|
文章链接：PMID:35734177 摘要: 骨关节炎是常见的慢性疾病，其分子机制仍未得到解释。本研究旨在使用生物信息学方法识别骨关节炎的关键生物标志物和免疫浸润模式。从GEO数据库中选择基因表达谱（GSE55235、GSE55457、GSE77298 和 GSE82107）。创建了蛋白质-蛋白质相互作用网络，并使用GO和KEGG数据库进行了功能富集分析和基因组富集分析。使用 CIBERSORT 方法分析骨关节炎组织和对照组织之间的免疫细胞浸润。使用R包 ConsensusClusterPlus 识别不同免疫模式。进行分子生物学研究以发现核心基因。共鉴定出105个差异表达基因。通过对 GO 和 KEGG 数据库的分析显示，差异表达的基因在免疫反应、趋化因子介导的信号通路和炎症反应中富集。使用 ConsensusClusterPlus 确定了两种不同的免疫模式（ClusterA 和 ClusterB）。ClusterA 患者的静息树突细胞、M2巨噬细胞、静息肥大细胞、活化的自然杀伤细胞和调节性T细胞明显低于 ClusterB 患者。在体外 qPCR 实验中，IL-1β 诱导组中 TCA1、TLR7、MMP9、CXCL10、CXCL13、HLA-DRA 和 ADIPOQSPP1 的表达水平显着高于骨关节炎组。解释骨关节炎组织和正常组织之间免疫浸润的差异将有助于了解骨关节炎的发展。
结果： Part1：识别OA免疫相关差异表达基因
GEO数据处理。(A)在去批次处理前的数据集的基因表达水平统计。(B)去批次处理后的整合数据集的基因表达水平统计。(C)去批次之前数据集的主成分分析PCA。(D) 去批次之后的集成数据集之间的PCA。
通过差异表达分析确定OA样本和对照样本之间的差异基因（DEGs），其中83个基因表达上调，22个基因表达下调（图A-B）。通过交叉DEGs和免疫基因识别差异表达的免疫基因（图C）。这些交叉点产生了28个Imm-DEG（图D），其中26个基因表达上调（图E），2个基因表达下调（图F）。
绘制OA样本和对照样本中Imm-DEGs表达差异的热图（图A）。结果显示，大多数基因在OA样本中的表达水平高于正常样本（图C）。 Part2：构建风险预后特征
1、利用LASSO回归从28个Imm-DEG中识别出16个对OA有较大影响的特征基因（图A-B）。 2、根据这16个特征基因的系数得出风险评分（图C-D），ROC曲线结果显示这16基因特征的预测效能较好（图E）。
根据风险评分和16特征基因创建列线图（图A-B）。校准曲线和决策曲线分析显示，该列线图的临床预测性能较为可靠（图C-D）。
分析16基因特征与基因表达水平之间的相关性。结果显示，在所有样本中，IGKV1-17与IGLC1的相关系数为0.95；ADIPOQ与LEP呈正相关；LEP与除ADIPOQ外的所有其他基因呈负相关（图A）；其中IGKV1-17、IGLC1和其他基因之间的功能相关系数达到0.9（图B）。在OA样本中，IGKV1-17与IGLC1的相关系数为0.94；ADIPOQ与LEP和SPP1呈正相关；LEP与除ADIPOQ之外的所有其他基因呈负相关（图C）；OGN与大多数其他特征基因呈负相关；其中IGKV1-17和IGLC1之间的相关系数为0.89（图D）。 Part3: 特征基因的不同免疫学亚型
