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今天给大家带来的是2020年3月发表在Neuropsychiatric Disease and Treatment（IF=2.157）杂志上的文章“Weighted Gene Coexpression Network Analysis Identifies Specific Modules and Hub Genes Related to Major Depression”。这篇文章通过WGCNA分析将DEGs划分成9个模块，并对最重要的模块进行功能富集分析以及PPI网络构建和hub基因筛选。 Weighted Gene Coexpression Network Analysis Identifies Specific Modules and Hub Genes Related to Major Depression加权基因共表达网络分析识别与抑郁症相关的特定模块和hub基因一.研究背景抑郁症已经成为一个普遍的公共卫生问题。尽管从神经生物学角度理解重性抑郁障碍(MDD)已经取得了进展，但对控制MDD的病理生理学机制仍缺乏科学认识。作者试图阐明MDD的分子机制，并确定更多与疾病发病机制相关的潜在基因。 二.分析流程
三.结果解读1.鉴别差异表达基因从GEO数据库下载GSE98793数据集，使用limma包筛选到3276个DEGs，用于进一步的WGCNA分析。 2.加权共表达网络构建及关键模块鉴别使用WGCNA包构建基因共表达网络，以识别具有生物学意义的基因模块。 
图1 确定软阈值
图2A 使用WGCNA建立共表达模块 3.模块之间的相关性以及鉴别关键模块作者分析了九个共表达模块之间的相互作用，并绘制了模块热图（图2B）。结果表明，其中一些基因模块是经过独立验证的，尤其是绿松石，蓝色，棕色和品红色模块。这些模块证明了模块之间的高度独立性以及每个模块中表达的基因的相对独立性。 为了确定这9个共表达模块之间的联系和相互作用，作者分析了eigengene的连接度。结合图2C，可以观察到这九个模块被分为两个主要类别（第一级分叉的地方）。根据eigengene的连接性绘制的热图证实了结果（图2D）。 作者发现黄色和蓝色、棕色和绿色以及黑色和品红色模块有更高的邻接度。 作者将与MDD显著相关的前3个模块作为关键模块，即为绿松石，蓝色，棕色模块。
图2B 共表达基因的相互作用关系分析
图2 C/D hub基因的分层聚类，以及hub基因网络中的邻接度热图3.感兴趣模块中的基因功能富集分析因为绿松石、蓝色和棕色模块都与MDD发展高度相关，所以作者使用Enrichr工具对这三个感兴趣的模块进行了GO和KEGG富集分析。 绿松石模块：基因主要富集于免疫应答中的中性粒细胞的活化、脱颗粒、中性粒细胞介导的免疫和cAMP依赖性蛋白激酶活性(cAPK)（图3A）。 蓝色模块：基因主要富集于核糖体生物发生、ncRNA和rRNA代谢、T细胞活化和DNA解旋酶活性(图3B)。 棕色模块：基因主要富集于mRNA 5′-剪接位点的识别，糖胺聚糖的生物合成过程，蛋白丝氨酸/苏氨酸激酶激活剂活性以及细胞对咖啡因反应(图3C)。 对三个模块进行KEGG通路分析：主要富集在T细胞受体信号传导通路、原发性免疫缺陷、TNF信号通路、Th1,Th2,Th17细胞分化、自噬和RNA降解以及氧化磷酸化(图3D)。 以上结果显示，这些基因与自噬和细胞免疫功能密切相关。
图3 GO-BP和KEGG富集分析的结果4.PPI网络构建及选定模块分析使用STRING数据库对选定模块（绿松石，蓝色和棕色）中排名靠前的基因构建PPI网络。使用Cytoscape进行可视化（图4）。使用cytoHubba插件将选定模块中连接度高的基因鉴定为hub基因。 绿松石模块：MAPK3、RETN、MMP9、CTSD、cAMP被鉴定为hub基因(图4A)。 蓝色模块：FBL、RPL11、RPS18、NOP56、RPS5、RPS14、MRTO4、RPL18A、RPL35、POLR1C被鉴定为hub基因(图4B)。 棕色模块：SLCO4C1、VEGFA、SRSF1被鉴定为hub基因 (图4C)。
图4 三个模块中Hub基因的PPI网络 作者利用GEO数据库，获得差异表达基因后，使用WGCNA进行模块分析，鉴定三个关键模块后，进行GO和KEGG富集分析，并对每个模块构建PPI网络并进行hub基因的鉴定。确定了许多有用的分子靶标，可以用于未来的机制研究和MDD生物标志物的选择。不过，数据集的样本取自于患者的外周血细胞，如果有从抑郁症相关功能障碍的大脑区域提取的mRNA样本，就更能加强实验结论的可靠性。
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