分享一篇2023年8月发表在Front Immunol（IF：8.786）的文章《Integrated bioinformatics analysis identifies shared immune changes between ischemic stroke and COVID 19》（PMID：36969251），作者使用生物信息学方法确定了19个免疫相关差异基因，结果表明COVID-19后缺血性中风的发生可能与炎症途径和免疫系统有关。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：
尽管与COVID-19相关的缺血性中风的原因尚不清楚，但缺血性中风（IS）是SARS-COV2感染患者发病率和死亡率的主要原因。
方法：
1、确定COVID-19和IS的DEG
2、共享DEG的功能富集
3、hub基因和药物靶标的鉴定
4、基因通路网络、miRNA-mRNA和TF-mRNA关系
5、免疫细胞浸润
研究结果：
确定COVID-19和IS的DEG
为了确定COVID-19和IS在转录组上共享的共同途径和分子生物标志物，首先合并两个IS数据集（GSE16561和GSE58294），合并两个COVID-19数据集（GSE171110和GSE198449），确定了IS的537个DEG和COVID-19的1427个DEG，发现COVID-19和IS之间有140个共享DEG。
共享DEG的功能富集
进行GO富集分析以确定与共享DEG相关的生物学途径和疾病。基于KEGG和Reactome数据库进一步执行GESA，以探索共享DEG背后的生物学途径。GESA结果与GO富集分析中的结果一致，进一步证实免疫系统可能在COVID-19和IS之间的联系中发挥重要作用。
hub基因和药物靶标的鉴定
为了进一步了解哪些免疫基因发生了显着改变并与COVID-19和IS的生物学机制相关，在DEG和IRG（免疫相关基因）之间进行了维恩图分析，并提取了19个免疫相关的DEG（IDEG）。进一步对这些基因应用LASSO回归分析筛选了5个hub基因——NCR3、OLR1、IL1R2、IL18R1和JAK2。
基因通路网络、miRNA-mRNA和TF-mRNA关系
为了研究免疫相关基因的生物学关系，使用Cytoscape软件的ClueGO构建了IDEG和GO-BP相互作用的网络。使用HMDD、TissueAtlas和ENCORI数据库，预测有五种miRNA与IDEG相互作用。基于RcisTarget包，发现六个TF可能调节IDEG的表达，并且三个TF在COVID-19和IS患者的外周血中差异表达，IRF3在两种疾病中下调，而IRF2和STAT2表达上调。
免疫细胞浸润
为了探索免疫细胞浸润的概况，应用CIBERSORT分类算法来证明COVID-19和IS中免疫细胞的变化。与健康对照组相比，COVID-19和IS患者的CD8 T细胞和幼稚B细胞比例均显着降低。进一步应用ImmuCellAI来关注T细胞亚群的丰度变化，发现幼稚CD8+T细胞和Th2细胞在COVID-19和IS患者中富集程度较低。相关性分析表明，NCR3与COVID-19和IS患者的CD8+ T细胞和Th2细胞的变化呈正相关，这表明hub基因与免疫细胞之间存在密切关系。
