Een regulerend MiRNA-mRNA-netwerk is geassocieerd met transplantatierespons bij acuut nierletsel
Mar 21, 2022
Duan Guo1,2†, Yu Fan3†, Ji-Rong Yue4*en Tao Lin3*
Contact:joanna.jia@wecistanche.com
Abstract
Achtergrond:acuutnierblessure(AKI) is een levensbedreigende complicatie die wordt gekenmerkt door een snelle achteruitgang van de nierfunctie, die vaak optreedt na transplantatiechirurgie. Het moleculaire mechanisme dat ten grondslag ligt aan de ontwikkeling van post-transplantatie (post-Tx) AKI is echter nog steeds onbekend. Een toenemend aantal studies heeft aangetoond dat bepaalde microRNA's (miRNA's) cruciale functies uitoefenen in AKI. De huidige studie probeerde de moleculaire mechanismen in post-Tx AKI op te helderen door een regulerend miRNA-mRNA-netwerk te construeren.
Resultaten:Op basis van twee datasets (GSE53771 en GSE53769) werden drie sleutelmodules, die 55 mRNA's, 76 mRNA's en 151 miRNA's bevatten, geïdentificeerd door een gewogen gen-co-expressienetwerkanalyse (WGCNA) uit te voeren. De mind IP v4.1 werd toegepast om de interacties van mRNA's en miRNA's van de belangrijkste module te voorspellen, en de miRNA-mRNA-paren met het vertrouwen van meer dan 0.2 werden geselecteerd om een regulerend miRNA-mRNA-netwerk te construeren door Cytoscape . Het miRNA-mRNA-netwerk bestond uit 82 knooppunten (48 mRNA's en 34 miRNA's) en 125 randen. Twee miRNA's (miR-203a-3p en miR-205-5p) en ERBB4 met hogere knooppuntgraden in vergelijking met andere knooppunten kunnen een centrale rol spelen in post-Tx AKI. Bovendien gaven Gene Ontology (GO) en Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway-analyse aan dat dit netwerk voornamelijk betrokken was bijnier-/niergerelateerde functies en PI3K-Akt/HIF-1/Ras/MAPK-signaleringsroutes.
Conclusie:We hebben een regulerend miRNA-mRNA-netwerk geconstrueerd om nieuwe inzichten te verschaffen in de ontwikkeling van AKI na Tx, wat zou kunnen helpen bij het ontdekken van nieuwe biomarkers of therapeutische geneesmiddelen voor het verbeteren van het vermogen tot vroege voorspelling en interventie en het verlagen van het sterftecijfer van AKI na transplantatie.
trefwoorden: acuutnierblessure, Niertransplantatie, WGCNA, miRNA-mRNA-netwerk
cistanche propiedadesvoornier
Achtergrond
Als een type klinisch kritieke ziekte met snel verlies van nierfunctie en hoge mortaliteit,acuutnierblessure(AKI) komt vaak voor bij ontvangers van transplantaties, wat kan leiden tot transplantatiefalen en overlijden [1]. Tijdige diagnose en behandeling zijn cruciaal bij het verbeteren van de prognose van patiënten met AKI, maar worden momenteel belemmerd door het ontbreken van specifieke indicatoren voor vroege voorspelling, graduele evaluatie en monitoring van het curatieve effect. Aangezien AKI de meest voorkomende kritieke ziekte is in multidisciplinaire gebieden, is er in de afgelopen decennia een toenemend aantal onderzoeken naar AKI gerapporteerd [2-4]. De pathogenese van AKI is echter nog onduidelijk.
