器學(xué)習(xí)；生物標(biāo)記；免疫浸潤

doi：10.12102/j.issn.1672-1349.2023.23.005

缺血性心肌?。╥schemic cardiomyopathy，ICM）是指因冠狀動脈病變引起的左心室收縮功能障礙，是心力衰竭常見的病因之一。冠心病的全球大流行造成多達(dá)2 600萬人受到心力衰竭的影響，全球衛(wèi)生系統(tǒng)損失超過300億美元［1-2］。ICM是一種慢性免疫系統(tǒng)激活狀態(tài)，免疫系統(tǒng)的失調(diào)、心肌梗死后的炎癥反應(yīng)及纖維化的過度活躍可導(dǎo)致心肌梗死后心肌的不良重塑，從而導(dǎo)致心力衰竭的發(fā)生［3］。炎癥和免疫反應(yīng)的治療性調(diào)節(jié)可能為預(yù)防梗死后心力衰竭帶來希望，因而開發(fā)精準(zhǔn)的生物標(biāo)記，并從免疫-炎癥角度探索其致病機制，對提高ICM的診治水平有著積極的臨床意義。

加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析（weighted gene co-expression network analysis，WGCNA）是一種常用的系統(tǒng)生物信息學(xué)方法，不僅用于構(gòu)建基因網(wǎng)絡(luò)，還用于檢測基因模塊和識別模塊中的核心基因和/或分子標(biāo)志物。WGCNA適用于復(fù)雜的多樣本轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，通過合適的加權(quán)系數(shù)對基因間的相關(guān)系數(shù)進行加權(quán)運算，使得基因網(wǎng)絡(luò)近似服從無尺度網(wǎng)絡(luò)分布，從而具有更好的統(tǒng)計性能，避免了由大量的多重校正導(dǎo)致的假陰性結(jié)果［4］。研究表明，WGCNA比未加權(quán)的網(wǎng)絡(luò)具有更穩(wěn)健的結(jié)果［5］。WGCNA不是將單個基因與表型聯(lián)系起來，而是關(guān)注少數(shù)模塊與性狀之間的關(guān)系，緩解了微陣列或測序數(shù)據(jù)分析中固有的多重檢驗問題，可更準(zhǔn)確地篩選出與疾病關(guān)聯(lián)密切的特定模塊及模塊內(nèi)基因［6］。

本研究通過對基因表達(dá)綜合數(shù)據(jù)庫（gene expression omnibus，GEO）中大樣本量的ICM病人和健康對照者左心室組織轉(zhuǎn)錄譜芯片數(shù)據(jù)進行生物信息學(xué)分析，包括運用R語言篩選出差異表達(dá)基因（differentially expressed genes，DEGs），并進行基因本體（Gene Ontology，GO）和京都基因與基因組百科全書（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，KEGG）通路富集分析，探討DEGs在ICM發(fā)生發(fā)展中的作用。同時，進行WGCNA分析，計算基因之間的相關(guān)性，構(gòu)建加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)，與臨床表型相結(jié)合進一步分析基因與臨床表型之間的關(guān)系，篩選出ICM候選分子標(biāo)志物，并整合機器學(xué)習(xí)法套索回歸（least absolute shrinkage and selection operator，LASSO）分析，提高分子標(biāo)志物鑒定的準(zhǔn)確性，再進行免疫浸潤分析，探索鑒定的分子標(biāo)志物與免疫細(xì)胞關(guān)聯(lián)性，從而揭示ICM免疫相關(guān)分子機制，為臨床診療提供更多理論依據(jù)。

1資料與方法

1.1數(shù)據(jù)下載及預(yù)處理

在GEO數(shù)據(jù)庫［7-8］中搜索“ischemic cardiomyopathy”，獲取數(shù)據(jù)集GSE5406、GSE42955和GSE57338。剔除非ICM病人，保留ICM病人和健康對照的左心室心肌組織樣本，樣本量及資源貢獻(xiàn)見表1。用“sva”包合并GSE5406和GSE42955，作為訓(xùn)練集，GSE57338作為驗證集。

