Mạng lưới MiRNA – mRNA theo quy định được liên kết với đáp ứng cấy ghép trong chấn thương thận cấp tính
Mar 21, 2022
Duan Guo1,2†, Yu Fan3†, Ji ‑ Rong Yue4*và Tao Lin3*
Tiếp xúc:joanna.jia@wecistanche.com
trừu tượng
Tiểu sử:Nhọnquả thậnvết thương(AKI) là một biến chứng đe dọa tính mạng được đặc trưng bởi sự suy giảm nhanh chóng chức năng thận, thường xảy ra sau phẫu thuật cấy ghép. Tuy nhiên, cơ chế phân tử nền tảng cho sự phát triển của AKI sau cấy ghép (post-Tx) vẫn chưa được biết rõ. Ngày càng có nhiều nghiên cứu chứng minh rằng một số microRNA (miRNA) có chức năng quan trọng trong AKI. Nghiên cứu này đã tìm cách làm sáng tỏ các cơ chế phân tử trong AKI hậu Tx bằng cách xây dựng một mạng lưới miRNA – mRNA điều hòa.
Kết quả:Dựa trên hai bộ dữ liệu (GSE53771 và GSE53769), ba mô-đun chính, chứa 55 mRNA, 76 mRNA và 151 miRNA, được xác định bằng cách thực hiện phân tích mạng đồng biểu hiện gen có trọng số (WGCNA). IP tâm trí v4.1 đã được áp dụng để dự đoán tương tác của mRNA mô-đun chính và miRNA, và các cặp miRNA-mRNA với độ tin cậy của hơn 0. 2 đã được chọn để xây dựng mạng miRNA-mRNA điều chỉnh bởi Cytoscape . Mạng miRNA – mRNA bao gồm 82 nút (48 mRNA và 34 miRNA) và 125 cạnh. Hai miRNA (miR -203 a -3 p và miR -205-5 p) và ERBB4 có độ nút cao hơn so với các nút khác có thể đóng vai trò trung tâm trong AKI sau Tx. Ngoài ra, phân tích lộ trình Genes Ontology (GO) và Bách khoa toàn thư Kyoto về Genes và Genomes (KEGG) chỉ ra rằng mạng lưới này chủ yếu tham gia vàoquả thận- / các chức năng liên quan đến thận và đường dẫn tín hiệu PI3K – Akt / HIF -1 / Ras / MAPK.
Sự kết luận:Chúng tôi đã xây dựng một mạng miRNA – mRNA quy định để cung cấp những hiểu biết mới về quá trình phát triển AKI sau Tx, có thể giúp khám phá các dấu ấn sinh học hoặc thuốc điều trị mới để tăng cường khả năng dự đoán và can thiệp sớm và giảm tỷ lệ tử vong do AKI sau khi cấy ghép.
Từ khóa: Nhọnquả thậnvết thương, Cấy ghép thận, WGCNA, mạng miRNA – mRNA
cistanche propiedadesvìquả thận
Tiểu sử
Là một loại bệnh lý nguy hiểm trên lâm sàng với tình trạng mất chức năng thận nhanh chóng và tỷ lệ tử vong cao,nhọnquả thậnvết thương(AKI) thường xảy ra ở những người nhận cấy ghép, có thể dẫn đến thất bại và tử vong trong cấy ghép [1]. Chẩn đoán và điều trị kịp thời là rất quan trọng trong việc cải thiện tiên lượng của bệnh nhân AKI nhưng hiện đang bị cản trở do thiếu các chỉ số cụ thể để dự đoán sớm, đánh giá xếp loại và theo dõi hiệu quả điều trị. Vì AKI là bệnh hiểm nghèo phổ biến nhất trong các lĩnh vực đa ngành, nên một số lượng lớn các nghiên cứu về AKI đã được báo cáo trong những thập kỷ qua [2–4]. Tuy nhiên, cơ chế bệnh sinh của AKI vẫn chưa rõ ràng.
MicroRNA (miRNA) là một loại RNA nhỏ không mã hóa chứa khoảng 22 nucleotide, có thể liên kết với 3'-UTR của mRNA đích ở cấp độ sau phiên mã để thực hiện các chức năng sinh lý và sinh lý bệnh quan trọng khác nhau trong tế bào [5 ]. Người ta báo cáo rằng miRNA có khả năng điều chỉnh nhiều loại mRNA của động vật có vú [6], trong khi một mRNA đơn lẻ có thể được nhắm mục tiêu bởi một nhóm lớn miRNA, chứng tỏ vai trò của miRNA trong việc điều hòa gen cần được giải thích bởi các mạng phức tạp [7]. Trong những năm gần đây, các nghiên cứu về mạng mRNA – miRNA đã tăng lên theo cấp số nhân, vì nó được cho là giúp khám phá cơ chế phân tử của các bệnh khác nhau, bao gồm u nguyên bào thần kinh [8], tiểu đường loại 2 [9] và xuất huyết nội não tự phát [10]. Các nghiên cứu gần đây đã phát hiện ra rằng những thay đổi trong biểu hiện của mRNA và miRNA sẽ ảnh hưởng đến sự tăng sinh và apoptosis của tế bào thận, có liên quan đến sự xuất hiện và phát triển của AKI [11, 12]. Tuy nhiên, có rất ít dữ liệu được công bố trên mạng tiềm năng của mRNA và miRNA trong AKI sau khi cấy ghép.
