分享一篇2023年4月发表在J Inflamm Res（IF：4.631）的文章《Identification of Critical Modules and Biomarkers of Ulcerative Colitis by Using WGCNA》（PMID: 37092131），PLPP1和XBP1被确定为两个hub基因，可作为UC的生物标志物。该思路同样适用于其他疾病的研究，有相关需求的老师欢迎联系我们。
背景&方法
背景：
溃疡性结肠炎（UC）是一种结肠和直肠的慢性炎症性疾病，没有确切的原因，其特征是复发和缓解发作。
方法：
1、UC中的WGCNA分析和DEG识别
2、基因功能富集分析
3、Hub基因的鉴定及其临床意义
4、UC中的免疫细胞浸润
5、Hub基因的GeneMANIA、GSEA和潜在治疗药物
6、ceRNA网络构建
研究结果：
UC中的WGCNA分析和DEG识别
WGCNA总共确定了10个模块。使用模块和特性之间的Spearman相关系数找出重要模块，蓝色、绿松石色和棕色被选为重要的模块。 “limma”软件用于检测822个DEG。此外，372、315和92个DEG分别被确定为蓝色DEG、绿松石色DEG和棕色DEG。
基因功能富集分析
为了确定DEG在三个目标模块中最可能的作用，我们通过“clusterProfiler”程序进行了GO和KEGG富集分析。功能富集分析表明，这些DEG与免疫学、内质网和新陈代谢有关。
Hub基因的鉴定及其临床意义
随后，进行单变量回归分析以找出这些重要模块相关DEG中最重要的基因，并选择前5个DEG（MT1M、BACE2、ASPHD2、PLPP1和XBP1）进行进一步分析。接下来，使用qRT-PCR检查它们在UC患者中的mRNA表达，并使用GEO检索的其他三个数据集来确认它们的差异表达。最后，PLPP1和XBP1被定义为两个hub基因。PLPP1、XBP1和组合的AUC分别为0.986、0.991和0.994，表明hub基因可以作为UC生物标志物发挥作用。外部验证集的ROC曲线分析也表明hub基因具有诊断价值。
为了进一步确定hub基因是否与临床严重程度相关，我们观察到，在GSE73661数据集中，XBP1在轻度组中显着低于中重度组。在GSE11223和GSE92415数据集中，我们发现XBP1也具有良好的区分轻度和中重度UC的能力。然而，PLPP1并没有表现出这种能力。因此，我们接下来对XBP1和相关临床评分进行了Spearman分析，结果表明XBP1与UC相关临床活动评分呈正相关。综上所述，XBP1和PLPP1都具有很强的诊断能力，XBP1也有很好的区分疾病活动水平的能力。
UC中的免疫细胞浸润
由于免疫相关基因可能在UC的病因中发挥作用，我们通过测量免疫细胞浸润来研究免疫系统的工作原理。因此，采用CIBERSORT来计算UC健康受试者中存在的免疫细胞百分比。与正常样本相比，UC患者许多细胞发生了变化，这表明免疫学在UC的发展中很重要。根据相关性分析，XBP1与Macrophages M0、resting NK cells、resting memory T cells、Macrophages M1、activated memory T cells CD4、neutrophils呈正相关，与Monocytes、activated NK cells、T cells CD8、Tregs、resting Mast cells呈显着负相关。相比之下，T cells follicular helper、activated DCs、activated T cells CD4 memory、resting NK cells、Neutrophils、activated Mast cells与PLPP1呈负相关，只有resting Mast cells、activated positive NK cells呈正相关。
Hub基因的GeneMANIA、GSEA和潜在治疗药物
GeneMANIA研究表明，hub基因机制与内质网未折叠蛋白反应紧密相关。接下来使用GSEA研究了hub基因，结果表明，高表达基因组中，两者都通过细胞色素P450、细胞因子-细胞因子受体相互作用、NOD样受体信号通路和JAK-STAT信号通路显着富集了异生素代谢的通路。上述结果表明，hub基因与内质网应激、免疫和代谢有关。最后，使用hub基因，寻找UC的候选化合物。DSigDB数据库中可能影响2个hub基因表达的前10种化合物如表所示。
ceRNA网络构建
通过TargetScan、miRTarBase和Starbase预测了2个hub基因的miRNA，接下来的研究使用了重叠的miRNA，miR-93-5p 和 miR-214-3p。建立了lncRNA-miRNA-2 hub基因相互作用网络，涉及两个hub基因PLPP1和XBP1、2个miRNA（miR-93-5p和miR-214-3p）和124个lncRNA。