表1數(shù)據(jù)集信息數(shù)據(jù)集平臺樣本量（例）貢獻(xiàn)者GSE5406（訓(xùn)練集）GPL96ICM（108）；健康對照（16）Cappola T P，Margulies K B，Putt M E，et alGSE42955（訓(xùn)練集）GPL6244ICM（12）；健康對照（5）Molina-Navarro M M，Roselló-Lletí E，Tarazón E，et alGSE57338（驗證集）GPL11532ICM（136）；健康對照（95）Liu Y，Morley M P，Brandimarto J，et al

1.2差異表達(dá)分析

采用統(tǒng)計軟件R4.1.1中l(wèi)imma包進行基因差異表達(dá)分析。以|fold change（FC）|＞1.2及P＜0.05為差異表達(dá)基因的篩選條件，并以R語言ggplot2包和pheatmap包繪制火山圖和熱圖可視化DEGs。

1.3DEGs富集分析

利于R語音ClusterProfiler包、org.Hs.eg.db包、enrichplot包等對DEGs進行GO和KEGG分析［9-10］。GO分析分別在生物學(xué)過程（biological processes，BP）、細(xì)胞組分（cellular component，CC）和分子功能（molecular function，MF）3個方面對基因進行功能注釋［11］。并利用R語言ggplot2包將結(jié)果可視化。P＜0.05被認(rèn)為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

1.4WGCNA

采用R包WGCNA進行WGCNA［5］，并使用“pickSoftThreshold”函數(shù)分析1～20的參數(shù)值。構(gòu)建權(quán)重基因網(wǎng)絡(luò)，選擇最佳軟閾值，既保證網(wǎng)絡(luò)接近無尺度分布，又保證網(wǎng)絡(luò)平均連通性不會太小，利于網(wǎng)絡(luò)包含足夠信息以挖掘模塊。在層次聚類樹中，為了保證模塊的可靠性，將基因集的最小數(shù)目設(shè)定為25個。在構(gòu)建模塊之后，設(shè)定合并閾值為0.25，經(jīng)動態(tài)分支切割得到若干合并后的模塊。

1.5關(guān)鍵模塊的鑒定

為了鑒定與臨床性狀顯著相關(guān)的關(guān)鍵模塊，分析臨床性狀與模塊特征基因之間的相關(guān)性，并以熱圖展示。與ICM呈最正相關(guān)的模塊被確定為關(guān)鍵模塊?；蝻@著性（gene significance，GS）為基因表達(dá)與每個臨床特征本身的相關(guān)性。模塊隸屬度（module membership，MM）為基因表達(dá)與模塊之間的關(guān)系。為了驗證模塊-性狀的關(guān)聯(lián)，采用Pearson相關(guān)分析檢驗GS與MM的相關(guān)性。

1.6核心基因的鑒定

按基因重要性（過濾條件設(shè)定為＞0.5）和基因與模塊相關(guān)性（過濾條件設(shè)定為＞0.8）篩選關(guān)鍵模塊內(nèi)的關(guān)鍵基因，再與DEGs繪制韋恩圖，獲得交集基因，最后進行LASSO分析獲得核心基因。LASSO是一種具有特征選擇功能的回歸分析模型，屬于機器學(xué)習(xí)方法之一。LASSO回歸算法通過R語言中的glmnet包實現(xiàn)，用以篩選區(qū)分疾病和正常的生物標(biāo)記。

1.7核心基因診斷效能評估

比較訓(xùn)練集和驗證集中核心基因的表達(dá)水平來檢測核心基因作為生物標(biāo)記的準(zhǔn)確性和可靠性，并繪制箱線圖。利用pROC包在訓(xùn)練集和驗證集中分別繪制受試者工作特征曲線（receiver operator characteristic curve，ROC），并計算曲線下面積（area under the curve，AUC）評估核心基因作為生物標(biāo)記區(qū)分疾病或正常的診斷效能。

