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.2024年1月；15(1):87-105.
doi:10.1111/jdi.14087。 Epub 2023年9月22日。

糖尿病肾病中电压依赖性阴离子通道1相关基因和免疫细胞浸润的鉴定与验证

林佳群 1 2 三, 翁梦洁 1 2 三, 京正 1 2 三, Kun Nie先生 1 2, 四一饶 1 2, 卓永杰 1 2, 健心丸 1 2 三
附属公司

糖尿病肾病中电压依赖性阴离子通道1相关基因和免疫细胞浸润的鉴定与验证

林佳群等。 糖尿病研究杂志. 2024年1月.

摘要

目标/简介：本研究探讨电压依赖性阴离子通道1相关差异表达基因（VRDEGs）在糖尿病肾病（DN）中的作用。

材料和方法：我们从基因表达综合数据库下载了两个DN患者的数据集，即GSE30122和GSE30529。与DN相关的VRDEG是从GeneCards数据库中的电压依赖性阴离子通道1相关基因的交叉中获得的，并根据两个数据集中的组（DN/健康）筛选差异表达的基因。分析了VRDEG的富集途径。使用蛋白质相互作用网络选择Hub基因，并通过受体操作特征曲线分析验证其预测值。CIBERSORTx软件检测了中枢基因和免疫细胞浸润相关性。通过免疫组织化学方法验证16周龄db/db小鼠作为2型DN模型的hub基因的蛋白表达。最后，确定了以抑制DN发展的中枢基因为靶点的潜在药物。

结果：共鉴定出57个VRDEG。这两个数据集显示糖尿病肾病患者PI3K、Notch、转化生长因子-β、白介素-10和白介素-17通路的高表达。鉴定并验证了与DN相关的5个hub基因（ITGAM、B2M、LYZ、C3和CASP1）。免疫组织化学显示，与db/m小鼠相比，五个hub基因在db/db小鼠中高表达。免疫细胞浸润与五个中枢基因显著相关。

