6+：典型的hub基因免疫相关研究思路

今天小编和大家分享一篇本月初发表在Front Cardiovasc Med杂志（IF：6.050）的文章《Integrated Bioinformatics-Based Analysis of Hub Genes and the Mechanism of Immune Infiltration Associated With Acute Myocardial Infarction》。文章鉴定了急性心梗（AMI）的潜在诊断生物标志物并揭示了 AMI 的免疫细胞浸润特征。下面我们就来看看吧！

背景：

急性心肌梗死（AMI）是一种致死性疾病，发病率和死亡率都很高。据报道，AMI 与免疫细胞浸润有关。

方法：

1.筛选来自 AMI 和健康对照样品的差异表达基因 (DEG)。

2.对DEGs 进行GO和KEGG分析以及基因集富集分析 (GSEA)

3.利用STRING数据库构建了蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，并鉴定了中心基因（hub基因）。

4.构建ROC曲线分析hub基因的诊断价值。外部数据集进一步验证。

5.CIBERSORT 用于分析AMI 中 22 种免疫细胞组分的组成模式。

DEG的识别

对三个数据集（GSE48060、GSE60993和GSE66360）的样本进行去批次效应处理后合并,包括87个AMI样本和78个对照样本。筛选AMI患者和健康对照之间的DEGs，共得到71个DEGs包括68个上调基因和3个下调基因。

DEG的功能富集分析

对DEGs进行GO和KEGG富集分析和GSEA富集分析。GSEA富集分析得到的结果与GO和KEGG的结果相似。

PPI网络构建与Hub基因选择

使用 STRING 数据库构建了 DEGs的PPI 网络，Cytoscape 软件的插件cyto-Hubba筛选了与其他基因相互作用大于5的基因作为潜在hub 基因，共有6个基因作为潜在hub基因。

Hub 基因诊断价值的验证

对6个基因构建ROC 曲线，并利用 AUC 值来确定hub基因区分 AMI 和对照样本的诊断有效性。6个基因的AUC均大于0.7。此外，GSE61144对hub基因进行验证。

免疫细胞浸润

用CIBERSORT算法评估AMI组织和正常对照组织之间免疫细胞浸润情况，并对22种免疫细胞进行了相关性分析。

Hub基因与浸润免疫细胞的相关性分析

Spearman相关性分析探索了hub基因与免疫细胞的关联。