1.8免疫浸潤分析

單樣本基因集富集分析（single sample gene set enrichment analysis，ssGSEA）［12］根據(jù)表達(dá)譜計算每個基因的rank值，統(tǒng)計分析得到每個樣本的免疫細(xì)胞的相對含量，有助于了解疾病狀態(tài)下組織中所有免疫細(xì)胞的浸潤情況，并探究其與疾病轉(zhuǎn)歸的關(guān)系。采用ssGSEA算法分析ICM中28種免疫細(xì)胞在免疫浸潤微環(huán)境中的比例。并將核心基因與免疫細(xì)胞進行相關(guān)性分析。采用R語言pheatmap包和vioplot包繪制熱圖和小提琴圖以可視化。

1.9統(tǒng)計學(xué)處理

采用R語言進行統(tǒng)計分析，以P＜0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2結(jié)果

2.1基因差異表達(dá)分析

合并GSE5406和GSE42955為訓(xùn)練集后，共篩選出517個DEGs，其中220個上調(diào)，297個下調(diào)。對DEGs繪制可視化火山圖，詳見圖1。取差異顯著前100個基因繪制熱圖，詳見圖2。

2.2DEGs富集分析

GO富集分析提示DEGs主要參與對折疊蛋白的應(yīng)答、對拓?fù)溴e誤蛋白質(zhì)的應(yīng)答、細(xì)胞外基質(zhì)構(gòu)成、含膠原蛋白的細(xì)胞外基質(zhì)、纖維膠原蛋白三聚體、帶狀膠原纖維、細(xì)胞外基質(zhì)結(jié)構(gòu)成分賦予抗拉強度等，詳見圖3。DEGs參與磷脂酰肌醇3激酶/蛋白激酶B（phosphatidylinositol 3 kinase/AKT，PI3K/AKT）信號通路、絲裂原活化蛋白激酶（mitogen-activated protein kinase，MAPK）信號通路、內(nèi)質(zhì)網(wǎng)中的蛋白質(zhì)加工、酪氨酸激酶-信號傳導(dǎo)子及轉(zhuǎn)錄激活子（Janus kinase/signal transducer and activator of transcription，JAK/STAT）信號通路、糖尿病并發(fā)癥中的晚期糖基化終產(chǎn)物-晚期糖基化終產(chǎn)物受體（advanced glycation endproducts/receptor for advanced glycation endproducts，AGE/RAGE）信號通路、細(xì)胞凋亡、缺氧誘導(dǎo)因子1（hypoxia-inducible factor1，HIF-1）信號通路等，詳見圖4。

2.3WGCNA鑒定關(guān)鍵模塊

通過WGCNA，選定最佳軟閾值為6，既保證網(wǎng)絡(luò)接近無尺度分布，又保證網(wǎng)絡(luò)平均連通性不會太小。經(jīng)動態(tài)分支切割得到24個模塊。臨床性狀（ICM患病狀態(tài)）與模塊特征基因之間的相關(guān)性分析可見，紫色模塊（MEviolet）與ICM呈正相關(guān)（相關(guān)系數(shù)＝0.64，P＜0.001），被確定為關(guān)鍵模塊。詳見圖5～圖10。

2.4核心基因的鑒定

紫色模塊（MEviolet）按基因重要性（＞0.5）和基因與模塊相關(guān)性（＞0.8）篩選出關(guān)鍵模塊內(nèi)關(guān)鍵基因為無孢蛋白（ASPN）、高溫需求絲氨酸肽酶1（high-temperature requirement A serine peptidase 1，HTRA1）和富含亮氨酸重復(fù)蛋白的免疫球蛋白超家族（immunoglobulin superfamily containing leucine-rich repeat protein，ISLR），并與DEGs繪制韋恩圖，詳見圖11，獲得3個交集基因（ASPN、HTRA1和ISLR）。進行LASSO分析，最終獲得2個核心基因（ASPN和HTRA1），詳見圖12。