结论：五个hub基因与免疫细胞浸润显著相关，可能对DN的发展至关重要。这项研究提供了对DN发病机制的深入了解。

关键词：生物信息学；生物标记物；糖尿病肾病。

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数字

图1
图1
本研究的总体分析流程图。co‐DEGs，常见差异表达基因；GO，基因本体；基因集富集分析；GSVA，基因集变异分析；KEGG，《京都基因和基因组百科全书》；信使核糖核酸；miRNA，核糖核酸；PPI，蛋白质-蛋白质相互作用；RBP，核糖核酸结合蛋白；ROC，接收机工作特性；TF，转录因子；VDAC1、电压依赖性阴离子通道1、VRDEG、电压依赖型阴离子通道1相关差异表达基因。
图2
图2
修正前后GSE30122和GSE30529数据集的箱线图。（a） 校正前GSE30122数据集中样本间基因表达的方框图。（b） 校正后GSE30122数据集中样本间基因表达的方框图。（c） 校正前GSE30529数据集中样本间基因表达的方框图。（d） 校正后GSE30529数据集中样本间基因表达的方框图。蓝色代表健康组，红色代表糖尿病肾病组。
图3
图3
糖尿病肾病（DN）数据集的差异表达基因（DEG）分析。（a） GSE30122数据集中DEG的火山图。（b） GSE30529数据集中DEG的火山图。（c） GSE30122数据集中DEG的热图。（d） GSE30529数据集中DEG的热图。（e） GSE30122和GSE30529数据集中DEG的维恩图。（f） GSE30122和GSE30529数据集中常见DEG（Co-DEGs）和电压依赖性阴离子通道1相关基因（VRG）的文氏图。蓝色代表健康组，红色代表糖尿病肾病组。co‐DEGs，常见差异表达基因。
图4
图4
电压依赖性阴离子通道1相关差异表达基因（VRDEG）的功能（基因本体[GO]）和途径（京都基因和基因组百科全书[KEGG]）富集分析。（a，b）（a）GO功能富集分析和（b）VRDEG KEGG途径富集分析的气泡图。（c，d）（c）GO功能富集分析的环网络图，以及（d）VRDEG的KEGG途径富集分析。（e） VRDEG GO功能富集分析结果的回路图和（f）弦图。GO和KEGG浓缩项目的筛选标准为P（P）值<0.05，错误发现率<0.05。BP，生物过程；CC，细胞成分；MF，分子功能。
图5
图5
GSE30122糖尿病肾病（DN）数据集的基因集富集分析和基因集变异分析。（a） GSE30122数据集中的主要基因集富集分析路径。（b–e）GSE30122数据集中的差异表达基因在磷脂酰肌醇3激酶（PI3K）、白细胞介素（IL）-10、Notch和IL‐17途径中显著富集。（f） GSE30122数据集中的基因集变异分析(P（P） < 0.05和错误发现率[FDR]<0.25）。蓝色代表健康组，红色代表DN组。NES，标准化浓缩分数。
图6
图6
糖尿病肾病（DN）GSE30529数据集的基因集富集分析和基因集变异分析。（a） GSE30529数据集中的主要基因集富集分析路径。（b–e）GSE30122数据集中的差异表达基因在磷脂酰肌醇3-激酶（PI3K/AKT）、转化生长因子（TGF）-β（图6c）、Wnt（图6d）和Notch（图6e）途径中显著富集。（f） GSE30529数据集中的基因集变异分析(P（P） < 0.05和错误发现率[FDR]<0.25）。蓝色代表健康组，红色代表DN组。NES，标准化浓缩分数。
图7
图7
蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络。（a）电压依赖性阴离子通道1相关差异表达基因的PPI网络。（b） 前12个电压依赖性阴离子通道的常见基因维恩图在最大团中心性（MCC）、最大邻域分量（MNC）、边缘渗透分量（EPC）、度相关（degree）和最大邻域成分密度（DMNC）五种算法下选择1相关差异表达基因。（c） 五个枢纽基因的PPI网络。
图8
图8
中心基因交互网络。（a） Hub基因-微核糖核酸相互作用网络，核糖核酸结合蛋白、转录因子和药物。
图9
图9
GSE30122和GSE30529数据集的免疫渗透分析（CIBERSORTx）。（a） GSE30122数据集中22个免疫细胞的免疫渗透结果条形图。（b） GSE30529数据集中22个免疫细胞的免疫浸润结果条形图。（c） GSE30122数据集中电压依赖性阴离子通道1相关差异表达基因和免疫细胞表达之间的相关分析热图。（d） GSE30529数据集中电压依赖性阴离子通道1相关差异表达基因和免疫细胞表达之间的相关分析热图。蓝色代表健康组，红色代表糖尿病肾病组。
图10
图10
GSE30122和GSE30529数据集中hub基因表达的差异和相关性分析。（a） GSE30122数据集中hub基因表达的差异。（b） GSE30529数据集中中心基因表达的差异。（c） GSE30122数据集中中心基因相关分析的热图。（d） GSE30529数据集中中心基因相关分析的热图。符号“ns”表示P（P） ≥ 0.05, *P（P） < 0.05和**P（P） < 0.01. DN，糖尿病肾病。
图11
图11
hub基因的受体操作特性曲线分析。（a–d）hub基因的受体操作特性曲线分析（a）企业对企业，（b）C3类,CASP1公司（c） ，（d）ITGAM公司和（e）LYZ公司在GSE30122数据集中。（f–h）hub基因的受体操作特性曲线分析（f）企业对企业，（g）C3类和（h）ITGAM公司在GSE30529数据集中。FPR，假阳性率。
图12
图12
免疫组织化学染色检测五种hub生物标志物的表达(LYZ公司、C3、ITGAM公司,CASP1公司和企业对企业)在数据库/数据库组与数据库/米小组。棒材，50μm*P（P） < 0.05, **P（P） < 0.01和***P（P） < 0.001.
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