影響因子：8.44

關(guān)于非腫瘤生信，我們也解讀過(guò)很多，主要有以下類(lèi)型

1 單個(gè)疾病WGCNA+PPI分析篩選hub基因。
2 單個(gè)疾病結(jié)合免疫浸潤(rùn)，熱點(diǎn)基因集，機(jī)器學(xué)習(xí)算法等。
3 兩種相關(guān)疾病聯(lián)合分析，包括非腫瘤結(jié)合非腫瘤，非腫瘤結(jié)合腫瘤或者非腫瘤結(jié)合泛癌分析
4 基于分型的非腫瘤生信分析
5 單細(xì)胞結(jié)合普通轉(zhuǎn)錄組生信分析

目前非腫瘤生信發(fā)文的門(mén)檻較低，歡迎有需要的朋友患者

研究概述：

糖尿病性心肌病(DCM)是糖尿病常見(jiàn)的心血管并發(fā)癥之一，也是糖尿病患者死亡的主要原因之一。線粒體代謝和免疫炎癥是DCM發(fā)病的關(guān)鍵，但它們?cè)贒CM中的相互作用仍懸而未決。

本研究利用生物信息學(xué)方法探討了線粒體代謝和免疫微環(huán)境在DCM中的獨(dú)立作用及相互作用，首先從GEO的3個(gè)DCM相關(guān)微陣列數(shù)據(jù)集中獲得了DEGs，發(fā)現(xiàn)DEGs富集于線粒體代謝、免疫炎癥和膠原合成相關(guān)通路，為驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)建立了DCM大鼠模型，全文旨在分析線粒體代謝和免疫失調(diào)在DCM發(fā)生發(fā)展中的調(diào)控作用，并探索相關(guān)靶點(diǎn)。結(jié)果可能有助于更好地理解DCM中的線粒體代謝、免疫及其相互作用。

流程圖：

研究結(jié)果：

一、DCM中的DEGs和功能富集分析

1. 將差異分析可視化為火山圖和熱圖(圖2a-f)，與正常樣本相比，DCM樣本中：

GSE4745數(shù)據(jù)集中有293個(gè)DEGs，上調(diào)基因有149個(gè)，下調(diào)基因有144個(gè);

GSE5606數(shù)據(jù)集中有544個(gè)DEGs，上調(diào)基因269個(gè)，下調(diào)基因275個(gè);

GSE6880數(shù)據(jù)集中有463個(gè)DEGs，其中上調(diào)基因262個(gè)，下調(diào)基因201個(gè)。

2. GSEA顯示，三個(gè)數(shù)據(jù)集中的DEGs主要參與脂質(zhì)和脂肪酸代謝及免疫相關(guān)通路，包括脂質(zhì)代謝、PPARα對(duì)脂質(zhì)代謝的調(diào)控、脂肪酸代謝、不飽和脂肪酸的生物合成、抗原加工和呈遞、MHC II類(lèi)抗原呈遞、內(nèi)源性配體對(duì)TLR的調(diào)控、補(bǔ)體激活(圖2g-n)。

此外，膠原合成、膠原原纖維組裝和氧化應(yīng)激相關(guān)途徑也被富集。

3. DEGs富集的GO通路分為生物過(guò)程(Biological Process, BP)、細(xì)胞成分(Cellular Component, CC)和分子功能(Molecular Function, MF)，主要包括線粒體功能及成分、能量代謝、炎癥免疫、缺氧及氧化還原反應(yīng)、膠原合成、胰島素敏感性等(圖3a-f)。

4. DEGs富集的KEGG通路以線粒體代謝與功能、缺氧與氧化還原反應(yīng)、物質(zhì)生成、免疫等通路為主(圖3g-l)。

二、DCM 中的線粒體相關(guān)DEGs

1. 在MitoCarta3.0數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索線粒體相關(guān)基因，在3個(gè)數(shù)據(jù)集中選取與DEGs重疊的基因作為MitoDEGs（MitoCarta3.0數(shù)據(jù)庫(kù)收錄了1136個(gè)人類(lèi)和1140個(gè)小鼠的蛋白編碼基因，這些基因均定位在線粒體定位上）。GSE4745數(shù)據(jù)集有32個(gè) (15個(gè)上調(diào)，17個(gè)下調(diào))， GSE5606數(shù)據(jù)集有34個(gè) (18個(gè)上調(diào)，16個(gè)下調(diào))， GSE6880數(shù)據(jù)集有25個(gè) (14個(gè)上調(diào)，11個(gè)下調(diào))(圖4c-e)。