2.5核心基因診斷效能評估

在訓(xùn)練集和驗證集中比較核心基因ASPN和HTRA1的表達(dá)水平，具有一致性，在ICM中均顯著上調(diào)，繪制箱線圖，見圖13。利用訓(xùn)練集和驗證集分別繪制ROC，AUC提示ASPN和HTRA1作為生物標(biāo)記區(qū)分ICM或正常具備良好的診斷效能（AUC均＞0.85）。詳見圖14。

2.6免疫浸潤分析

免疫浸潤分析顯示，在ICM心肌組織中活化的CD8＋T細(xì)胞、γδT細(xì)胞、輔助型T細(xì)胞2（T helper 2 cell，Th2）、效應(yīng)記憶型CD4＋T細(xì)胞、中央記憶型CD4＋T細(xì)胞顯著上調(diào)；活化的樹突狀細(xì)胞、輔助型T細(xì)胞17（T helper 17 cell，Th17）顯著下調(diào)。詳見圖15。

上調(diào)的核心基因ASPN、HTRA1與免疫細(xì)胞相關(guān)性分析如圖16所示，其中，γδT細(xì)胞、中央記憶型CD4＋T細(xì)胞與ASPN、HTRA1均呈正相關(guān)，活化的CD8＋T細(xì)胞、效應(yīng)記憶型CD4＋T細(xì)胞分別與HTRA1呈正相關(guān)，活化的樹突狀細(xì)胞與ASPN、HTRA1均呈正相關(guān)。

3討論

本研究結(jié)果顯示，與健康對照者左心室組織比較，ICM存在517個DEGs。富集分析發(fā)現(xiàn)，DEGs的功能主要集中在細(xì)胞外基質(zhì)構(gòu)成、含膠原蛋白的細(xì)胞外基質(zhì)等；同時，DEGs參與PI3K/AKT信號通路、MAPK信號通路、內(nèi)質(zhì)網(wǎng)中的蛋白質(zhì)加工、JAK/STAT信號通路、AGE/RAGE信號通路、細(xì)胞凋亡、HIF-1信號通路等，進一步提示免疫-炎癥相關(guān)基因在ICM發(fā)病機制中的作用。

線粒體未折疊蛋白反應(yīng)（unfolded protein response，UPR）是關(guān)鍵的進化保守信號通路之一，通過激活蛋白酶、伴侶蛋白和抗氧化酶，清除錯誤或未折疊的蛋白質(zhì)等來恢復(fù)線粒體功能、維持細(xì)胞內(nèi)穩(wěn)態(tài)［13-14］。UPR通路的適度激活能夠保護心肌缺血/再灌注損傷［14］。而UPR通路的過度激活則會促進心肌細(xì)胞凋亡，參與ICM在內(nèi)的多種心血管疾病的發(fā)生發(fā)展。研究顯示，通過調(diào)節(jié)參與UPR的蛋白質(zhì)激酶RNA樣內(nèi)質(zhì)網(wǎng)激酶（protein kinase RNA-like endoplasmic reticulum kinase，PERK）信號通路可減少心肌細(xì)胞凋亡［15］。抑制UPR通路可抑制心肌梗死后心律失常的發(fā)生［16］。提示UPR信號通路對于維持正常心肌細(xì)胞功能至關(guān)重要，恢復(fù)其正常功能可能是ICM治療的關(guān)鍵方向之一。心肌梗死后細(xì)胞外基質(zhì)的纖維增生是一種正常的防御反應(yīng)，目的是快速關(guān)閉缺血受損區(qū)域，維持心肌組織的完整性，但I(xiàn)CM中細(xì)胞外基質(zhì)反應(yīng)過度可能導(dǎo)致纖維分隔增多和心臟舒張功能障礙，因此，心肌梗死后細(xì)胞外基質(zhì)反應(yīng)過程的平衡對于維持心臟正常的結(jié)構(gòu)和功能至關(guān)重要［17］。研究表明，在心肌缺血再灌注損傷模型中，通過抑制細(xì)胞外基質(zhì)的產(chǎn)生，可減少心肌細(xì)胞凋亡、減少心肌梗死面積［18］。研究顯示，ASPN在ICM細(xì)胞外基質(zhì)的重塑中發(fā)揮著特異性的作用［19-20］。研究表明，維持正常的細(xì)胞外基質(zhì)結(jié)構(gòu)，能夠提高心臟來源的干細(xì)胞和祖細(xì)胞的生存能力，從而促進心臟修復(fù)，是ICM的治療選擇之一［21］。這些結(jié)果提示細(xì)胞外基質(zhì)也可能是ICM治療的靶點之一。ICM發(fā)生發(fā)展過程中涉及多條信號通路。研究發(fā)現(xiàn)，PI3K/AKT信號通路通過促進纖維化、增加氧化應(yīng)激、誘導(dǎo)細(xì)胞焦亡和凋亡等多種途徑參與缺血誘導(dǎo)的心肌病變［22-25］。而MAPK信號通路則能夠通過增加細(xì)胞凋亡、促進炎癥反應(yīng)、增加鐵死亡和自噬反應(yīng)等參與ICM的發(fā)生發(fā)展［26-29］。JAK/STAT信號通路能夠促進巨噬細(xì)胞向促炎表型轉(zhuǎn)化、增加心肌細(xì)胞凋亡、提高氧化應(yīng)激水平來參與心肌缺血再灌注損傷［30-33］。雖然AGE/RAGE信號通路參與多種心血管疾病的發(fā)生發(fā)展，但其在ICM中的研究仍然有限［34］。研究顯示，AGE/RAGE信號通路的激活可能通過促進細(xì)胞凋亡等途徑來加重心肌細(xì)胞缺血損傷［35-36］。這些結(jié)果提示ICM的發(fā)病機制涉及多個生物過程和多條信號通路，針對這些方向進一步研究，可能探索出ICM新的治療靶點。