Trong thời đại y học chính xác, dữ liệu giải trình tự thông lượng cao kết hợp với phân tích tin sinh học hiệu quả có thể xác định các gen mục tiêu tiềm năng và các cơ chế góp phần vào sự tiến bộ của AKI. Phân tích mạng lưới đồng biểu hiện gen có trọng số Te (WGCNA) là một phương pháp được sử dụng rộng rãi để tìm ra các cơ quan điều hòa cốt lõi của bệnh, vì nó có khả năng nhóm các gen có các kiểu biểu hiện tương tự thành các mô-đun (trong đó các cơ quan điều hòa cốt lõi thường được tìm thấy) và phân tích mối quan hệ giữa các môđun và các tính trạng hoặc kiểu hình cụ thể [13]. Trong một nghiên cứu mới được công bố về ung thư nội biểu mô cổ tử cung (CIN), WGCNA đã được thực hiện để xác định sáu mô-đun liên quan đến bệnh, từ đó 31 gen trung tâm ứng cử viên để điều trị CIN đã được sàng lọc [14]. Phân tích tin sinh học không chỉ nâng cao hiệu quả nghiên cứu các chức năng sinh học mà còn cung cấp thông tin đáng tin cậy để khám phá các cơ chế phân tử [15, 16]. Dựa trên bộ dữ liệu lớn của cả cấu hình biểu hiện mRNA và miRNA trên cùng một bệnh nhân, việc khám phá mạng lưới miRNA– mRNA điều hòa có thể giúp làm sáng tỏ các cơ chế phân tử của bệnh [17, 18].
Trong nghiên cứu này, bộ dữ liệu biểu hiện GSE53769 (mRNA) và GSE53771 (miRNA) tương ứng là đối tượng của WGCNA để xác định các mô-đun chính liên quan đến hậu Tx AKI. Tiếp theo, một mạng lưới miRNA – mRNA điều tiết được xây dựng để làm rõ các cơ chế biểu sinh cơ bản sự tiến triển của AKI sau Tx, do đó cung cấp một hướng khả thi cho nghiên cứu lâm sàng trong tương lai.
Kết quả
Nhận dạng các mô-đun chính liên quan đến post ‑ Tx AKI dựa trên tập dữ liệu GSE53769
Theo thuật toán tương quan và liên kết trung bình của Pearson, 36 mẫu đã được nhóm lại và biểu đồ dendrogram và bản đồ nhiệt đặc điểm được mô tả trong Hình 1a; chúng tôi nhận thấy rằng GSM13 0 0 317 (thuộc nhóm tổng đài hậu Tx) được nhóm riêng lẻ và có thể là một bên ngoài tiềm năng. Do đó, đồ thị at-SNE (nhúng hàng xóm ngẫu nhiên phân tán t) được sử dụng để đảm bảo rằng mẫu này sẽ không ảnh hưởng đến các phân tích tiếp theo. Như được hiển thị trong tệp Bổ sung 2: Hình S2, không có ngoại lệ rõ ràng sau khi giảm kích thước, và do đó, chúng tôi đã tiến hành với WGCNA. Như thể hiện trong Hình 1b, ngưỡng mềm của 9 được chọn để đảm bảo đặc tính không có quy mô của mạng đồng biểu hiện gen (Hình 1b). Biểu đồ kết nối mạng và biểu đồ log-log tương ứng được hiển thị trong tệp bổ sung 3: Hình S3A-B; R2 là 0,89, cho thấy rằng cấu trúc liên kết không có tỷ lệ gần đúng được thỏa mãn. Thông tin chi tiết về các chỉ số ft ngưỡng mềm bao gồm k, R2 và R2 phù hợp được cung cấp trong tệp bổ sung 10: Bảng S1. Mười, thông qua phân nhóm phân cấp liên kết trung bình, các gen có kiểu biểu hiện tương tự được chia thành các mô-đun (Hình 1c). Để phân biệt tốt hơn các mô-đun với các mẫu biểu thức khác nhau, mỗi mô-đun đã được phân bổ các màu khác nhau. Như thể hiện trong Hình 1d, một chương trình dendrogram phân cụm mô-đun đã được xây dựng, tạo ra tổng cộng 18 mô-đun. Mô-đun màu xám chứa các gen không thể gán cho 17 mô-đun khác. Bản đồ nhiệt mô tả mối tương quan giữa các đặc điểm lâm sàng và mô-đun được thể hiện trong Hình 1e. Trong số các mô-đun này, mô-đun màu đen hiển thị mối tương quan tích cực cao nhất với sau Tx AKI (P =0. 002, R =0. 5), trong khi mô-đun tan hiển thị mối tương quan âm mạnh nhất với hậu Tx AKI (P =4 e − 05, R=−0,63). Vì vậy, hai mô-đun này đã được chọn làm mô-đun chính. Các chỉ định của mRNA trong các mô-đun màu đen và màu nâu được cung cấp trong tệp Bổ sung 11: Bảng S2.
Mạng lưới gen và phân tích làm giàu chức năng trong các mô-đun màu đen và màu nâu
Như thể hiện trong Hình 2a, hệ số tương quan của thành phần mô-đun (MM) so với ý nghĩa gen (GS) trong mô-đun màu đen là 0. 57 với P =5. 5e − 38. Tổng cộng 14 gen trung tâm đã được xác định trong mô-đun đen, bao gồm CLIC5, PCOLCE2, NDNF, ESRP1, ENPEP, RASAL2, SLIT2, PSAT1, NOX4, GDA, CNTN3, CFAPP221, CA2 và ZNF311 (Hình 2b). Mười, phân tích làm giàu lộ trình GO và KEGG được thực hiện trên các gen trong mô-đun màu đen. Như thể hiện trong Hình 2c, chúng tôi nhận thấy các thuật ngữ GO phong phú nhất trong danh mục quá trình sinh học (GO-BP) làquả thậnphát triển, phát triển hệ thống thận, và điều chỉnh dòng thác ERK1 / 2. Các thuật ngữ GO phong phú nhất trong các loại khác (GO-CC và GO-MF) là phần đỉnh của liên kết phân tử kết dính tế bào và tế bào (Hình 2d, e). Đối với phân tích con đường KEGG, những gen này chủ yếu được làm giàu trong các con đường tín hiệu MAPK và Raq1 (Hình 2f).
