导语
今天给同学们分享一篇卟啉单胞菌+分子对接+分子动力学的生信文章“Predicting Key Genes and Therapeutic Molecular Modelling to Explain the Association between Porphyromonas gingivalis (P. gingivalis) and Alzheimer’s Disease (AD)”，这篇文章于2023年3月12日发表在Int J Mol Sci期刊上，影响因子为5.6。
阿尔茨海默病（AD）是一种逐渐发展的神经系统疾病，影响思维、行为和记忆。AD的病因尚不清楚。许多研究发现AD与遗传有关。越来越多的证据表明，环境风险也可能导致AD。
1. 数据标准化
使用R 4.2.1软件对原始数据进行了分析。首先，对数据进行了质量评估和归一化处理。作者发现在GSE 5281中有2540个基因上调和1776个基因下调。在GSE9723中，有39个基因上调和11个基因下调，如图1所示。这些差异表达基因(DEGs)在图2的火山图中显示。火山图显示了p < 0.05的基因，作为显著性的标准。热图（图2）显示了DEGs的层次聚类。
图1 显示GSE5281和GSE9723中上调和下调基因的火山图
图2 根据基因和表达情况绘制的差异表达基因（DEGs）的热图
2. AD和P. gingivalis共有的差异表达基因
使用R语言，作者发现了与数据集GSE5281和GSE9723相关的共同基因。这10个基因分别是CALD1、HES1、ID3、PLK2、PPP2R2D、RASGRF1、SUN1、VPS33B、WTH3DI/RAB6A和ZFP36L1。然后，作者构建了一个热图来展示这些发现基因之间的相关性。这两个发现结果都在图3中展示出来。
图3
3. GO和KEGG分析
为了阐明这些基因的作用，构建了基因本体论（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路。共同基因的大部分功能涉及钙介导的信号传导、肌动蛋白结合、须状突起，并在致病性大肠杆菌感染中有一定参与。这一发现的摘要见图4。
图4 基因本体论和基因与基因组的京都百科全书（KEGG）分析不同表达基因
4. PPI网络和核心基因的筛选
从10个已确定的共同基因构建的PPI网络显示有限的相互作用。然后作者选择了前100个基因（前50个上调和前50个下调）用于作者的PPI网络。节点表示蛋白质，边表示它们的相互作用，如图5所示。
图5 前100个基因的蛋白质相互作用（PPI）网络
5. 分子对接
作者的CMap分析只得到了筛选出的十个常见基因的一个结果。然后选择了PLK2进行进一步分析。总共确定了三个药物靶点，可以对蛋白质PLK2产生生物学变化。分子对接的结果显示在图6中。
图6 PLK2与3个药物靶点的分子对接
6. 分子动力学模拟
选择了最佳的对接复合物（PubChem ID: 11364421）。对接蛋白的运动特性由可变性和B因子决定。PLK2和11364421复合物的可变性和B因子显示出与蛋白质中可变区域相对应的峰值，最高峰代表高可变性区域（图7A）。图7B显示了PLK2和11364421复合物的特征值和方差图。11364421与目标PLK2的方差图显示为紫色阴影条和绿色阴影条的累积方差。复合物协方差矩阵描述了复合物中残基之间的相关性。图7C中矩阵中的红色表示残基之间的良好相关性，白色表示不相关的运动。此外，蓝色色调表示反相关性。相关性越高，系统越复杂。对接蛋白的弹性图（图7D）显示了原子之间的连接，较暗的灰色区域表示较硬的区域。
图7 使用iMODS进行的PLK2-11364421分子动力学模拟结果
总结
在这项研究中，鉴定出了10个交叉基因，表明AD和牙周炎的关键病原体P. gingivalis之间可能存在潜在的关联。因此，为P. gingivalis引发的AD治疗确定了一个潜在的治疗靶点。然而，需要进一步的体内和体外研究来确认这些发现。
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