本研究通過WGCNA和LASSO分析等鑒定出在ICM發(fā)生發(fā)展過程中的2個核心基因（ASPN和HTRA1）。并利用外部數(shù)據(jù)集驗證了其在ICM中具有良好的診斷效能。ASPN是富含亮氨酸的小蛋白聚糖（small leucine rich proteoglycan，SLRP）Ⅰ類家族成員，其主要作用是作為轉(zhuǎn)化生長因子（transforming growth factor，TGF）-β的天然抑制劑，調(diào)節(jié)與其受體的相互作用［37］。研究顯示，ASPN在ICM及擴張型心肌病中表達(dá)顯著升高，是心力衰竭的生物標(biāo)志物之一［37-38］，這與本研究結(jié)果一致。但是，目前對于ASPN在ICM發(fā)生發(fā)展中的作用機制尚未明確。有學(xué)者認(rèn)為其在心肌缺血再灌注損傷過程中的升高是機體的一種自我保護，是對TGF-β釋放和其下游信號通路激活的負(fù)反饋，增加ASPN水平能夠減輕心肌細(xì)胞死亡，降低心肌纖維化和梗死面積，而降低ASPN則損害心肌功能，這些現(xiàn)象可能與ASPN增加線粒體呼吸能力、抑制TGF-β誘導(dǎo)的SMAD2/3信號通路有關(guān)［37］。HTRA1是一種絲氨酸蛋白酶，目前缺乏其與ICM或心力衰竭關(guān)系及機制的研究。但是HTRA1能夠通過結(jié)合TGF-β家族的多種蛋白質(zhì)從而抑制其功能［39］。研究顯示，HTRA1-/-小鼠表現(xiàn)為血管內(nèi)膜增厚、中膜平滑肌異常，最終造成血流減少［40］。本研究結(jié)果顯示，在ICM中HTRA1水平顯著升高，但其機制仍需進一步研究。

