MS相关的hsa-miR-...p靶基因预测和关键基因筛选_冀彩丽.pdf

MS 相关的 hsami175p 靶基因预测和关键基因筛选冀彩丽1，桑道乾2，宋传旺1(蚌埠医学院 1检验医学院免疫学教研室;2第一附属医院神经内科，安徽蚌埠233004)摘要:目的对人类 mi175p(hsami175p)靶基因预测和富集分析，并结合基因的差异表达寻找多发性硬化症的生物学标志物。方法利用生物信息学方法，预测 hsami175p 靶基因，对预测结果进行基因本体数据库(Gene Ontolo-gy，GO)、京都基因和基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genome，KEGG)富集分析，并构建蛋白质互作网络图(ProteinProtein Interaction Networks，PPI)。再结合多发性硬化症患者和健康对照组的差异表达基因，进一步筛选出 hsami175p 对多发性硬化症影响的关键基因。最后，利用 NA22 v2 验证关键基因是否存在结合位点。结果不同网站预测后，取交集获取 376 个公共靶基因，这些靶基因有复杂的相互作用，主要存在于胞浆与核质，参与多种转录调控和蛋白质磷酸化等生物学过程，同时也与癌症、病毒感染和免疫系统等信号通路相关;靶基因和多发性硬化症患者的相对下调基因有三个共同基因 PDLIM5、KCNB1、BTBD7。进一步验证上述关键基因结合位点，发现仅有 PDLIM5 存在 P 值小于 005 的结合位点。结论hsami175p 靶基因参与多种生物学过程，而且 PDLIM5、KCNB1、BTBD7 基因很可能是 hsami175p 对多发性硬化症产生影响的重要桥梁，其中 PDLIM5 尤为重要。关键词:多发性硬化症;hsami175p;生物信息学;基因中图分类号:74451文献标识码:A文章编号:10017550(2023)01003806基金项目:蚌埠医学院“512 人才培育计划”项目(by51201103);蚌埠医学院科研创新团队项目(BYKC201902)作者简介:冀彩丽(1995)，女，硕士研究生，研究方向:细胞免疫。通讯作者:宋传旺，教授，研究方向:细胞免疫。MSassociated hsami175p target gene prediction and bioinformatics analysisJI Caili et al(Department of Immunology，College of Laboratory Medicine，Bengbu Medical College，Bengbu 233030，China)Abstract:ObjectiveTo predict and enrich the analysis of human mi175p(hsami175p)target genes and to searchfor biological markers for multiple sclerosis(MS)in combination with differential expression of the genesMethodsUsing a bioinfor-matics approach，hsami175p target genes were predictedThe predicted results were analyzed by Gene Ontology(GO)，KyotoEncyclopedia of Genes and Genome(KEGG)enrichment，and the ProteinProtein Interaction Networks(PPI)maps were constructedThe differentially expressed genes of MG patients and healthy controls were combined to further screen the key genes for the effect ofhsami175p on MGFinally，NA22 v2 was used to verify the existence of binding sites for key genesesultsDifferent softwarewere used to predict the target genes and then the intersection was took to obtain 376 genesThese target genes had complex interac-tions，mainly existed in the cytoplasm and nucleoplasm，and were involved in a variety of biological processes such as transcriptionalregulation and protein phosphorylation，and were also associated with signaling pathways such as cancer，viral infection，and the im-mune systemThere were three common genes PDLIM5，KCNB1，and BTBD7 that were relatively downregulated by these target genesand MS patientsFurther verification of the above key gene binding sites revealed that only PDLIM5 had a binding site with P value lessthan 005ConclusionHsami175p target genes are involved in a variety of biological processes，and PDLIM5，KCNB1 and BT-BD7 genes are likely to be an important bridge for hsami175p to affect multiple sclerosis，among which PDLIM5 is particularlyimportantKey words:Multiple Sclerosis;hsami175p;bioinformatics;Gene多发性硬化症(Multiple Sclerosis，MS)是一种中枢神经系统(Central Nervous System，CNS)的炎症性疾病，导致慢性进行性残疾1。