利用WGCNA挖掘特发性肺纤维化的调控因

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大家好！今天跟大家分享一篇发表在Throx（IF=9.6+）上的文献。文章利用?LungTissueResearchConsortiumdataset以及GEOdataset，分析并确定了特发性肺纤维化（IPF）的基因调控网络及其与肺功能的关系，并确定了与生存相关的模块。

题目：Genecorrelationnetworkanalysistoidentifyregulatoryfactorsinidiopathicpulmonaryfibrosis

利用基因相关网络分析确定特发性肺纤维化的调控因素

摘要

本文利用LungTissueResearchConsortiumdataset的个特发性肺纤维化（IPF）数据为实验组，GSE数据集作为对照组，分别随机分为非重叠的两组进行交叉验证差异基因的表达。通过差异表达基因，对两个IPF组应用一致性加权基因共表达分析（WGCNA），识别出了两组IPF重叠的共表达基因模块，然后分别进行肺功能、生物学功能和转录因子调控等方面分析。并进一步识别相关的转录因子及microRNA，构建模块、转录因子及microRNA的调控网络。最后采用多变量Cox比例风险模型，利用外周血基因表达数据集(GSE)评估IPF的临床相关性，确定了与生存相关的模块。

流程图

1.数据的获取和整理

所有数据均来自LungTissueResearchConsortiumdataset以及GEOdataset（GSE，GSE和GSE）。

2.差异基因表达

作者将每组IPF与两组对照组分别进行比较，确定差异表达基因。在个基因中，有个基因在至少一次比较中被鉴定为显著，个基因在所有四次比较中被鉴定为显著（见图2A）。随后对这些基因进行主成分分析，结果显示IPF组和对照组的样品有重叠，且有良好的分离指规数及调控（见图2B）。

图2

3.WGCNA构建基因共表达网络识别与IPF相关的模块

使用R/Bioconductor，对两组IPF差异共表达基因进行一致性WGCNA分析，作者确定了与IPF相关的16个模块，其中6个模块在IPF中上调，10个模块下调（见图2C）。模块与临床特征相关性结果显示：肺功能与9个模块相关；DLCO与ME3、ME4、ME5、ME14呈负相关，与ME2、ME10、ME13、ME16呈正相关；FVC与ME4、ME5、ME9呈负相关，与ME10、ME16呈正相关。而对照样本中不存在显著的相关性，结果见图3。

图3

4.模块的生物学功能分析

为进一步明确各模块密切相关的生物学功能，对模块内基因进行功能及通路富集分析，结果如下：免疫应答(ME5、ME7、ME9、ME11、ME12)；细胞外基质或收缩纤维(ME3,ME6,ME13，ME14)；特定肺结构的发育途径(ME1ME2)；细胞分裂，DNA复制和DNA修复(ME4)；细胞代谢和分解代谢过程(ME8,ME15，ME16）以及表面活性物质代谢(ME10)，结果见表3。

表3

5.模块调控分析

为明确各模块的生物调控网络，作者首先通过Cytoscape的iRegulonV.1.3插件鉴定各模块转录因子，随后利用GSE和GSE数据集识别与各模块相关的microRNA(miRNA)的表达，并使用multiMIR数据库目标数据集(miRTarBase)识别与每个模块的miRNAs相关的目标基因。最终，16个模块分别富集了25个转录因子和21个miRNA，并在Cytoscape中绘制了模块和转录因子的调控网络，以确定模块之间共有的调控因子（见图4）。

图4

注：每个模块的富集转录因子(白色)和相关miRNA(黄色)网络。疾病中上调的模块用矩形表示，疾病中下调的模块用六边形表示。生物功能分类为免疫反应(蓝色)和纤维化(绿色)，其余模块标记为紫色。

6.生存分析

为明确各模块与生存率的关系，作者以GSE数据集的57例IPF患者外周血RNA表达谱为独立队列，采用多变量Cox’s比例风险模型评估了各个模块在预测生存率方面的影响。在16个模块中，发现4个模块与生存显著相关(ME1p=0.,ME8p=0.,ME9p=0.,ME12p=0.)。多因素Cox的风险比例模型应用于这四个模块，分析显示ME1与生存率的相关性最大(见图5)。

图5A：GSEIPF数据集外周血RNA表达数据的Discriminativedimensionreduction(DDR)图，采用K-means聚类将样本分为两组(黄色和紫色)；

图5B：基因表达热图；

图5C：外周血中模块ME1基因高低表达两组（k-means聚类）的Kaplan-Meier曲线；

图5

结语

既往有使用转录组分析IPF的相关研究，但所使用的方法通常是单独测试基因，而在体内，基因功能是通过具有类似生物学功能的共表达基因网络来实现的。基于此，作者通过公共数据库，确定了IPF中相关调控因子的相关基因表达网络，为该疾病的病理过程提供了新的见解。文章思路清晰，技术路线明确，为WGCNA分析联合基因表达调控网络分析的一个较好的模板，值得一品。

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