Een microRNA (miRNA) is een soort klein niet-coderend RNA met ongeveer 22 nucleotiden, dat op post-transcriptioneel niveau kan binden aan de 3'-UTR van de doel-mRNA's om verschillende belangrijke fysiologische en pathofysiologische functies in cellen uit te oefenen [5 ]. Er werd gemeld dat miRNA's in staat zijn om een verscheidenheid aan mRNA's van zoogdieren te reguleren [6], terwijl een enkel mRNA het doelwit kan zijn van een grote groep miRNA's, wat aantoont dat de rol van miRNA in genregulatie moet worden geïnterpreteerd door complexe netwerken [7]. In de afgelopen jaren zijn onderzoeken naar mRNA-miRNA-netwerk exponentieel toegenomen, omdat wordt aangenomen dat het helpt bij het blootleggen van het moleculaire mechanisme van verschillende ziekten, waaronder neuroblastoom [8], diabetes type 2 [9] en spontane intracerebrale bloeding [10]. Recente studies hebben aangetoond dat de veranderingen in de expressie van mRNA en miRNA de proliferatie en apoptose van niercellen zouden beïnvloeden, die verband houden met het optreden en de ontwikkeling van AKI [11, 12]. Desalniettemin zijn er weinig gegevens gepubliceerd over het potentiële netwerk van mRNA en miRNA in AKI na transplantatie.
In het tijdperk van precisiegeneeskunde kunnen high-throughput sequencing-gegevens in combinatie met effectieve bio-informatica-analyse potentiële doelwitgenen en mechanismen identificeren die bijdragen aan de voortgang van AKI. De gewogen gen-co-expressienetwerkanalyse (WGCNA) is een methode die veel wordt gebruikt om de belangrijkste regulatoren van ziekten te vinden, omdat het de capaciteit heeft om genen met vergelijkbare expressiepatronen te clusteren in modules (waarin kernregulatoren vaak worden gevonden) en het analyseren van de relatie tussen modules en specifieke eigenschappen of fenotypes [13]. In een nieuw gepubliceerde studie van cervicale intra-epitheliale neoplasie (CIN), werd WGCNA uitgevoerd om zes ziektegerelateerde modules te identificeren, waaruit 31 kandidaat-hub-genen voor CIN-behandeling werden gescreend [14]. Bioinformatica-analyse verbetert niet alleen de efficiëntie van onderzoek naar biologische functies, maar biedt ook betrouwbare informatie voor het verkennen van moleculaire mechanismen [15, 16]. Op basis van de grote datasets van zowel mRNA- als miRNA-expressieprofielen bij dezelfde patiënt, zou het verkennen van het regulerende miRNA-mRNA-netwerk kunnen helpen bij het ophelderen van de moleculaire mechanismen van de ziekten [17, 18].
In deze studie werden respectievelijk de GSE53769 (mRNA) en GSE53771 (miRNA) expressiedatasets onderworpen aan WGCNA om belangrijke modules te identificeren die geassocieerd zijn met post-Tx AKI. Vervolgens werd een regulerend miRNA-mRNA-netwerk geconstrueerd om de epigenetische mechanismen die ten grondslag liggen aan de progressie van post-Tx AKI te verduidelijken, waardoor een mogelijke richting wordt geboden voor toekomstig klinisch onderzoek.
Resultaten
Identificatie van belangrijke modules met betrekking tot post‑Tx AKI op basis van GSE53769-dataset
Volgens de correlatie- en gemiddelde koppelingsalgoritmen van Pearson werden 36 monsters geclusterd en zijn het monsterdendrogram en de heatmap van het kenmerk weergegeven in figuur 1a; we ontdekten dat GSM1300317 (die behoort tot de post-Tx PBX-groep) alleen geclusterd was en een mogelijke uitbijter zou kunnen zijn. Daarom werd de at-SNE (t-distributed stochastische inbedding) plot gebruikt om ervoor te zorgen dat dit monster de volgende analyses niet zal beïnvloeden. Zoals te zien is in Aanvullend bestand 2: Figuur S2, was er geen duidelijke uitbijter na de dimensievermindering en daarom gingen we verder met de WGCNA. Zoals getoond in Fig. 1b, werd de zachte drempelkracht van 9 geselecteerd om het schaalvrije karakter van het gen-co-expressienetwerk te garanderen (Fig. 1b). Het histogram van netwerkconnectiviteit en de bijbehorende log-log-plot wordt weergegeven in Aanvullend bestand 3: Afbeelding S3A-B; de R2 was 0,89, wat aangeeft dat aan een geschatte schaalvrije topologie was voldaan. Gedetailleerde informatie over zachte drempelindices inclusief k, R2 en aangepaste R2 is te vinden in aanvullend bestand 10: Tabel S1. Tien, via de gemiddelde hiërarchische clustering van koppelingen, werden genen met vergelijkbare expressiepatronen verdeeld in modules (figuur 1c). Om modules met verschillende expressiepatronen beter te kunnen onderscheiden, kreeg elke module verschillende kleuren toegewezen. Zoals getoond in figuur 1d, werd een moduleclusterdendrogram geconstrueerd dat in totaal 18 modules genereerde. De grijze module bevatte de genen die niet aan de andere 17 modules kunnen worden toegewezen. Een heatmap die de correlatie tussen klinische kenmerken en modules beschrijft, wordt getoond in Fig. 1e. Van deze modules vertoonde de zwarte module de hoogste positieve correlatie met post-Tx AKI (P=0.002, R=0.5), terwijl de bruine module de sterkste negatieve correlatie vertoonde met post-Tx AKI (P=4e−05, R= −0.63). Daarom werden deze twee modules geselecteerd als sleutelmodules. Toewijzingen van mRNA's in black and tan-modules worden gegeven in aanvullend bestand 11: tabel S2.