The genes of the tan module underwent the same analysis. Te scatter plots of MM versus GS in the tan module (cor=0.6, P=4.2e−18) are shown in Fig. 3a. The gene-gene network centered on hub genes in this module is depicted in Fig. 3b. As we can see, the tan module contained 12 hub genes including DMXL1, MAF, GPHN, MYOF, CDK14, and QDPR. The functional annotation of genes in the tan module is depicted in Fig. 3c–f, indicating that the black module genes were primarily enriched in functions of the coenzyme metabolic process, the extrinsic component of the plasma membrane, and coenzyme binding, as well as pathways of folate (FA) biosynthesis. Detailed information of differentially expressed genes (defined by log2 fold change>0. 1 và p-value<0.05 when="" comparing="" their="" expression="" in="" post-tx="" aki="" group="" to="" that="" in="" zero-hour="" aki="" group)="" in="" black="" module="" and="" the="" tan="" module="" is="" provided="" in="" additional="" file="" 4:="" figure="" s4="" and="" additional="" file="" 5:="" figure="" s5,="">
Nhận dạng các mô-đun chính liên quan đến post ‑ Tx AKI dựa trên tập dữ liệu GSE53771
Để khám phá vai trò của miRNA trong AKI hậu Tx, chúng tôi cũng tiến hành WGCNA cho miRNA dựa trên tập dữ liệu GSE53771. Các bước xây dựng của mạng đồng biểu hiện cho miRNA tương tự như cho mRNA. Biểu đồ hình ảnh mẫu và bản đồ nhiệt đặc điểm được hiển thị trong Hình 4a. Để đảm bảo mạng không có quy mô, công suất ngưỡng mềm được đặt là 6 (Hình 4b). Biểu đồ kết nối mạng và biểu đồ log-log tương ứng được hiển thị trong tệp bổ sung 3: Hình S3C-D; R2 là 0. 98, cho thấy rằng cấu trúc liên kết không có tỷ lệ gần đúng đã được thỏa mãn. Thông tin chi tiết về các chỉ số ft ngưỡng mềm bao gồm k, R2 và R2 phù hợp được cung cấp trong Tệp bổ sung 1 0: Bảng S1. Tổng cộng ba mô-đun miRNA đã được xác định, chúng độc lập với nhau (Hình 4c, d). Mười, mối tương quan của mô-đun miRNA với các đặc điểm lâm sàng đã được phân tích và kết quả cho thấy mô-đun miRNA màu xanh lam là mô-đun duy nhất có tương quan đáng kể với AKI hậu Tx (P =0. 003, R=- 0,36) (Hình 4e). Do đó, mô-đun miRNA màu xanh lam bao gồm 76 miRNA đã được chọn làm mô-đun miRNA chính để phân tích tiếp theo. Thông tin chi tiết về các miRNA này được cung cấp trong tệp bổ sung 11: Bảng S2.
Mạng MiRNA – miRNA và phân tích làm giàu chức năng trong mô-đun miRNA màu xanh lam
Như thể hiện trong Hình 5a, hệ số tương quan của MM so với GS trong mô-đun miRNA màu xanh lam là 0. 32 với P =5. 8e − 5. Mạng tương tác của các miRNA mô-đun cho thấy 17 miRNA trung tâm đã được xác định trong mô-đun miRNA màu xanh lam (Hình 5b). Để khám phá thêm về vai trò sinh học của miRNA trong mô-đun này, các gen mục tiêu của các miRNA này đã được sử dụng để thực hiện phân tích làm giàu chức năng. Kết quả của chú thích chức năng được hiển thị trong Hình 5c – e, cho thấy rằng các miRNA của mô-đun miRNA màu xanh lam có liên quan đáng kể với các điều khoản GO của quá trình truyền tải qua trung gian GTPase nhỏ, sự phát triển của tuyến, hoạt động của bộ điều hòa phiên mã và tiếp giáp, cũng như Các mục KEGG của con đường truyền tín hiệu MAPK và nhiễm vi rút 1 bệnh bạch cầu tế bào T ở người.