本研究進行了免疫細(xì)胞浸潤分析，發(fā)現(xiàn)與健康對照相比，7種細(xì)胞在ICM中的含量有顯著差異。在心肌遭受缺血這種非免疫介導(dǎo)的損傷后，固有和浸潤的免疫細(xì)胞就激活了炎癥/修復(fù)通路，而病理性炎癥和組織修復(fù)（生理性炎癥）之間的動態(tài)平衡對心力衰竭的發(fā)生發(fā)展至關(guān)重要［41］。T淋巴細(xì)胞介導(dǎo)的免疫反應(yīng)在冠心病和心力衰竭的進展中發(fā)揮核心作用，本研究結(jié)果也提示，大部分在ICM中含量顯著變化的免疫細(xì)胞是T細(xì)胞，與之前的報道［42］一致。研究顯示，CD8＋T細(xì)胞、CD4＋T細(xì)胞、Th2等細(xì)胞在ICM的心肌、循環(huán)及淋巴組織中數(shù)量均升高，而缺乏B細(xì)胞和/或T細(xì)胞的小鼠則表現(xiàn)出更好的心功能［43-44］。與本研究結(jié)果一致。但是目前關(guān)于ASPN、HTRA1與這些免疫細(xì)胞關(guān)系的報道較少，需要在未來的研究中進一步探索。

綜上所述，本研究鑒定的2個核心基因 ASPN和HTRA1通過多種免疫炎癥通路參與ICM的發(fā)生發(fā)展，是ICM防治的潛在靶點。

參考文獻(xiàn)：

［1］BRAUNWALD E.The war against heart failure：the Lancet lecture［J］.The Lancet，2015，385（9970）：812-824.

［2］VIRANI S S，ALONSO A，BENJAMIN E J，et al.Heart disease and stroke statistics-2020 update：a report from the American Heart Association［J］.Circulation，2020，141（9）：e139-e596.

［3］BANSAL S S，ISMAHIL M A，GOEL M，et al.Response by bansal et al to letter regarding article，"dysfunctional and proinflammatory regulatory T-lymphocytes are essential for adverse cardiac remodeling in ischemic cardiomyopathy"［J］.Circulation，2019，139（24）：206-221.

［4］LANGFELDER P，HORVATH S.WGCNA：an R package for weighted correlation network analysis［J］.BMC Bioinformatics，2008.DOI：10.1186/1471-2105-9-559.

［5］ZHANG B，HORVATH S.A general framework for weighted gene co-expression network analysis［J］.Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology，2005.DOI：10.2202/1544-6115.1128.

［6］FULLER T F，GHAZALPOUR A，ATEN J E，et al.Weighted gene coexpression network analysis strategies applied to mouse weight［J］.Mammalian Genome，2007，18（6）：463-472.

［7］EDGAR R，DOMRACHEV M，LASH A E.Gene expression omnibus：NCBI gene expression and hybridization array data repository［J］.Nucleic Acids Research，2002，30（1）：207-210.

［8］BARRETT T，WILHITE S E，LEDOUX P，et al.NCBI GEO：archive for functional genomics data sets-update［J］.Nucleic Acids Research，2013，41（D1）：D991-D995.

［9］OGATA H，GOTO S，SATO K，et al.KEGG：Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes［J］.Nucleic Acids Research，1999，27（1）：29-34.

［10］ASHBURNER M，BALL C A，BLAKE J A，et al.Gene ontology：tool for the unification of biology.The Gene Ontology Consortium［J］.Nature Genetics，2000，25（1）：25-29.

［11］HUANG D W，SHERMAN B T，LEMPICKI R A.Systematic and integrative analysis of large gene lists using DAVID bioinformatics resources［J］.Nature Protocols，2009，4（1）：44-57.

［12］HNZELMANN S，CASTELO R，GUINNEY J.GSVA：gene set variation analysis for microarray and RNA-seq data［J］.BMC Bioinformatics，2013.DOI：10.1186/1471-2105-14-7.

［13］AZAM T，ZHANG H Y，ZHOU F C，et al.Recent advances on drug development and emerging therapeutic agents through targeting cellular homeostasis for ageing and cardiovascular disease［J］.Frontiers in Aging，2022.DOI：10.3389/fragi.2022.888190.

［14］JI H Z，WANG J，MUID D，et al.FUNDC1 activates the mitochondrial unfolded protein response to preserve mitochondrial quality control in cardiac ischemia/reperfusion injury［J］.Cellular Signalling，2022.DOI：10.1016/j.cellsig.2022.110249.