Gen-gennetwerk en functionele verrijkingsanalyse in de black and tan-modules
Zoals getoond in Fig. 2a, was de correlatiecoëfficiënt van modulelidmaatschap (MM) versus gen significantie (GS) in de zwarte module 0.57 met P=5.5e−38. Een totaal van 14 hub-genen werden geïdentificeerd in de zwarte module, waaronder CLIC5, PCOLCE2, NDNF, ESRP1, ENPEP, RASAL2, SLIT2, PSAT1, NOX4, GDA, CNTN3, CFAPP221, CA2 en ZNF311 (Fig. 2b). Ten tien werd de GO- en KEGG-pathway-verrijkingsanalyse uitgevoerd op de genen in de zwarte module. Zoals getoond in Fig. 2c, vonden we dat de meest verrijkte GO-termen in de categorie biologisch proces (GO-BP) warennierontwikkeling, ontwikkeling van het niersysteem en regulatie van ERK1/2-cascade. De meest verrijkte GO-termen in de andere categorieën (GO-CC en GO-MF) waren het apicale deel van de cel- en celadhesiemolecuulbinding (Fig. 2d, e). Voor KEGG-pathway-analyse waren deze genen voornamelijk verrijkt in MAPK-signalerings- en Raq1-signaleringsroutes (Fig. 2f).
The genes of the tan module underwent the same analysis. Te scatter plots of MM versus GS in the tan module (cor=0.6, P=4.2e−18) are shown in Fig. 3a. The gene-gene network centered on hub genes in this module is depicted in Fig. 3b. As we can see, the tan module contained 12 hub genes including DMXL1, MAF, GPHN, MYOF, CDK14, and QDPR. The functional annotation of genes in the tan module is depicted in Fig. 3c–f, indicating that the black module genes were primarily enriched in functions of the coenzyme metabolic process, the extrinsic component of the plasma membrane, and coenzyme binding, as well as pathways of folate (FA) biosynthesis. Detailed information of differentially expressed genes (defined by log2 fold change>0.1 en p-waarde<0.05 when="" comparing="" their="" expression="" in="" post-tx="" aki="" group="" to="" that="" in="" zero-hour="" aki="" group)="" in="" black="" module="" and="" the="" tan="" module="" is="" provided="" in="" additional="" file="" 4:="" figure="" s4="" and="" additional="" file="" 5:="" figure="" s5,="">
Identificatie van belangrijke modules met betrekking tot post‑Tx AKI op basis van de GSE53771-dataset
Om de rollen van miRNA in post-Tx AKI te onderzoeken, hebben we ook WGCNA voor miRNA's uitgevoerd op basis van de GSE53771-dataset. De constructiestappen van het co-expressienetwerk voor miRNA's waren vergelijkbaar met die voor mRNA's. Het voorbeelddendrogram en de heatmap van het kenmerk worden getoond in Fig. 4a. Om een schaalvrij netwerk te garanderen, werd het zachte drempelvermogen ingesteld op 6 (Fig. 4b). Het histogram van netwerkconnectiviteit en de bijbehorende log-log-plot wordt weergegeven in aanvullend bestand 3: figuur S3C-D; de R2 was 0,98, wat aangeeft dat aan een geschatte schaalvrije topologie werd voldaan. Gedetailleerde informatie over soft-threshold ft-indexen inclusief k, R2 en aangepaste R2 is te vinden in aanvullend bestand 10: Tabel S1. Er werden in totaal drie miRNA-modules geïdentificeerd, die onafhankelijk van elkaar waren (Fig. 4c, d). Ten tien werd de correlatie van miRNA-modules met klinische kenmerken geanalyseerd, en het resultaat toonde aan dat de blauwe miRNA-module de enige module was die significant gecorreleerd was met post-Tx AKI (P=0.003, R= − 0,36) (Fig. 4e). Daarom werd de blauwe miRNA-module die uit 76 miRNA's bestond gekozen als de belangrijkste miRNA-module voor daaropvolgende analyse. Gedetailleerde informatie over deze miRNA's is te vinden in aanvullend bestand 11: tabel S2.