Detailed information of differentially expressed miRNAs (defined by log2 fold change>0. 1 và p-value<0.05 when="" comparing="" their="" expression="" in="" post-tx="" aki="" group="" to="" that="" in="" zero-hour="" aki="" group)="" in="" the="" blue="" module="" is="" provided="" in="" additional="" file="" 6:="" figure="">
Consự kết cấu của quy định miRNA – mRNA mạng in post‑Tx AKI
Các gen và miRNA tương ứng tạo thành mô-đun chính và mô-đun miRNA chính được sử dụng để tạo ra mạng miRNA-mRNA điều hòa. Tổng cộng 1 0 48 cặp miRNA – mRNA được dự đoán ở mức độ tin cậy cao đã thu được từ miRDIP v4.1 và được sử dụng để xây dựng mạng bởi Cytoscape (Tệp bổ sung 7: Hình S7). Chú thích chức năng của mRNA trong mạng này được mô tả trong tệp Bổ sung 8: Hình S8, chỉ ra rằng các mRNA này chủ yếu tham gia vào quá trình kết dính chất nền tế bào, phát triển hệ thống niệu sinh dục, liên kết heparin, liên kết collagen, con đường tín hiệu AGE-RAGE ở bệnh nhân tiểu đường các biến chứng, cũng như con đường tín hiệu PI3K – Akt. Sau đó, để có được mạng có thể đóng vai trò quan trọng trong cơ chế bệnh sinh của AKI sau Tx, chúng tôi đã chọn các cặp miRNA-mRNA với độ tin cậy cao hơn 0. 2 để tạo ra một mạng miRNA-mRNA điều hòa (Hình . 6). Mạng miRNA – mRNA điều hòa bao gồm 82 nút (48 mRNA và 34 miRNA) và 125 cạnh. Sau khi phân tích mạng, chúng tôi nhận thấy miR -203 a -3 p, miR -205-5 p và ERBB4 có độ nút cao hơn so với các nút khác và chi tiết định lượng được cung cấp trong tệp Bổ sung 12 : Bảng S3. Mười, các phân tích chức năng cho thấy tổng số 48 mRNA chủ yếu được làm giàu trong GO về hình thái ống biểu mô, phát triển nephron, phát triển hệ thống niệu sinh dục và protein kinase thụ thể xuyên màng (Hình 7a – c). Không có con đường KEGG được làm giàu đáng kể vì giá trị p của chúng lớn hơn 0,05 (Hình 7d). Để xác nhận chéo, chúng tôi đã so sánh kết quả hiện tại của chúng tôi được truy xuất từ cơ sở dữ liệu miRDIP với kết quả từ cơ sở dữ liệu miRNet. Tổng cộng, 75.699 cặp miRNA-mRNA đã được xác định theo phút, và có sự giao nhau của 117 cặp miRNA-mRNA giữa kết quả của cơ sở dữ liệu miRNet và cơ sở dữ liệu miRDIP; mạng lưới quy định tương ứng được hiển thị trong tệp Bổ sung 9: Hình S9B. Các phân tích làm giàu của 117 cặp miRNA-mRNA cho thấy chúng chủ yếu tham gia vào quá trình điều hòa tiêu cực của tổ chức thành phần tế bào, phản ứng với một chất hữu cơ trong loại GO-BP; yếu tố khởi đầu dịch mã ở sinh vật nhân chuẩn phức hợp 4F, và cơ thể hạt nhân trong loại GO-CC; Hoạt động của thụ thể SNAP, liên kết phức hợp protein, hoạt động của men tyrosine phosphatase protein trong phân loại GO-MF, cũng như các con đường KEGG liên quan đến tín hiệu ung thư biểu mô tế bào thận, tín hiệu prolactin và phản ứng stress oxy hóa qua trung gian NFR 2-. Vì các kết quả làm giàu chức năng ở trên dựa trên các cặp miRNA-mRNA được dự đoán bởi cả cơ sở dữ liệu miRNet và miRDIP, chúng có thể đại diện hơn cho các cơ chế biểu sinh bên dưới AKI hậu Tx.
Thảo luận
AKI sau Tx là một biến chứng thường gặp sau phẫu thuật cấy ghép, có đặc điểm là suy giảm nhanh chức năng thận và tỷ lệ tử vong cao [19]. Việc nắm bắt thời điểm tốt nhất để chẩn đoán và can thiệp sớm AKI sau Tx là một thách thức do thiếu các chỉ số cụ thể để dự đoán sớm, đánh giá phân loại và theo dõi hiệu quả. Để khắc phục những vấn đề như vậy, việc khám phá các cơ chế gây bệnh và dấu ấn sinh học tiềm năng của AKI sau Tx là rất quan trọng. Năm 2014, Wilfingseder et al. đã tiến hành phân tích microarray miRNA và mRNA dựa trên mẫu sinh thiết ghép thận với AKI và xác định thêm dấu hiệu phân tử đặc hiệu của AKI bằng cách sử dụng phân tích biểu hiện gen khác biệt (DEA) [20]. Tuy nhiên, DEA có thể dễ dàng loại trừ một số gen quan trọng mà mức độ biểu hiện của chúng ít thay đổi, nhưng lại đóng một vai trò quan trọng trong bệnh. Bên cạnh đó, rất khó để xác nhận liệu mRNA và miRNA được biểu hiện khác biệt trong sinh thiết sau Tx giữa đối chứng và AKI có liên quan đến AKI sau Tx hay không do Tx cũng có thể dẫn đến biểu hiện bất thường của một số gen. Ngày càng có nhiều nghiên cứu chứng minh rằng sự khởi phát và tiến triển của tất cả các bệnh không thể được điều chỉnh bởi một vài gen, mà là một mạng lưới nhiều RNA [21, 22]. Do đó, xây dựng một mạng lưới điều hòa RNA có thể là một chiến lược đầy hứa hẹn để hiểu sự phát triển của bệnh và thiết lập liệu pháp mới [23]. Là một phương pháp tiếp cận tin sinh học mạnh mẽ, WGCNA có khả năng tăng cường mạng lưới tương quan đơn giản bằng cách định lượng mối tương quan giữa các cặp gen riêng lẻ, cũng như mức độ mà các gen này chia sẻ cùng một hàng xóm [24]. WGCNA không chỉ bao gồm các gen biểu hiện khác biệt mà còn bao gồm các gen biểu hiện khác biệt không đáng kể nhưng vẫn là trung gian chính của một số đặc điểm lâm sàng. Trong những năm gần đây, WGCNA đã được áp dụng cho nhiều đối tượng khác nhau
nghiên cứu bệnh tật để sàng lọc các dấu ấn sinh học và làm rõ các cơ chế phân tử làm phát triển bệnh cơ bản [25, 26].