2. 將每個(gè)數(shù)據(jù)集的MitoDEGs進(jìn)行組合，得到67個(gè)重疊的MitoDEGs，與正常樣本相比，DCM樣本中表達(dá)上調(diào)的基因有35個(gè)，表達(dá)下調(diào)的基因有32個(gè)。

三、PPI網(wǎng)絡(luò)分析和樞紐線粒體相關(guān)DEGs識(shí)別

1. 使用STRING數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分析67個(gè)MitoDEGs的PPI，并與Cytoscape進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)可視化(圖4f)。一個(gè)由9個(gè)節(jié)點(diǎn)和17個(gè)邊組成的模塊被鑒定為顯著性模塊(圖4g)，基因參與的模塊有：Acsl6、Acadsb、Decr1、Ivd、Oxct1、Gpam、Pdk4、Hmgcs2、Acot2。

2. 利用插件CytoHubba的MCC算法，從PPI網(wǎng)絡(luò)中鑒定出10個(gè)候選樞紐基因，包括Cpt1a、Hsd17b4、Hmgcs2、Acadsb、Decr1、Acot2、Gpam、Oxct1、Acsl6和Ivd(圖4h)。

3. 結(jié)合上述結(jié)果，最終獲得Acadsb、Hmgcs2、Hsd17b4、Gpam、Acot2、Ivd、Decr1、Cpt1a、Acsl6、Oxct1、Pdk4等11個(gè)候選樞紐基因。

四、Hub MitoDEGs與DCM/HF的關(guān)系及hub MitoDEGs -TFs- miRNAs調(diào)控網(wǎng)絡(luò)

1. Cpt1a、Gpam、Hmgcs2和Acadsb與DCM的相關(guān)性最高，而Cpt1a、Pdk4、Gpam和Hmgcs2與HF的相關(guān)性最高(圖5a，b)。

2. c圖是 TF-hub MitoDEGs調(diào)控網(wǎng)絡(luò):紅色方格為hub MitoDEGs，黃色圓點(diǎn)為19個(gè)轉(zhuǎn)錄因子。對(duì)樞紐MitoDEGs的miRNA進(jìn)行預(yù)測(cè)，生成一個(gè)包含299個(gè)節(jié)點(diǎn)和569條邊的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)(圖5d)：紅色方格代表hub MitoDEGs，紫色圓點(diǎn)代表miRNA。

3. 有三種miRNAs，包括①與Ivd、Acsl6、Acot2和Hmgcs2相互作用的miR-298-5p;

②與Oxct1、Ivd、Cpt1a和Acsl6相互作用的miR-30c-1-3p;

③與Oxct1、Cpt1a、Acsl6和Hmgcs2相互作用的miR344b-5p。但還需要進(jìn)一步的驗(yàn)證。

五、DCM中的免疫細(xì)胞浸潤(rùn)

1. 使用ImmuCellAI算法分析得出DCM組與CON組9種免疫細(xì)胞心肌浸潤(rùn)情況差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。DCM組中B細(xì)胞、邊緣區(qū)B和記憶B的含量更高，而CON組中顆粒細(xì)胞、樹(shù)突狀細(xì)胞、MoDC、cDC1、pDC和cDC2的含量更高(圖6a-c)。

2. 進(jìn)一步分析DCM中浸潤(rùn)的免疫細(xì)胞，發(fā)現(xiàn)細(xì)胞間存在多重相關(guān)性(圖6d)。相關(guān)程度用分?jǐn)?shù)表示。CD4 T細(xì)胞與幼稚CD4 T細(xì)胞的協(xié)同作用最強(qiáng)(0.99)，其次是CD4 T細(xì)胞與T輔助細(xì)胞(0.98)，CD8 T cm與CD8 T ex (0.98)， 幼稚CD4 T與T輔助細(xì)胞(0.97)。

相比之下，幼稚 CD8 T與B細(xì)胞之間的競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)最強(qiáng)(-0.72)，其次是pDC和Marginal Zone B (-0.69)，Naive CD8 T與Memory B(-0.69)。

