使用生物信息学分析鉴定与股骨头坏死中软骨氧化应激相关的中枢基因和通路

2023-04-10 15:55 作者:275276 0人读过 | 我要投稿

Identification of Hub Genes and Pathways Associated with Oxidative Stress of Cartilage in Osteonecrosis of Femoral Head Using Bioinformatics Analysis

本研究旨在鉴定股骨头坏死（ONFH）中软骨氧化应激相关基因的hub基因和通路，并预测hub基因的转录因子。

方法

GSE74089从Gene Expression Omnibus (GEO)数据库中获得，包括4个坏死组织和4个正常组织，差异表达基因(DEGs)通过limma包用R语言识别。同时，我们在 Gene Ontology (GO) 数据库中搜索与氧化应激相关的基因。使用 DAVID、Metascape 和 GSEA 进行 GO 和信号通路分析。利用STRING数据库构建蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，利用Cytoscape软件的Degree算法筛选hub基因。最后，NetworkAnalyst 网络工具用于查找中枢基因的转录因子 (TF)。

结果

GSE74089和GO数据库共发现440个氧化应激相关基因，其中88个差异表达显着。这些基因主要参与MAPK信号通路、PI3K-AKT-mTOR信号通路、FOXO信号通路等多条信号通路。排名前 10 位的 hub 基因为 JUN、FOXO3、CASP3、JAK2、RELA、EZH2、ABL1、PTGS2、FBXW7、MCL1。此外，TFAP2A、GATA2、SP1和E2F1可能是hub基因的关键调控因子。

结论

我们通过一系列生物信息学分析确定了一些与 ONFH 氧化应激相关的中枢基因和信号通路。

结果

候选基因筛选

经过对数据集GSE74089的分析，一共发现了20844个基因，包括3626个DEGs。从GO数据库中筛选出488个与氧化应激相关的基因，其中440个在GSE74089的表达谱中可以匹配。维恩图显示，88个基因在DEGs和氧化应激相关基因之间交叉，包括71个上调基因和17个下调基因。GSE74089的火山图和88个OS-DEGs的热图

差异表达基因的火山图。红色节点代表P值 <.05 且 logFC >1.5 的上调 DEG；蓝色节点代表P值 <.05 且 logFC <-1.5 的下调 DEG。( B ) 88 个 OS-DEG 的热图和聚类分析。标记的基因是后续分析得到的hub基因。DEGs = 差异表达基因；OS = 氧化应激；ONFH = 股骨头坏死。

DEGs：从GSE74089中筛选出的差异表达基因。OS：从 Gene Ontology 数据库下载的氧化应激相关基因。

GSEA

将440个OS基因的表达信息上传至GSEA软件，利用Hallmark和KEGG基因集数据库对OS基因表达谱的整体水平进行基因分析。结果表明，大多数上调的基因参与了氧化磷酸化、缺氧、TGF-β 信号、PI3K-AKT-mTOR 信号和泛素介导的蛋白水解

Hallmark 基因集数据库（左）和 KEGG 基因集数据库（右）对 440 个 OS 基因进行基因集富集分析。FDR <0.25 和P值 <.05 被视为截止标准。大多数上调基因参与氧化磷酸化、缺氧、TGF-β 信号、PI3K-AKT-mTOR 信号和泛素介导的蛋白水解。OS = 氧化应激；FDR = 错误发现率；NES = 归一化富集分数；NOFH = 股骨头坏死；KEGG = 京都基因和基因组百科全书；TGF = 转化生长因子；AKT = 蛋白激酶 B；mTOR = 雷帕霉素的哺乳动物靶标。

GO和KEGG分析

为了分析 OS-DEGs 在 ONFH 中的作用，通过 GO 和 KEGG 分析了差异基因。GO BP表明它们主要富集于细胞对过氧化氢的反应、细胞对氧化应激的反应、对氧化应激的反应。涉及的CC具体包括细胞质、神经细胞体。MF术语主要包括蛋白质结合、蛋白质同源二聚化活性、相同蛋白质结合等。KEGG通路注释显示，靶向基因高度参与了多种通路，如癌症通路、MAPK信号通路、PI3K-AKT信号通路和细胞凋亡

TOP10 KEGG pathway OS-DEGs (DEGs related to OS) 富集图。( B ) 带有 OS-DEG 的 GO 富集图。仅显示 BP、CC、MF 中前 5 个丰富的术语。KEGG = 京都基因和基因组百科全书；OS = 氧化应激；DEGs = 差异表达基因；GO = 基因本体论；BP = 生物过程；CC = 蜂窝组件；MF = 分子功能；GO = 基因本体论；MAPK = 丝裂原活化蛋白激酶；TNF = 肿瘤坏死因子。

PPI 网络分析

将选定的OS-DEGs导入String数据库构建蛋白质相互作用网络，然后使用Cytoscape创建PPI网络图. 网络图包含 68 个节点和 198 条边。MCODE插件分析PPI网络图的关键模块，有2个模块得分>4。KEGG分析显示，第一个模块主要富集在Alzheimer disease、mitophagy-animal、MAPK信号通路、IL-17信号通路、FOXO信号通路，第二个模块主要集中在mitophagy-animal、PI3K-Akt信号通路、细胞凋亡，癌症通路中的微小RNA. 使用cytoHubba插件查找网络图中的hub节点，排名前10的基因分别是JUN、FOXO3、CASP3、JAK2、RELA、EZH2、ABL1、PTGS2、FBXW7、MCL1。

OS-DEG 的 PPI 网络图。绿色越深，节点的程度越高。网络图包含 68 个节点和 198 条边。选择前10个基因为JUN、FOXO3、CASP3、JAK2、RELA、EZH2、ABL1、PTGS2、FBXW7、MCL1。PPI = 蛋白质-蛋白质相互作用；OS = 氧化应激；DEGs = 差异表达基因。

( A ) PPI Network的关键模块1。( B ) 模块 1 KEGG 分析的和弦图。( C ) PPI Network的关键模块2。( D ) 模块 2 KEGG 分析的和弦图。PPI = 蛋白质-蛋白质相互作用；KEGG = 京都基因和基因组百科全书；MAPK = 丝裂原活化蛋白激酶。

转录因子-基因对

我们找到了4个度数≥5的转录因子，构建了TFs-genes网络图它们是 TFAP2A（度数：6；介数：93）、GATA2（度数：5；介数：96）、SP1（度数：5；介数：85）和 E2F1（度数：5；介数：85）

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