血管样本生物信息学分析鉴定烟雾病相关的潜在关键基因

作     者：刘洋 杨俊华 吴俊 王硕 LIU Yang;YANG Junhua;WU Jun;WANG Shuo

作者机构：首都医科大学附属北京天坛医院神经外科北京100070 

出 版 物：《中国卒中杂志》 (Chinese Journal of Stroke)

年 卷 期：2024年第19卷第4期

页      面：431-439页

学科分类：1002[医学-临床医学] 10[医学] 

主　　题：烟雾病 生物信息学分析 基因表达数据 枢纽基因 

摘      要：目的本研究对烟雾病患者血管样本的差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)进行生物信息学鉴定和分析,旨在探讨烟雾病的潜在发病机制。方法本研究以烟雾病和颈内动脉瘤患者大脑血管样本为研究对象。利用R语言线性模型微阵列数据(linear models for microarray data,limma)分析包对基因表达综合数据库(gene expression omnibus,GEO)中的GSE141025数据集进行分析,该数据集涵盖4例烟雾病患者和4例颈内动脉瘤患者的大脑中动脉和颞浅动脉样本各1个,共计16个样本。选择烟雾病患者的大脑中动脉、颞浅动脉及颈内动脉瘤患者的颞浅动脉共12个样本进行DEGs筛选。通过R语言功能富集分析工具包clusterProfiler,对筛选出的DEGs进行基因本体(gene ontology,GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)通路分析。利用STRING数据库构建蛋白质-蛋白质相互作用(proteinprotein interaction,PPI)网络,并使用网络可视化软件Cytoscape进行蛋白质网络的可视化和枢纽基因筛选。结果本研究在烟雾病患者的大脑中动脉与颞浅动脉样本间鉴定出138个DEGs,包括18个上调基因和120个下调基因。GO富集分析显示,以上DEGs在细胞外基质、受体配体活性和生长因子活性等方面显著富集,可能与烟雾病相关的血管病变和神经保护机制有关。KEGG通路分析提示,DEGs主要在酪氨酸代谢通路中富集。通过PPI网络分析,共筛选出9个枢纽基因,包括骨膜蛋白(periostin,POSTN)、脑源性神经营养因子(brain derived neurotrophic factor,BDNF)、血小板衍生生长因子受体α(platelet derived growth factor receptor alpha,PDGFRA)、Thy-1细胞表面抗原(Thy-1 cell surface antigen,THY1)、ⅩⅤ型胶原蛋白α1链(collagen typeⅩⅤalpha 1 chain,COL15A1)、成纤维细胞生长因子7(fibroblast growth factor 7,FGF7)、光蛋白聚糖(l umi can,LUM)、层粘连蛋白α2亚基(laminin subunit alpha 2,LAMA2)和RELN(reelin)。此外,上调基因delta样典型Notch配体4(delta like canonical Notch ligand 4,DLL4)在本研究中首次被发现可能在烟雾病中扮演重要角色,或与烟雾病的病理性血管生成有关。结论细胞外基质、生长因子及其受体的表达失调等可能参与烟雾病的发病过程。DEGs分析筛选出的枢纽基因(POSTN、BDNF、PDGFRA、THY1、COL15A1、FGF7、LUM、LAMA2、RELN)以及DLL4可能在烟雾病的病理形成过程中发挥作用。