脑出血（ICH）是指非外伤性脑实质内血管破裂引起的出血，是一种危险的神经系统疾病。本研究旨在通过生物信息学分析确定ICH中参与铁死亡的关键分子，并进一步探索ICH铁死亡的机制。首先，作者从GEO数据库下载脑出血患者的临床信息，并与铁死亡基因相交，最终筛选得到45个差异表达基因（DEGs），其中大部分涉及TNF信号通路和氧化应激反应。随后，作者通过蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络分析筛选与TNF信号通路相关的基因模块，确认了以下基因：MAPK1、MAPK8、TNFAIP3、ATF4和SLC2A1。此外，作者还构建了一个出血大鼠模型用于对ICH大鼠进行运动干预，并使用qRT-PCR评估上述筛选所得基因的表达水平。研究结果表明，与TNF信号通路显著相关的MAPK1及其相关的miRNA和lncRNA是脑出血后铁死亡途径中的潜在生物分子。
发表杂志：Front Neurosci.
影响因子：4.674
请扫描下方二维码
非肿瘤生信我们也介绍过多篇
最新7.5分非肿瘤纯生信，分析一点不难，这种思路你想到没有？
非肿瘤生信+简单pcr验证 快速发3分+SCI 自噬，铁死亡，焦亡等都可以
本文的思路适用与几乎所有非肿瘤疾病。除了铁死亡基因，免疫，自噬，焦亡等热点都可以做。如果差异基因较多，还可以使用WGCNA进一步识别关键基因，文章的内容也就更丰富了。非肿瘤生信，欢迎扫码沟通咨询。
研究背景
脑出血(ICH)是由于血管突然破裂而发生脑实质内血液病理性积聚的一种高死亡率、致残率和功能障碍相关的疾病。ICH后由于血肿的生长易发生脑损伤，导致脑组织破坏和机械变形。此外，线粒体功能障碍、小胶质细胞激活、神经递质紊乱和炎症介质释放也会导致脑损伤。同时，ICH后会触发多种因素导致血肿和深部脑细胞死亡。神经细胞的丧失是ICH患者死亡的主要原因，程序性细胞死亡在脑出血中也起着重要作用。铁死亡是一种不同于细胞凋亡的程序性细胞死亡，其显著特征是铁依赖的活性氧(ROS)脂质过氧化增加。最近研究表明，这一过程与ICH中涉及的细胞死亡机制有关。
流程图：
分析解读：
差异表达分析
①从基因表达综合(GEO)数据库GSE24265下载脑出血患者的临床信息。
②使用在线分析工具GEO2R执行差异表达分析。
③从Ferroptosis数据库获取包含265个铁死亡基因的数据集，并将其与GSE24265相交以鉴定铁死亡DEG。
④使用在线工具Venny2.1生成DEG的维恩图，并使用Heml软件绘制DEG的热图。
结果：
下图A：热图显示前50个在血肿周围组织和正常组织中的DEGs，红色代表上调基因，蓝色代表下调基因。
下图B：铁死亡差异表达基因的维恩图。
下表：铁死亡差异表达基因分为铁死亡驱动基因、抑制基因和标志基因。
功能分析
①使用在线工具Metascape、WebGestalt和DAVID对DEG进行通路富集分析。
结果：显著富集的基因涉及TNF信号通路、MAPK信号通路、流体剪切应力、动脉粥样硬化和卡波西肉瘤相关疱疹病毒感染。
下表：根据富集分数选择并显示前八名生物途径：TNF信号通路显著富集。
下图：Metascape富集分析结果。（A）GO网络；(B)前20条通路条形图。
蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络分析
①使用STRING网站预测蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)。
②由Cytoscape v3.6.0软件构建和可视化。
③分子复合物检测(MCODE)用于识别关键的PPI网络模块。
结果：
下表：分子复合物检测用于处理从STRING下载的数据以进一步挖掘基因模块。
下图：根据STRING在线数据库，以交互分数>0.4获得的40个节点和330个边的Cytoscape网络可视化。
下图：PPI网络模块功能富集分析：TNF信号通路显着富集。
Gene-miRNA 相互作用网络
①使用miRWalk2.0预测靶向关键miRNA并构建与PPI模块相关的基因-miRNA相互作用网络。
②将MiRTarBase和miRWalk数据库的预测结果进行了交叉，以确保结果的准确性。
结果：
下图：模块基因与其靶向miRNA之间的相互作用网络。基因为蓝色，miRNA为橙色，交联基因为绿色。
下表：miRNA及其靶基因。
下图A：模块相关miRNA的分子功能在转录因子活性、蛋白丝氨酸激酶活性和受体结合方面显著富集。
下图B：生物通路在TRAIL信号通路、Glypican通路和蛋白多糖合成器介导的信号事件中富集。
miRNA-lncRNA预测
①使用StarBase v2.0鉴定lncRNA，选择显示每个miRNA计算结果相互作用的交联图来确认相关的lncRNA。
结果：交联后揭示了针对三个关键miRNA的九个lncRNA，即SNHG16、XIST、AC084219.4、RP11-379K17.11、CTC-444N24.11、GS1-358P8.4、CTB-89H12.4、RP4-773N10.5和FGD5-AS1。
实验验证
①动物分组及脑出血模型的构建。
②qRT-PCR分析。
结果：MAPK1、SLC2A1、TNFAIP3和ATF4的表达水平在脑缺血模型的鼠中明显较高；跑步机训练后SLC2A1和TNFAIP3明显上调，而ATF4、MAPK8和MAPK1下调。
小结：
本研究确定了ICH中参与铁死亡的关键基因并进一步探讨了相关机制。作者从数据集GSE24265和FerrDb的DEGs交集中获得了45个DEGs，包括6个下调基因和39个上调基因。然后使用在线工具Metascape、GSEA和DAVID对DEGs进行通路富集分析，结果表明这些基因主要参与应激反应和TNF信号通路。动物实验和qRT-PCR确定了ICH和运动训练后铁死亡基因表达的变化，表明运动可能影响ICH治疗中的铁死亡并证明生物信息学分析的可靠性。此外，MAPK1相关的mRNA-miRNA-lncRNA相互作用链可能被用作脑出血后铁死亡发生和进展的生物标志物。
评论：本文属于非肿瘤生信为主，补充以实验验证的模式。该模式将是近几年中低分非肿瘤SCI文章的主要模式。另外本篇文章的生信内容比较普通，只用了一个数据集，有较大的提升空间。
联系客服