Trong nghiên cứu hiện tại, dựa trên bộ dữ liệu microarray mRNA và miRNA, ba mô-đun có tương quan đáng kể với AKI sau khi cấy ghép đã được xác định bằng cách sử dụng WGCNA. Mô-đun Te tan chứa 55 mRNA cho thấy mối tương quan nghịch đáng kể với AKI sau Tx. Nhiều nghiên cứu báo cáo rằng nồng độ FA cao có thể gây hoại tử ống thận cấp tính do tạo ra các tinh thể FA trong ống thận, dẫn đến suy thận [27, 28]. Te mRNA trong mô-đun tan chủ yếu tham gia vào con đường sinh tổng hợp FA, cho thấy rằng con đường này giải thích cho sự phát triển của AKI sau Tx. Tiếp theo, là mô-đun có liên quan tích cực nhất đến AKI hậu Tx, mô-đun màu đen bao gồm 80 mRNA. Đáng chú ý, các mục được làm giàu nhất của mRNA mô-đun đen trong phân tích GO chủ yếu liên quan đến các chức năng thận nhưquả thậnphát triển và phát triển nephron, xác nhận mối tương quan cao của mô-đun này với AKI hậu Tx. Một nghiên cứu trước đây chỉ ra rằng dòng thác kinase điều hòa tín hiệu ngoại bào (ERK) đóng một vai trò cơ bản trong việc kích hoạt các cơ chế sửa chữa bù trongquả thậnvết thương[29]. Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy rằng các mRNA của mô-đun đen cũng được làm giàu đáng kể trong các chức năng của tầng ERK1 / 2. Bên cạnh đó, kết quả phân tích con đường KEGG chỉ ra rằng các mRNA này có liên quan chặt chẽ đến con đường tín hiệu MAPK và con đường tín hiệu Ras. Phần lớn được ghi nhận rằng con đường MAPK đóng một vai trò quan trọng trong AKI bằng cách điều chỉnh tình trạng viêm thận, tổn thương ống thận và chết tế bào [30–32]. Mọi người đều chấp nhận rằng con đường MAPK / ERK là một phân tử tín hiệu xuôi dòng trong con đường tín hiệu Ras [33]. Các kết quả trên cho thấy sự biểu hiện bất thường của một số gen dẫn đến AKI bằng cách điều chỉnh quá trình sinh tổng hợp FA, con đường tín hiệu MAPK và con đường tín hiệu Ras để ảnh hưởng đến sự phát triển của thận sauquả thậncấy ghép.
Bằng chứng thực nghiệm ngày càng tăng đã xác nhận rằng một số miRNA nhất định có vai trò quan trọng trong việc phát hiện, tiến triển và can thiệp AKI [34]. Amrouche và cộng sự. đã chứng minh rằng miR -146 a có một vai trò quan trọng trong phản ứng của ống thận, trong đó việc điều tiết có thể hạn chế sự phát triển của AKI [35]. Một nghiên cứu trước đây đã chứng minh rằng miR tiết niệu -21 có thể được sử dụng như một dấu ấn sinh học để dự đoán sự phát triển của AKI sau phẫu thuật tim [36]. Là mô-đun miRNA duy nhất liên kết đáng kể với AKI hậu Tx trong nghiên cứu này, mô-đun miRNA màu xanh lam chứa 151 miRNA có tương quan nghịch với AKI hậu Tx. Người ta đã thừa nhận rộng rãi rằng miRNA có thể điều chỉnh sự biểu hiện của các gen mục tiêu hạ nguồn của chúng để thực hiện các chức năng sinh học. Theo đó, chúng tôi đã dự đoán mục tiêu của các miRNA này bằng cách sử dụng "miRNAtap" và "multiMiR" để thực hiện chú thích chức năng. Cần lưu ý rằng các mục tiêu của miRNA mô-đun chính cũng chủ yếu được làm giàu trong lộ trình tín hiệu MAPK, điều này càng khẳng định vai trò quan trọng của lộ trình MAPK trong quá trình hậu Tx AKI.
