文献详解 慢性阻塞性肺疾病血浆miRNA–mRNA调控网络及功能分析

对于生信小白来说,如果无需代码和编程,通过各种在线数据库点点鼠标就能得到有意义的数据,然后把科学故事按逻辑讲述出来,可以说不仅增加对科研的兴趣和信心,也对后续研究提供指导和参考。今天和大家一起学习2020年9月发表于International Journal of Chronic Obstructive Pulmonary Disease(影响因子:2.772)的纯生信文章Construction of Potential miRNA-mRNA Regulatory Network in COPD Plasma by Bioinformatics Analysis。文章主要探索慢性阻塞性肺疾病血浆miRNA–mRNA调控网络及功能分析,涉及的数据库主要包括GEO、FunRich、miRNet、DAVID和STRING。

慢性阻塞性肺疾病(Chronic obstructive pulmonary disease,COPD)以持续的呼吸症状、进行性气流受限和缺乏有效治疗为特征,是全世界发病率和死亡率的主要原因之一。越来越多的证据表明microRNAs (miRNAs) 异常表达参与了COPD的发病机制。然而,目前仍缺乏对COPD血浆中miRNA–mRNA调控网络的综合探索。

研究设计的流程图如图1所示:

miRNA数据集检索

作者首先以“COPD” (study keywords), “noncoding RNA profiles by array”(study type), “Home sapiens” (organism), “plasma”(attribute name)检索GEO数据库,筛选与COPD血浆相关的miRNA数据集,最后选择三个数据集(GSE24709、GSE6174117和GSE31568)用于后续分析,数据集的详细信息如表1所示。

DEMs筛选

然后使用GEO2R在线工具筛选三个数据集COPD患者和正常人群血浆之间的差异表达miRNA(differentially expressed miRNAs,DEMs),调整后的P值< 0.05和|Log(FC)|>1.5作为识别DEMs的阈值,文氏图用于选取交集,热图采用TBtools绘制。在GSE24709数据集中鉴定了148个DEMs (78个上调,70个下调);在GSE61741中鉴定了26个DEMs (19个上调,7个下调);在GSE31568中鉴定了71个DEMs (18个上调,53个下调)。取交集后发现六个上调(miR-1246、miR-1258、miR-556-3p、miR-1468-5p、miR-126-5p和miR- 130b-5p),三个下调(miR-182-3p、miR-497-5p和miR-492)。

上游转录因子预测

采用FunRich预测DEMs的潜在上游转录因子,结果发现,对于上调的DEMs,转录因子是YY1和E2F1;对于下调的DEMs,转录因子是SP1、YY1、表皮生长因子受体1、E2F1、ZFP161、ELF1、SP4和MYC。

下游靶基因预测

采用miRNet预测DEMs的下游靶基因,结果共筛选出1139个靶基因,包括上调的DEMs靶基因596个和下调的DEMs靶基因 543个。

GO和KEGG通路富集分析

接下来使用DAVID进行靶基因的GO注释和KEGG通路富集分析。生物过程(BP)分析表明,DEM靶基因富集于肌肉组织发育、横纹肌组织发育和蛋白激酶活性激活等;细胞成分(CC)分析表明,靶基因主要富集于核斑点、转移酶复合物、转移含磷基团和蛋白激酶复合物中;分子功能(MF)分析表明,靶基因显著富集于DNA结合转录激活因子活性、RNA聚合酶II特异性、细胞粘附分子结合和蛋白丝氨酸/苏氨酸激酶活性方面。KEGG分析显示DEM靶基因显著富集于PI3K-Akt信号通路、人乳头瘤病毒感染、局灶粘连、乳腺癌、人T细胞白血病病毒1型感染和细胞衰老。

PPI构建和核心基因鉴定

然后利用STRING数据库构建PPI,Cytoscape软件进行可视化,CytoHubba插件鉴定核心基因。对于上调的DEMs,前10位的核心基因分别是MYC、VEGFA、MAPK8、STAT5A、FOXO3、FOXO1、IGF1、NR3C1、HSPA8、EP300;对于下调的DEMs,前10个中心基因是FBXW7、CUL3、BTRC、ZTBB 16、NAPANC 13、CDC34、FBXL18、FBXL20、SMURF1和UBE2V1(表3)。上调的DEMs与核心基因的相互作用如下:miR- 130b-5p与5个核心基因相互作用,包括EP300、HSPA8、STAT5A、IGF1和FOXO1;miR-126-5p与MYC、MAPK8、VEGFA、NR3C1和FOXO3等5个核心基因相互作用;下调的DEMs与核心基因的相互作用如下:miR- 497-5p与8个核心基因相互作用,包括SMURF1、BTRC、ZTBB 16、FBXL20、CUL3、UBE2V1、FBXL18和ANPAC 13;miR-182-3p与FBXW7相互作用;miR- 492与CDC34相互作用(图8)。

GSE56768数据集验证核心基因表达

根据DEM-核心基因网络,使用GSE56768数据集鉴定前12个核心基因(MYC、VEGFA、MAPK8、STAT5A、FOXO3、FOXO1、FBXW7、CUL3、BTRC、ZBTB16、ANAPC13和CDC34)的血浆水平。对于上调的DEMs,与正常血浆相比,COPD血浆中只有MYC和FOXO1的表达降低,而VEGFA的表达反而增加(图9A-F)。对于下调的DEMs,没有显著变化(图9G-L)。因此,miR-126-5p-MYC和miR-130b-5p-FOXO1被确定为COPD血浆中两种潜在的调节途径。

本研究基于GEO数据库和生物信息学分析,首次构建了COPD血浆中miRNA–mRNA调控网络,尤其是miR-126-5p-MYC、miR-130b-5p-FOXO1两条通路,为COPD的发病机制和治疗提供了新的思路,达到改善COPD患者预后的目的。

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