基于16特征基因的不同表达模式建立了两种免疫亚型（clusterA和clusterB）。其中clusterA中有34个样本，clusterB中有35个样本。构建所有差异表达免疫基因的热图（图A）。结果显示，ADIPOQ、LEP、OGN和TAC1在clusterA中的表达水平显著低于clusterB；而HLA-DMA、HLA-DMB、HLA-DPA1、HLA-DQA1、HLA-DQB1、HLA-DRA、TLR7、CCL18、CXCL10、MMP9、BLNK、IGHM、IGKV1-17、IGLC1、IGLV1-44、CXCL13、CXCL6、CXCL9、SPP1、IL10RA、SDC1、TNFRSF17和TRBC1在clusterA中的表达水平显著高于clusterB（图B)。评估这两种免疫亚型的ROC曲线。结果表明，这16个基因都可以独立区分clusterA和clusterB（图C）。 Part4:构建PPI免疫基因网络
构建DEG、Imm-DEG和16基因特征的PPI网络以探索差异表达的免疫基因之间的关系。结果显示，DEG的PPI网络包含211个相互作用对和75个基因，其中MMP9与19个DEG密切相关，而CXCL10与16个DEG相关（图A）；Imm-DEGs的PPI网络包含58个相互作用对和24个基因，其中CXCL10和MMP9与10个差异表达的免疫基因密切相关，而CXCL13和HLA-DRA与8个差异表达的免疫基因相关（图C）；基因特征的PPI网络包含25个相互作用对和15个基因，其中CXCL10和MMP9与10个Imm-DEG密切相关，而CXCL13和HLA-DRA与8个Imm-DEG相关（图E）。然后利用富集分析验证这3个PPI网络中基因的功能。结果显示，DEG主要富集在脂肪细胞因子信号、糖酵解/糖异生、Toll样受体、细胞因子受体IL-17信号以及类风湿性关节炎等通路中（图B）。差异表达的免疫基因主要富集在肠道免疫网络中IgA的产生、病毒蛋白与细胞因子和细胞因子受体的相互作用等途径中（图D）。 Part5:两种免疫亚型的差异分析
在两种免疫亚型中获得了168个差异表达基因。其中cluster A中有93个上调基因和75个下调基因（图A）。热图显示这些DEG可以区分两种不同的免疫亚型（图B）。
分析两种免疫亚型之间的DEG的功能（图A）。结果显示，这些DEG富集在细胞因子-细胞因子受体相互作用、趋化因子信号传导、疟疾和TNF信号传导以及NOD样受体信号通路中（图B）。
Part6：两种免疫亚型之间的免疫特征差异
通过利用CIBERSORT算法评估两种不同免疫亚型之间的免疫细胞浸润水平。（A) A簇和B簇之间的免疫细胞含量叠加图：不同颜色表示不同的免疫细胞，横轴为患者ID。(B)免疫细胞含量直方图：横轴表示22个免疫细胞，纵轴表示细胞含量；粉色表示A类样本；绿色表示B类样本。(C)免疫细胞含量直方图：横轴表示22个免疫细胞，纵轴表示细胞含量；粉色表示A类样本；绿色表示B类样本。在limma算法中，A类和B类患者之间存在显著差异的12个免疫细胞之间的相关性：A类患者(C)(C)的相关性；B类患者(D)的相关性；红色表示负相关；蓝色表示正相关。所有关节炎患者的相关性。对所有关节炎患者(E)、A类关节炎患者(F)和B类关节炎患者(G)的16个基因特征和免疫细胞含量的相关性分析。 Part7：qRT-PCR验证hub基因的表达水平
实验结果显示：IL-1β诱导后，TCA1、TLR7、MMP9、CXCL10、CXCL13、HLA-DRA、ADIPOQ和SPP1的mRNA表达水平在正常人（图A）和骨关节炎患者（图B）中均显著升高，其中CXCL10的上升趋势最明显。 总结如下： 在这项研究中，作者鉴定出骨关节炎的关键生物标志物，确定了两种不同的免疫亚型（ClusterA和ClusterB），并使用CIBERSORT等方法分析了不同免疫亚型之间的免疫细胞浸润水平的差异。最后实验结果显示，TCA1、TLR7、MMP9、CXCL10、CXCL13、HLA-DRA和ADIPOQSPP1在IL-1β诱导组中的表达水平显著高于骨关节炎组，还表明骨关节炎可能与免疫反应有关。 |
|
|