Hơn nữa, cần xác định mạng lưới miRNA-mRNA điều hòa có khả năng liên quan đến cơ chế bệnh sinh của hậu Tx AKI vì cả gen và miRNA đều không thể điều chỉnh độc lập sự phát triển của hậu Tx AKI. Phần lớn các nghiên cứu trước đây chỉ tập trung vào miRNA hoặc gen để làm rõ cơ chế của AKI. Bằng cách sử dụng các công cụ tin sinh học, cuối cùng chúng tôi đã thiết lập một mạng miRNA – mRNA điều tiết của AKI hậu Tx, bao gồm 48 mRNA và 34 miR NA. Trong số 82 nút này, miR -203 a -3 p, miR -205-5 p và ERBB4 có độ cao và có thể là các nút trung tâm trong mạng. Tác dụng của miR -205-5 p trong các bệnh thận đã được nghiên cứu trước đây. Schena và cộng sự. báo cáo rằng mức độ biểu hiện của miR -205-5 p có tương quan tỷ lệ thuận và đáng kể với mức độ nghiêm trọng của ung thư thận và xơ vữa thận do tăng huyết áp [37]. Một nghiên cứu thực nghiệm được thực hiện bởi Sessa và các đồng nghiệp của ông đã đề xuất rằng miR -205-5 p có thể là một dấu ấn sinh học phân tử của tổn thương thận [38]. Rất ít nghiên cứu đã điều tra vai trò của miR -203 a -3 p và ERBB4 trong sự phát triển của AKI. Có tài liệu cho rằng ERBB4 có thể làm giảm bớt sự xúc phạm oxy hóa của các tế bào gốc trung mô già bằng cách giảm mức oxy phản ứng (ROS) [39]. Ai cũng biết rằng tất cả các cơ quan được cấy ghép sẽ trải qua một mức độ nhất định của chấn thương do thiếu máu cục bộ-tái tưới máu do ROS ở mức độ cao sau khi cấy ghép và có khả năng phát triển thành AKI. Chúng tôi suy đoán rằng ERBB4 cũng thực hiện chức năng điều chỉnh mức ROS trong sự phát triển của AKI sau Tx. Phân tích làm giàu Te GO của các mRNA trong mạng lưới này cho thấy rằng các mRNA này đã được làm giàu ở một số chức năng liên quan đến sự phát triển của thận. Hơn nữa, phân tích làm giàu KEGG chỉ ra rằng mạng này chủ yếu tham gia vào một loạt các con đường đã được nghiên cứu kỹ lưỡng, chẳng hạn như con đường báo hiệu PI3K – Akt, con đường báo hiệu HIF -1, con đường báo hiệu Ras và con đường báo hiệu MAPK. Hầu hết các con đường này đã được chứng minh về vai trò quan trọng trong AKI [30, 40, 41]. Những kết quả này đã chứng minh rằng phân tích của chúng tôi đã được tiến hành đúng cách.
Kết hợp lại với nhau, nghiên cứu của chúng tôi, lần đầu tiên, sử dụng WGCNA kết hợp với phân tích miRDIP v4.1 để xác định toàn diện các tương tác có khả năng xảy ra nhất và xây dựng mạng miRNA-mRNA quy định liên quan đến phản ứng cấy ghép trong AKI, cung cấp một khung sơ bộ và một số tiểu thuyết cái nhìn sâu sắc để làm sáng tỏ cơ chế phân tử của sự phát triển của AKI sau Tx. Tuy nhiên, một số hạn chế của nghiên cứu này cần được đề cập. Đầu tiên, chỉ có tám mẫu sinh thiết AKI sau Tx được đưa vào nghiên cứu hiện tại, điều này không đủ để đưa ra kết luận hoàn toàn đáng tin cậy. Thứ hai, mạng lưới miRNA – mRNA điều hòa yêu cầu các nghiên cứu sâu hơn trong các thí nghiệm sinh học phân tử và lâm sàng để xác nhận. Vì khó tìm được dữ liệu đủ tiêu chuẩn, các loại RNA khác, chẳng hạn như RNA không mã hóa dài (lncRNA) và RNA vòng (circleRNA), không được bao gồm, điều này có thể gây bất lợi trong việc làm rõ toàn diện cơ chế cơ bản sau Tx AKI sự phát triển.
lợi ích của thân cây cistanche đối với chức năng thận
Kết luận
Đầu tiên, chúng tôi đã xây dựng thành công mạng miRNA – mRNA quy định liên kết với AKI sau Tx bằng cách sử dụng phân tích tin sinh học. Kết quả chỉ ra rằng hai miRNA (miR -203 a -3 p và miR -205-5 p) và ERBB4 có thể đóng vai trò trung tâm trong AKI sau Tx và các chức năng sinh học của miRNA điều tiết Mạng –mRNA được làm giàu trong các chức năng liên quan đến thận / thận và các đường dẫn tín hiệu PI3K – Akt / HIF -1 / Ras / MAPK. Nghiên cứu này cung cấp một góc nhìn toàn diện về mạng lưới điều tiết nhằm tăng cường hiểu biết về cơ chế phân tử trong AKI hậu Tx. Chúng tôi hy vọng rằng nghiên cứu hiện tại sẽ có lợi cho việc khám phá các dấu ấn sinh học hoặc thuốc điều trị mới để tăng cường khả năng dự đoán và can thiệp sớm và giảm tỷ lệ tử vong do AKI sau khi cấy ghép.
Phương pháp
Nghiên cứu thiết kế và thu thập dữ liệu
Thiết kế tổng thể của nghiên cứu này được trình bày trong Tập tin bổ sung 1: Hình S1. Tất cả dữ liệu microarray đủ điều kiện đã được tải xuống từ cơ sở dữ liệu Gene Expression Omnibus (GEO) (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/). Tập dữ liệu GSE53769 là tập dữ liệu biểu hiện mRNA được thực hiện bằng cách sử dụng Affymetrix GeneChip® Human Gene 2. 0 ST Array; Tập dữ liệu GSE53771 là tập dữ liệu biểu hiện miRNA được phân tích bởi Affymetrix GeneChip® miRNA 3. 0 Array. Cả hai bộ dữ liệu này đều bao gồm 18 mẫu sinh thiết không giờ và 18 mẫu sinh thiết sau ghép (Tx) từ 18 người nhận ghép thận (tám người bị hoại tử ống thận cấp tính mà không bị đào thải được định nghĩa là AKI và mười mẫu sinh thiết theo phác đồ không có bệnh lý (PBX) được định nghĩa là đối chứng) và được gửi bởi Wilfingseder và đồng nghiệp [20]. Các mẫu này được chia thành bốn nhóm, cụ thể là AKI 0 giờ, Tổng đài 0 giờ, AKI sau Tx và Tổng đài sau Tx. Hai bộ dữ liệu tương ứng được sử dụng để xây dựng mạng đồng biểu hiện, theo đó các mô-đun mRNA / miRNA chính được liên kết với AKI sau Tx có thể được xác định, cho phép xây dựng mạng điều tiết miRNA – mRNA thúc đẩy sự phát triển của sau Tx AKI .
