 导语 今天给同学们分享一篇非肿瘤的单细胞分析结合Bulk的生信文章“Expression Profile of Inflammation Response Genes and Potential Regulatory Mechanisms in Dilated Cardiomyopathy”，这篇文章于2022年8月17日发表在Oxid Med Cell Longev期刊上，影响因子为7.31。DCs（树突状细胞）渗入心肌并参与DCM（扩张型心肌病）的免疫反应。转录因子ETS1在IRG（炎症反应基因）的调节中起重要作用。此外，ALOX5可能是扩张型心肌病的潜在治疗靶点。 1. 单细胞转录组分析显示DCM的异质性 使用scRNA（GSE145154）和批量RNA测序数据（GSE141910）进行生信分析，流程图如图1所示。经过数据处理和scRNA序列数据集过滤后，共保留27665个CD45+细胞进行进一步分析。每个样本的表达式配置文件如图2A所示。基因表达和PCA归一化后，将20个PC导入UMAP进行可视化（图2B和2C）。  图1 生信分析流程图  图2 单细胞原始数据质量控制 作者根据标记基因或已知细胞系的前三个DEGs将细胞分为23个群组（图3A和3B）。标志基因和前三个DEGs的表达水平显示在点阵图（图3C）和小提琴图（图3D）。然后，作者显示了每个样本中不同细胞簇的分布（图3E），并比较了DCM和健康对照（HC）样本之间细胞簇的比例（图3F）。每个细胞群的分布在DCM和HC组之间是不同的。树突状细胞（DCs）、B细胞、NK细胞和T细胞的比例在DCM组高于HC组，而单核细胞的比例在DCM组低于HC组。  图3 scRNA分析揭示了DCM中免疫细胞的异质性 2. DCM组织中细胞集群的IRG评分 作者从MSigDB数据库中获得4157个炎症反应相关基因，将细胞簇DEGs和炎症反应相关基因的共同表达定义为IRGs（1275个基因）。图S1显示了IRGs在不同细胞群中的表达情况。为了研究IRGs在单细胞水平上的表达情况，作者选择IRG集来计算每个细胞簇的活性分数，并根据最佳阈值来确定活性细胞群（图4A和4B）。表达更多IRG的细胞比表达更少IRG的细胞有更高的AUC值。当AUC值阈值设置为0.26时，共有7176个细胞的AUC值较高。这些活跃的细胞主要是DCs，颜色为黄色。最后，应用GO和KEGG的分析来研究活跃细胞亚群的功能特征。这些生物功能术语主要与免疫反应有关（图4C-4F）。  图4 细胞集群的细胞活动得分 3. Bulk RNA分析显示了DCM的特征性基因谱 作者获得了Bulk RNA测序数据，其中包括166名DCM患者和166名HCs。为了研究表达谱，作者确定了DCM和HC样本之间的DEGs，总共发现了1049个DEGs，包括735个上调基因和314个下调基因（图5A和5B）。然后作者对确定的DEGs进行了GO和KEGG富集分析。有趣的是，与scRNA测序活跃细胞在DCM中的功能特征相一致，作者发现共有72条共同的通路，这些通路集中在免疫反应上，如免疫球蛋白受体结合（图5C-5F）。这些数据表明，来自RNA测序的DEGs与DCM中scRNA测序的DEGs共享相似的通路，这表明免疫反应在DCM中的潜在作用。  图5 从Bulk测序数据中得出DCM和HC之间的DEG 4. 共同的IRG和监管网络 作者根据不同的数据集，进一步研究了DCM中IRG的共同表达。活性细胞群DEGs、批量测序DEGs和炎症反应相关基因之间的交集被定义为共同IRGs（图6A）。39个IRGs的共同表达见图6B。为了探索共同IRG的转录调节活性，从TRRUST数据库中获得了共同IRG相关的TFs。确定了48个与常见IRG相关的TFs，图6C显示了TFs、活性细胞群DEGs和大量RNA测序DEGs之间的交集。活跃细胞群DEGs中的9个TFs和大量RNA测序DEGs中的2个TFs被保留，包括NFKB1、EGR1、SPI1、ETS1、HIF1A、CEBPB、ETS2、REL、JUN、STAT4和MYB。图6D显示了这些TFs的表达情况。作者利用STRING数据库建立了一个基于常见TFs的PPI网络。作者发现ETS1可能在IRG的转录调控中发挥了重要的关键基因作用（图6E）。接下来，作者使用StarBase数据库评估了常见IRG的ncRNA的调控。基于ncRNA构建了一个常见IRG的ceRNA调控网络（图6F）。ceRNA网络显示，ncRNA对DCM的IRG有调节作用。常见的IRG，如EREG、CREB5、NAMPT、SLC11A1和THBS1，在DCs中的表达水平明显降低，这种较低的表达可能是由ncRNA促进的。  图6 共同的IRG和监管网络的特征 5. 针对常见IRGs的潜在药物 作者利用DGIdb数据库中的基因-药物相互作用数据，根据常见的IRG来确定候选药物。作者绘制了一个Sankey图来显示常见IRG、潜在药物和TFs之间的调控网络。ALOX5与药物和TFs的相互作用最多，因此它被选中进行进一步分析（图7）。  图7 常见的IRG对TFs和潜在药物的调节 总结 作者评估了DCs的IRG表达谱，并确定了DCM中可能的IRG相关调节途径。通过使用scRNA和Bulk RNA测序数据的生信分析证明，DCs渗入到心脏组织中，并对DCM的免疫反应的调节相关。转录因子ETS1可能在调控IRG的表达中发挥重要作用。此外，ALOX5可能是DCM的一个潜在治疗目标。对非肿瘤的生信思路感兴趣的老师，欢迎扫码咨询。 生信分析定制服务 请扫描下方二维码 |
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