5图+1表就可以发5分的文章？双疾病+免疫浸润分析鉴定标志物, 新颖思路学起来- 大数跨境

生信日报

2023-06-27

导读：推荐关注非肿瘤疾病的小伙伴用上这个思路发高分文章哦~

今天带来的文章中的“双疾病分析”很吸睛喔，不拘泥于单一肿瘤或非肿瘤，关键是只需最简单的分析套路就能满足毕业需求，加点创新性思路还能冲击高分。双疾病的免疫细胞浸润分析，并且还加入了国自然热点巨噬细胞的分析，近几年它的热度可是高居榜首。双疾病的相关生信分析热点咨询都可以来问布小谷哟~

本篇文章通过免疫浸润分析发现了皮肌炎和心肌损伤的患者体内有大量的T细胞和巨噬细胞， M1、M2的变化与疾病息息相关。生信文章中关于免疫细胞的分析有很多~从免疫细胞分类角度可以分为T细胞、B细胞、NK细胞等等很多大家都可以试试喔，创新性都还不错。从双疾病分析与非肿瘤的M1、M2巨噬细胞结合入手跟小记者，看一篇5分＋的生信文章思路。这样亮眼的双疾病分析套路，快快学起来！

题目：综合生物信息学分析皮肌炎心肌损伤免疫细胞浸润相关关键生物标志物的鉴定

杂志：ARTHRITIS RESEARCH & THERAPY

影响因子：IF=5.606

发表时间：2023.04

后台回复“999”获取原文文献

研究背景

皮肌炎（DM）是一种获得性自身免疫性疾病，可对包括心肌在内的各种器官造成损伤。然而，DM心肌损伤的潜在机制尚不完全清楚。因此，在为DM和心肌损伤患者制定筛查建议和治疗策略之前，有必要探讨DM心肌损伤的分子特征和机制。

数据来源

数据集/队列	数据库	数据类型	详细信息
GSE1551	GEO	样品表达矩阵数据	13名DM患者和10名正常人
GSE48280	GEO	样品表达矩阵数据	5名DM患者和5名正常人
GSE5370	GEO	样品表达矩阵数据	5名DM患者和4名正常人
GSE128470	GEO	样品表达矩阵数据	12个正常人肌肉样本和12个DM患者
GSE1145	GEO	样品表达矩阵数据	11名正常人和7名心肌炎患者
GSE35182	GEO	样品表达矩阵数据	6只正常小鼠和6只心肌炎小鼠
GSE147517	GEO	样品表达矩阵数据	5个心肌炎和5个正常人血清样本

研究思路

利用基因表达综合数据库（GEO）识别在DM和心肌炎的免疫系统过程中富集hub基因。采用WGCNA、差异表达基因（DEG）分析、蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）和GO分析来鉴定这些枢纽基因。使用CIBERSORT方法分别分析DM骨骼肌标本和心肌炎心肌标本中的免疫细胞浸润。通过相关分析研究关键基因与浸润性免疫细胞之间的关系。最后，通过miRNet预测中枢基因调节性miRNA，并验证其在在线数据集和临床样本中的表达。

主要结果

1. WGCNA对DM关键模块的识别与分析

从GEO数据库下载了三个系列矩阵文件的数据。进行主成分分析，以可视化读取计数的分组并识别批次效应。将这三个数据集合并为一个数据集，并使用SVA软件包对批次进行校正（图1a、1b）。选择处理后的基因进行WGCNA分析。使用R软件中的WGCNA包将数据图构建到基因共表达网络中。通过将软阈值功率设置为6（图1c，d）和切割高度设置为0.25，获得12个模块（图1e–g），将无法包含在任何模块中的基因添加到灰色模块中，并删除。从模块-性状相关性的热图中，我们发现绿松石模块与DM的相关性最高（图1h）。分析绿松石模块与基因显著性之间的相关性。绿松石模型中120个基因被鉴定为具有高MM和GS值的核心基因（图1i）。进行GO和KEGG富集分析，发现核心基因在免疫系统过程中富集程度最高（图1j）。在PPI网络中，通过cytoHubba软件分析120个枢纽基因中的前10个枢纽基因，节点颜色的深浅表明了相关性强弱（图1k）。

图1 心肌炎免疫系统相关中枢基因筛选

2.心肌炎数据集中DEG的鉴定与分析

使用limma软件包鉴定出570个DEGs。火山图（图2a）显示了炎症性心肌病和正常对照之间的DEG。图2b中为对照样本与患者样本间的DEGs聚类分析。将DEGs构建PPI网络,使用cytoHubba应用程序，鉴定中枢基因。基因EGFR、CDH1、WDTC1、NGF、BYSL、CCL2、TGFB1、SOCS3、POLR1A和NOL6是前十个下调基因（图3c），基因ISG15、IFIT3、XAF1、RSAD2、IGF1、OAS3、IFI44、SAMD9L、IFI44L和TLR3是前十个上调基因（图3d）。对上述20个枢纽基因进行GO和KEGG富集分析（图3e）。其中IFIT3、OAS2、ISG15、XAF1和RSAD2在免疫系统过程中富集。随后，使用VennDiagram软件包，心肌炎和糖尿病中与免疫系统过程相关的枢纽基因取交集得到DEGs:IFIT3、OAS3、ISG15和RSAD2（图3f）。

图2 DEG的鉴定与分析

3.免疫细胞浸润

CIBERSORT分析工具分别计算了疾病样本中22种类型的免疫细胞亚群的分数，免疫细胞浸润差异的小提琴图显示，DM组的M1巨噬细胞高于对照组（图3a、b），而DM组和心肌炎组（图3d、e）的M2巨噬细胞均高于对照组，所以选择M2巨噬细胞进行下一步分析。然后，计算在hub基因和免疫细胞浸润水平的斯皮尔曼相关系数。在炎症性心肌病和皮肌炎患者中，M2巨噬细胞分别与IFIT3、OAS3、ISG15和RSAD2的表达呈正相关（图3c，f）。

图3 免疫浸润分析

4. hub基因的验证及功能富集分析

为了进一步验证IFIT3、OAS3、ISG15和RSAD2在心肌组织和骨骼肌组织中的表达，选择GSE128470和GSE35182作为测试数据集。如图4a、b中为心肌炎小鼠和正常对照之间的心肌组织中验证hub基因的表达水平，DM骨骼肌组织中hub基因的表达水平也显著高于正常对照组。为研究常见枢纽基因的潜在功能，进行GO与KEGG富集分析。如图4c，d，DEG主要富集于I型干扰素信号通路、细胞对I型干扰素的反应和对I型IFN-的反应。

图4 hub基因的验证及功能富集分析

5. 靶向中枢基因的潜在miRNA的预测和验证

应用miRNet数据库来筛选ISG15、IFIT3、RSAD2和OAS3的靶向miRNA。如图5a所示，共预测了122个miRNA，其中6个被证实在心肌炎患者的血清外泌体中比正常对照上调（图5b）。为了验证这6个miRNA的临床应用潜力，在患有心肌损伤的DM患者和没有心肌损伤的DM患者之间进行分析。10名DM患者的基线人口统计学和临床特征如表1所示。图5c为hub基因与DM的相关性分析，结果表明miR-146a-5p的表达水平在DM心肌损伤组比另一组多。