Xây dựng các mạng đồng biểu thức
WGCNA is a widely used method to construct co-expression networks that allow the discovery of gene modules, where coordinated expression patterns of the intra-module genes could be identified and related to external clinical phenotypes. In this way, the search for core disease regulators could be narrowed down and confined to the clinically significant modules [13]. Given the foregoing, WGCNA has greatly improved the efficacy of data mining; therefore, in this study, the R package "WGCNA" was utilized to construct co-expression networks based on the expression profiles of mRNAs and miRNAs, respectively. An optimal soft threshold power β, the minimum power parameter that satisfied the scale-free topology (as manifested by scale-free topology ft index>0. 85), đã được xác định lần đầu tiên. Tiếp theo, một mạng đồng biểu thức không có tỷ lệ được xây dựng dựa trên ma trận kề. Ma trận kề thu được bằng công thức: Liền kề, j=nút chai, j-, trong đó k và j tương ứng với hai gen tùy ý và được sử dụng để nhấn mạnh sự tương đồng mạnh mẽ giữa k và j, điều này đảm bảo rằng các cặp gen có độ tương đồng thấp sẽ bị bỏ qua trong quá trình phân công mô-đun. Mười, ma trận kề được chuyển đổi thành ma trận chồng chéo tôpô (TOM). Bằng cách sử dụng thước đo sự khác biệt dựa trên TOM, biểu đồ cây gen được tạo ra bằng cách phân nhóm phân cấp liên kết trung bình và các gen có các kiểu biểu hiện tương tự được nhóm lại thành các mô-đun khác nhau (kích thước mô-đun tối thiểu được đặt thành 30).
cistanche herbacó thể điều trịquả thậndịch bệnhcải thiện chức năng thận
Xác định các mô-đun tương quan quan trọng
Mô-đun eigengenes (MEs), tóm tắt các mẫu biểu hiện gen dưới dạng một cấu hình biểu hiện đặc trưng duy nhất trong một mô-đun nhất định, được sử dụng để đánh giá mối tương quan tiềm năng của các gen với các đặc điểm khác nhau để xác định tầm quan trọng của từng mô-đun. Ý nghĩa gen (GS) đại diện cho mối tương quan giữa các gen và các đặc điểm lâm sàng khác nhau và GS trung bình của tất cả các gen trong một mô-đun được định nghĩa là mức ý nghĩa mô-đun (MS), được biểu thị bằng MS {{0}} n-ni { {2}} GSi (n=số gen trong một mô-đun). Sau khi tính toán mối tương quan Pearson giữa ME và các đặc điểm lâm sàng, các mô-đun có R (hệ số tương quan) dương tính cao nhất hoặc âm thấp nhất với AKI sau Tx với ngưỡng cắt giá trị p tương quan là 0,05 được xác định là các mô-đun chính. Chúng tôi đã tuân theo quy trình làm việc chuẩn do các tác giả của WGCNA [13] khuyến nghị và việc hiệu chỉnh giá trị p cho nhiều thử nghiệm không được thực hiện vì hệ số Pearson R và giá trị p tương quan là đủ để lựa chọn mô-đun quan trọng [13]. Cường độ của màu trong bản đồ nhiệt cho biết mức độ tương quan. Để nghiên cứu tốt hơn một mô-đun chính, mối tương quan của các gen mô-đun đã được phân tích và mạng tương tác gen-gen được hiển thị bằng máy phân tích mạng Cytoscape v3.7.2 [42]. Trong mạng lưới này, các gen có mức độ cao, chứa các nút liên kết cao trong mô-đun, được coi là các gen trung tâm. Các gen trung tâm này được phát hiện bằng cách thực hiện phân tích với plugin MCODE trong Cytoscape.
Lạigulatory miRNA–mRNA network ctrênstructitrên
Bằng cách sử dụng công cụ trực tuyến miRDIP v4.1, các tương tác giữa các gen mô-đun và miRNA đã được thu được. Mười, các cặp miRNA– mRNA có độ tin cậy cao về dự đoán đã được chọn để xây dựng mạng điều hòa miRNA – mRNA bằng cách sử dụng Cytoscape v3.7.2. Để xác thực chéo, kết quả của chúng tôi, các tương tác miRNA-mRNA cũng được truy xuất từ cơ sở dữ liệu miRNet.
Functional enrichment analysis
Để hiểu sâu hơn về các chức năng tiềm năng của các gen đã được xác định, phân tích làm giàu của Gene Ontology (GO) và phân tích lộ trình của Bộ gen và Bộ gen trong Bách khoa toàn thư Kyoto (KEGG) đã được thực hiện bằng cách sử dụng gói R "con lăn cụm" [44]; trong một số trường hợp (Tệp bổ sung 4: S4A, Tệp bổ sung 5: S5A, Tệp bổ sung 6: S6A và Tệp bổ sung 9: S9C), chức năng TCGAanalyze _ EAcomplete trong thư viện TCGAbiolinks đã được chạy. Trong nghiên cứu này, kết quả của các thuật ngữ GO và lộ trình KEGG với Benjamini – Hochberg (BH) đã được điều chỉnhP-giá trị của<0.05 were="" considered="" to="" be="" significantly="">
Cistanche tubulosa ngăn ngừa bệnh thận, bấm vào đây để lấy mẫu
Giới thiệunces
1. Abu Jawdeh BG, Govil A. Tổn thương thận cấp trong điều kiện cấy ghép: chẩn đoán phân biệt và ảnh hưởng đến sức khỏe và chăm sóc sức khỏe. Adv Chronic Kidney Dis. 2017; 24 (4): 228–32.