［15］MONCEAUX K，GRESSETTE M，KAROUI A，et al.Ferulic acid，pterostilbene，and tyrosol protect the heart from ER-stress-induced injury by activating SIRT1-dependent deacetylation of eIF2α［J］.International Journal of Molecular Sciences，2022，23（12）：6628.

［16］LIU M，LIU H，PARTHIBAN P，et al.Inhibition of the unfolded protein response reduces arrhythmia risk after myocardial infarction［J］.Journal of Clinical Investigation，2021，131（18）：e147836.

［17］PIＡTEK-MATUSZAK P，PASAWSKI R，PASAWSKA U，et al.Assessment of myocardial diastolic dysfunction as a result of myocardial infarction and extracellular matrix regulation disorders in the context of mesenchymal stem cell therapy［J］.Journal of Clinical Medicine，2022，11（18）：5430.

［18］GE Y，LIU L S，LUO L A，et al.MIR22HG aggravates oxygen-glucose deprivation and reoxygenation-induced cardiomyocyte injury through the miR-9-3p/SH2B3 axis［J］.Cardiovascular Therapeutics，2022.DOI：10.1155/2022/7332298.

［19］HUANG C Q，SHARMA A，THAKUR R，et al.Asporin，an extracellular matrix protein，is a beneficial regulator of cardiac remodeling［J］.Matrix Biology，2022，110（4）：40-59.

［20］ZHAO Y M，GODIER-FURNEMONT A，BAX N A M，et al.Changes in extracellular matrix in failing human non-ischemic and ischemic hearts with mechanical unloading［J］.Journal of Molecular and Cellular Cardiology，2022，166（2）：137-151.

［21］PARK H J，DE JESUS MORALES K J，BHERI S，et al.Bidirectional relationship between cardiac extracellular matrix and cardiac cells in ischemic heart disease［J］.Stem Cells，2021，39（12）：1650-1659.

［22］CHEN L，YU Y Y，LIU J，et al.Modular networks and genomic variation during progression from stable angina pectoris through ischemic cardiomyopathy to chronic heart failure［J］.Mol Med，2022，28（1）：140.

［23］ZHANG B F，LIU G，HUANG B，et al.KDM3A attenuates myocardial ischemic and reperfusion injury by ameliorating cardiac microvascular endothelial cell pyroptosis［J］.Oxidative Medicine and Cellular Longevity，2022.DOI：10.1155/2022/4622520.

［24］GUO B B，CAO J X，LIU Y，et al.Cardiac protection of a novel lupane-type triterpenoid from injuries induced by hypoxia-reperfusion［J］.International Journal of Molecular Sciences，2022，23（16）：9473.

［25］YAN T X，LI X，NIAN T T，et al.Salidroside inhibits ischemia/reperfusion-induced myocardial apoptosis by targeting mir-378a-3p via the Igf1r/PI3K/Akt signaling pathway［J］.Transplantation Proceedings，2022，54（7）：1970-1983.

［26］WANG Y，GAO H，CAO X H，et al.Role of GADD45A in myocardial ischemia/reperfusion through mediation of the JNK/p38 MAPK and STAT3/VEGF pathways［J］.International Journal of Molecular Medicine，2022，50（6）：144.

［27］NASEROLESLAMI M，SHARIFI M，NIRI N M，et al.Retraction note：simvastatin-loaded nano-niosomes efficiently downregulates the MAPK-NF-κB pathway during the acute phase of myocardial ischemia-reperfusion injury［J］.Molecular Biology Reports，2023，50（6）：5533.

［28］ZHANG Q H，PENG Y F，LIU J Y，et al.7-hydroxyflavone alleviates myocardial ischemia/reperfusion injury in rats by regulating inflammation［J］.Molecules，2022，27（17）：5371.

［29］ZHENG Y，GAO W Q，ZHANG Q，et al.Ferroptosis and autophagy-related genes in the pathogenesis of ischemic cardiomyopathy［J］.Frontiers in Cardiovascular Medicine，2022.DOI：10.3389/fcvm.2022.906753.