该病症特点是血管周围的淋巴细胞浸润，导致轴突脱髓鞘和瘢痕胶质变，形成典型的病灶或斑块23。MS 影响了全世界230 多万人，造成了很大的社会经济负担，而且患者大多是年轻女性，会在运动、感觉、视觉和自主神经系统出现不同程度上的异常46。MS 目前多无法治愈，大多数治疗只是减缓疾病的进展，防止复发，提高患者整体的生活质量。因此，加深探究 MS 发生机制，对控制病情，帮助病人显得尤为重要。微小 NA(MicroNA，miNA)是内源性非编码832023 年 02 月牡丹江医学院学报Feb.2023第 44 卷第 1 期JournalofMuDanJiangMedicalUniversityVol.44No.12023DOI:10.13799/ki.mdjyxyxb.2023.01.019NA 分子，长度约为 2125 个核苷酸，以序列特异性方式调节靶基因的表达7。通过翻译抑制或信使 NA(Messenger NA，mNA)切割，促进 NA 转录产物含量下调。目前 miNA 已成为调节各种细胞类型中基因表达的关键参与者之一，而且 miNA靶基因通常位于与发病机制相关的基因组区域，这表明 miNA 分子可能参与关键的细胞变化8。研究表明，与健康对照组(Healthy Control，HC)相比，hsami175p 在 MS 患者的 CD4+T 细胞中上调9，在 B 淋巴细胞中下调910，此研究符合已证实的免疫系统在多发性硬化症病理生理学中的作用11，同时提示，hsami175p 可能是 MS 的生物标志物。因此我们通过生物信息学方法预测研究hsami175p 的靶基因和信号通路，为进一步探究 hsami175p 对 MS 的影响筛选关键基因。1材料与方法11mi175p 保守性分析利用在线软件 NA-central(https:/rnacentralorg/)查找 hsami175p 的序列，并随机挑选小鼠(mmumi175p)、山羊(chimi175p)、猴(mmlmi175p)、鸡(ggami175p)和蟾蜍(xtrmi175p)等物种的序列，分析 mi175p 保守性。12hsami175p 靶基因预测利用在线软件TargetScan(https:/www targetscan org/vert _80/)、miWalk(http:/mirwalkummuniheidelbergde/)和 miTarbase(https:/mirtarbasecuhkeducn/)分别预测 hsami175p 的靶基因，然后用 venny210(http:/wwwliuxiaoyuyuancn/)取交集，尽可能避免假阳性出现。13hsami175p 的 GO 和 KEGG 富集分析利用在线生物信息数据库(Database for Annotation，Visualization and Integrated Discovery，DAVID)(ht-tps:/davidncifcrfgov/)对上述靶基因进行 GO 和KEGG 富集分析，并利用 语言中 包(ggplot2)和在线网站 chiplot(https:/www chiplot online/)对GO 和 KEGG 富集分析结果进行可视化。其中，GO功能分析分为 3 部分，分别是生物学过程(BiologicalProcess，BP)、分子功能(Molecular Function，MF)和细胞组成成分(Cell Component，CC)，分析结果以 P值小于 005 表示具有统计学意义。14靶基因编码蛋白之间相互作用预测利用STING 115(https:/cnstringdborg/)，将要求最低作用分数设为 09，分析靶基因编码蛋白之间的相互作用，随后利用 cytoscape 软件做蛋白相互作用PPI 图，并利用软件中 cytohubba 插件的 Betweenness(介数中心)算法，筛选出稳定蛋白互作网络图的关键基因。15筛选关键基因从基因表达综合数据库(GeneExpression OmnibusDatabase，GEO)搜 索 获 取GSE16461 的芯片表达数据集，选取其中 CD4 细胞中的 4 份健康者样本和 4 份 MS 患者样本，利用数据库插件 GEO2 进行差异性分析，所得数据，以 P005 具有统计学意义。再以|logFC|12 作为差异表达基因的筛选条件，利用 包(ggplot2、pheatmap)对差异表达基因进行可视化，做火山图和热图。将MS 患者 CD4 细胞中的下调基因与 hsami175p靶基因取交集，进一步筛选出 hsami175p 对MS 影响的关键靶基因，并利用 chiplot 做关键靶基因相对表达量的箱线图。最后，从 NCBI 数据库中，下载筛选出的关键基因 mNA 序列，并根据编码区(CDs)找出基因的 3 UT 序列。利用 NA22 v2(https:/cm jefferson edu/rna22/Interactive/)在 线软件验证关键基因与 mi175p 的结合位点。2结果与分析21mi175p 保守性分析将 NA central 数据库中下载的各物种 m