2. Cooke WR, Hemmilä UK, Craik AL, Mandula CJ, Mvula P, Msusa A, et al. Tỷ lệ mắc, căn nguyên và kết quả của chấn thương thận cấp liên quan đến sản khoa ở Malawi: một nghiên cứu quan sát tiền cứu. BMC Nephrol. 2018; 19 (1): 25.
3. Solé C, Pose E, Solà E, Ginès P. Hội chứng gan thận thời đại tổn thương thận cấp. Gan Int Of J Int Nghiên cứu PGS Gan. 2018; 38 (11): 1891–901.
4. Ostermann M, Liu K. Sinh lý bệnh của AKI. Pract Res Clin tốt nhất Tương tự đất. 2017; 31 (3): 305–14.
5. Saliminejad K, Khorram Khorshid HR, Soleymani Fard S, Ghafari SH. Tổng quan về microRNA: sinh học, chức năng, phương pháp điều trị và phương pháp phân tích. J Cell Physiol. 2019; 234 (5): 5451–65.
6. Friedman RC, Farh KK, Burge CB, Bartel DP. Hầu hết mRNA của động vật có vú là mục tiêu bảo tồn của microRNA. Hệ gen Res. 2009; 19 (1): 92–105.
7. Pan X, Wenzel A, Jensen LJ, Gorodkin J. Genome ‑ xác định rộng rãi các cụm vị trí liên kết microRNA được dự đoán là ứng viên bọt biển microRNA. PLoS MỘT. 2018; 13 (8): e0202369.
8. Chen B, Hua Z, Qin X, Li Z. Microarray tích hợp để xác định các miRNA trung tâm và xây dựng mạng mRNA miRNA‑ trong u nguyên bào thần kinh thông qua phân tích tin sinh học. Neurochem Res. Năm 2020.
9. Liu HM, Huang Y, Li L, Zhang Y, Cong X, Wu LL, et al. Cấu hình biểu hiện microRNA‑ mRNA và mạng lưới chức năng của tuyến dưới sụn ở chuột db / db mắc bệnh tiểu đường loại 2. Vòm miệng Biol. Năm 2020; 120: 104947.
10. Iwuchukwu I, Nguyen D, Beavers M, Tran V, Sulaiman W, Fannin E, et al. Mạng lưới điều hòa microRNA như là dấu hiệu sinh học của cơn động kinh muộn ở bệnh nhân xuất huyết não tự phát. Mol Neurobiol. Năm 2020; 57 (5): 2346–57.
11. van Zonneveld AJ, Rabelink TJ, Bijkerk R. miRNA ‑ mạng lưới phối hợp như là những mục tiêu điều trị đầy hứa hẹn cho chấn thương thận cấp tính. Là J Pathol. 2017; 187 (1): 20–4.
12. Wu J, Li DD, Li JY, Yin YC, Li PC, Qiu L, et al. Xác định mạng lưới mRNA microRNA liên quan đến tổn thương tế bào biểu mô ống thận do cisplatin gây ra. Eur J Pharmacol. 2019; 851: 1–12.
13. Langfelder P, Horvath S. WGCNA: một gói R để phân tích mạng tương quan có trọng số. BMC Bioinform. 2008; 9: 559.
14. Zhang X, Bai J, Yuan C, Long L, Zheng Z, Wang Q, et al. Phân tích tin sinh học và xác định các gen tiềm năng liên quan đến cơ chế bệnh sinh của tân sinh nội biểu mô cổ tử cung. J Ung thư. Năm 2020; 11 (8): 2150–7.
15. Li J, Lu L, Zhang YH, Xu Y, Liu M, Feng K, et al. Xác định các dấu hiệu biểu hiện của tế bào gốc bệnh bạch cầu thông qua chiến lược lựa chọn tính năng Monte Carlo và máy vector hỗ trợ. Họ gen ung thư. Năm 2020; 27 (1–2): 56–69.
16. Pan X, Zeng T, Yuan F, Zhang YH, Chen L, Zhu L, et al. Sàng lọc dấu hiệu methyl hóa và chức năng gen liên quan đến các dạng phụ của u thần kinh đệm đột biến isocitrate dehydrogenase‑. Mặt trước Bioeng Biotechnol. 2019; 7: 339.
17. Shen M, Song Z, Wang JH. cấu hình microRNA và mRNA trong hạch hạnh nhân có liên quan đến khả năng phục hồi và trầm cảm do căng thẳng gây ra ở chuột vị thành niên. Tâm sinh lý học. 2019; 236 (7): 2119–42.
18. An T, Song Z, Wang JH. Cơ chế phân tử của điều trị khen thưởng cải thiện hành vi giống như trầm cảm do căng thẳng mãn tính gây ra được đánh giá bằng cách xác định trình tự miRNA và mRNA trong vỏ não trung gian trước trán. Biochem Biophys Res Commun. Năm 2020; 528 (3): 520–7.
19. Zuk A, Bonventre JV. Tổn thương thận cấp tính. Annu Rev Med. 2016; 67: 293–307.
20. Wilfingseder J, Sunzenauer J, Toronyi E, Heinzel A, Kainz A, Mayer B, et al. Cơ chế bệnh sinh phân tử của chấn thương thận cấp sau ghép: đánh giá cấu hình mRNA và miRNA toàn bộ bộ gen. PLoS MỘT. 2014; 9 (8): e104164 ‑ e.