［30］XU M，LI X Y，SONG L C.Baicalin regulates macrophages polarization and alleviates myocardial ischaemia/reperfusion injury via inhibiting JAK/STAT pathway［J］.Pharmaceutical Biology，2020，58（1）：655-663.

［31］MA P，LI Y，WANG S S，et al.SOCS3 promotes myocardial cell apoptosis in myocardial ischemia reperfusion rats via JAK/STAT signaling pathway［J］.Minerva Cardioangiologica，2020，68（2）：164-166.

［32］WY Z，QL Z，MJ X.Effects of propofol on myocardial ischemia reperfusion injury through inhibiting the JAK/STAT pathway［J］.European Review for Medical and Pharmacological Sciences，2019，23（14）：6339-6345.

［33］FAN S，SUN J，LI R，et al.Lycopene protects myocardial ischemia injury through anti-apoptosis and anti-oxidative stress［J］.Eur Rev Med Pharmacol Sci，2019，23（7）：3096-3104.

［34］LEE T W，KAO Y H，CHEN Y J，et al.Therapeutic potential of vitamin D in AGE/RAGE-related cardiovascular diseases［J］.Cellular and Molecular Life Sciences，2019，76（20）：4103-4115.

［35］KHODEER D M，ZAITONE S A，F(xiàn)ARAG N E，et al.Cardioprotective effect of pioglitazone in diabetic and non-diabetic rats subjected to acute myocardial infarction involves suppression of AGE-RAGE axis and inhibition of apoptosis［J］.Canadian Journal of Physiology and Pharmacology，2016，94（5）：463-476.

［36］KANEKO M，BUCCIARELLI L，HWANG Y C，et al.Aldose reductase and AGE-RAGE pathways：key players in myocardial ischemic injury［J］.Annals of the New York Academy of Sciences，2005，1043（1）：702-709.

［37］NAKAJIMA M，KIZAWA H，SAITOH M，et al.Mechanisms for asporin function and regulation in articular cartilage［J］.Journal of Biological Chemistry，2007，282（44）：32185-32192.

［38］ZHANG K，WU M，QIN X Y，et al.Asporin is a potential promising biomarker for common heart failure［J］.DNA and Cell Biology，2021，40（2）：303-315.

［39］LIN X L，YANG T K，LIU X，et al.TGF-β/smad signalling activation by HTRA1 regulates the function of human lens epithelial cells and its mechanism in posterior subcapsular congenital cataract［J］.International Journal of Molecular Sciences，2022，23（22）：14431.

［40］KATO T，MANABE R I，IGARASHI H，et al.Candesartan prevents arteriopathy progression in cerebral autosomal recessive arteriopathy with subcortical infarcts and leukoencephalopathy model［J］.Journal of Clinical Investigation，2021，131（22）：e140555.

［41］STRASSHEIM D，DEMPSEY E C，GERASIMOVSKAYA E，et al.Role of inflammatory cell subtypes in heart failure［J］.Journal of Immunology Research，2019.DOI：10.1155/2019/2164017.

［42］FUKUNAGA T，SOEJIMA H，IRIE A，et al.Relation between CD4＋ T-cell activation and severity of chronic heart failure secondary to ischemic or idiopathic dilated cardiomyopathy［J］.The American Journal of Cardiology，2007，100（3）：483-488.

［43］CARINA G，ANDR S，SEBASTIAN M，et al.CD8＋ T cells with specificity for a model antigen in cardiomyocytes can become activated after transverse aortic constriction but do not accelerate progression to heart failure［J］.Frontiers in Immunology，2018.DOI：10.3389/fimmu.2018.02665.

［44］NEVERS T，SALVADOR A M，GRODECKI-PENA A，et al.Left ventricular T-cell recruitment contributes to the pathogenesis of heart failure［J］.Circulation Heart Failure，2015，8（4）：776-787.

（收稿日期：2023-05-16）

（本文編輯鄒麗）