六、MitoDEGs/hub MitoDEGs與免疫細(xì)胞的關(guān)系

1. 圖7a, b顯示MitoDEGs有35個(gè)上調(diào)，32個(gè)下調(diào)。

2. 圖7c顯示在11個(gè)樞紐MitoDEGs中：

Pdk4與邊緣區(qū)B呈正相關(guān)，而與cDC2, MoDC和pDC呈負(fù)相關(guān)。

Oxct1與pDC和CD8 Tem呈正相關(guān)，Ivd與CD8 Tem呈正相關(guān)，

Hsd17b4與邊緣區(qū)B、M2巨噬細(xì)胞呈正相關(guān)，與cDC2、MoDC、pDC呈負(fù)相關(guān);

Hmgcs2與邊緣區(qū)B、M2巨噬細(xì)胞呈正相關(guān)，與粒細(xì)胞、cDC2呈負(fù)相關(guān);

Gpam與樹(shù)突狀細(xì)胞、粒細(xì)胞、cDC1和MoDC呈負(fù)相關(guān);

Decr1與邊緣區(qū)B、M2巨噬細(xì)胞呈正相關(guān)，與粒細(xì)胞、cDC2、pDC呈負(fù)相關(guān);

Cpt1a與樹(shù)突狀細(xì)胞、cDC1、MoDC和pDC呈負(fù)相關(guān);

Acsl6與pDC、嗜酸性粒細(xì)胞和CD8 T em呈正相關(guān);

Acot2與樹(shù)突狀細(xì)胞和cDC1呈負(fù)相關(guān)。

七、DCM大鼠的一般生物學(xué)和超聲心動(dòng)圖特征

1. 造模過(guò)程中，DCM組高脂飲食喂養(yǎng)的大鼠體重顯著高于CON組，且在注射STZ2周后開(kāi)始有下降趨勢(shì)，明顯低于組織采樣前的CON組(圖8a)。

2. STZ誘導(dǎo)1周后DCM組血糖開(kāi)始升高，整個(gè)建模過(guò)程中血糖水平始終高于CON組(圖8b)。

3. 超聲心動(dòng)圖顯示，與CON組比較，DCM組EF%、FS%明顯降低， LVIDs明顯升高。此外，兩組間LVIDd略有差異(圖8c-h)。

4.與CON組相比，DCM組按體重標(biāo)準(zhǔn)化的心臟重量(HW/BW)和按脛骨長(zhǎng)度標(biāo)準(zhǔn)化的心臟重量(HW/TL)均顯著增加(P < 0.05，圖8i, j)。

八、DCM大鼠Hub MitoDEGs表達(dá)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

1. 使用qRT-PCR檢測(cè)，與CON組相比，DCM組Pdk4、Hmgcs2、Decr1的表達(dá)顯著升高，而Ivd在DCM組的表達(dá)則顯著降低 (上圖8k)。

2. 通過(guò)蛋白質(zhì)免疫印跡和免疫組化進(jìn)一步驗(yàn)證顯示，Pdk4、Hmgcs2、Decr1、Ivd蛋白表達(dá)水平與mRNA表達(dá)水平一致 (上圖8l-n)。

九. Hub MitoDEGs與心功能的關(guān)系

1. 進(jìn)一步分析在DCM組和CON組中表達(dá)差異明顯的四種hub MitoDEGs (Pdk4、Hmgcs2、Decr1和Ivd)與EF%、FS%和LVIDs的相關(guān)性。

2. Pdk4的PCR循環(huán)數(shù)與EF%和FS%呈極顯著正相關(guān)，但與LVIDs呈極顯著負(fù)相關(guān);

Hmgcs2 、Decr1的PCR循環(huán)數(shù)與EF%和FS%呈極顯著正相關(guān);

lvd的PCR循環(huán)數(shù)與EF%和FS%呈極顯著負(fù)相關(guān)，但與LVIDs呈極顯著正相關(guān) (圖8o)。

總體上，表達(dá)上調(diào)的Pdk4、Hmgcs2、Decr1和表達(dá)下調(diào)的DCM心肌組織中的Ivd與心功能降低高度相關(guān)。

研究總結(jié)：

本研究首次應(yīng)用線粒體蛋白質(zhì)組學(xué)權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)MitoCarta 3.0獲取線粒體相關(guān)基因，通過(guò)綜合生物信息學(xué)分析，確定了DCM和CON之間線粒體相關(guān)基因和免疫細(xì)胞浸潤(rùn)的差異；首次發(fā)現(xiàn)線粒體代謝與免疫微環(huán)境的相互作用，另外，4個(gè)樞紐基因Pdk4、Hmgcs2、Decr1、Ivd的篩選和驗(yàn)證為深入探索DCM免疫代謝和探索醫(yī)學(xué)干預(yù)的新靶點(diǎn)提供了新的思路。