MiRNA-miRNA-netwerk en functionele verrijkingsanalyse in de blauwe miRNA-module
Zoals getoond in Fig. 5a, was de correlatiecoëfficiënt van MM versus GS in de blauwe miRNA-module 0.32 met P=5.8e−5. Het interactienetwerk van module-miRNA's toonde aan dat 17 hub-miRNA's werden geïdentificeerd in de blauwe miRNA-module (figuur 5b). Om de biologische rollen van miRNA's in deze module verder te onderzoeken, werden de doelgenen van deze miRNA's gebruikt om functionele verrijkingsanalyse uit te voeren. Resultaten van functieannotatie worden getoond in Fig. 5c-e, wat suggereert dat de miRNA's van de blauwe miRNA-module significant geassocieerd waren met de GO-termen van kleine GTPase-gemedieerde transductie, klierontwikkeling, transcriptie-coregulatoractiviteit en aanhangers-junctie, evenals de KEGG-items van MAPK-signaleringsroute en infectie met humaan T-celleukemievirus 1.
Detailed information of differentially expressed miRNAs (defined by log2 fold change>0.1 en p-waarde<0.05 when="" comparing="" their="" expression="" in="" post-tx="" aki="" group="" to="" that="" in="" zero-hour="" aki="" group)="" in="" the="" blue="" module="" is="" provided="" in="" additional="" file="" 6:="" figure="">
Coninstructie van regelgevend miRNA–mRNA netwerk in post‑Tx AKI
De genen en miRNA's die respectievelijk de belangrijkste modules en de belangrijkste miRNA-module vormden, werden gebruikt om het regulerende miRNA-mRNA-netwerk te genereren. Een totaal van 1048 voorspelde miRNA-mRNA-paren in hoge betrouwbaarheidsklasse werden verkregen uit miRDIP v4.1 en gebruikt om een netwerk te construeren door Cytoscape (aanvullend bestand 7: figuur S7). De functionele annotatie van mRNA's in dit netwerk is weergegeven in aanvullend bestand 8: figuur S8, wat aangeeft dat deze mRNA's voornamelijk betrokken waren bij celsubstraatadhesie, urogenitale systeemontwikkeling, heparinebinding, collageenbinding, AGE-RAGE-signaleringsroute bij diabetici complicaties, evenals de PI3K-Akt-signaleringsroute. Daarna hebben we, om het netwerk te verkrijgen dat een sleutelrol kan spelen in de pathogenese van post-Tx AKI, de miRNA-mRNA-paren geselecteerd met het vertrouwen van meer dan 0.2 om een regulerend miRNA-mRNA-netwerk te genereren (Fig. 6). Het regulerende miRNA-mRNA-netwerk bestond uit 82 knooppunten (48 mRNA's en 34 miRNA's) en 125 randen. Na analyse van het netwerk, vonden we miR-203a-3p, miR-205-5p en ERBB4 met hogere node-graden in vergelijking met andere nodes, en de kwantificeringsdetails worden gegeven in aanvullend bestand 12 : Tabel S3. Tien functionele analyses onthulden dat het totaal van 48 mRNA's voornamelijk was verrijkt in GO-termen van epitheliale buismorfogenese, nefronontwikkeling, urogenitale systeemontwikkeling en transmembraanreceptorproteïnekinase (Fig. 7a-c). Er waren geen significant verrijkte KEGG-routes omdat hun p-waarden groter waren dan 0, 05 (figuur 7d). Voor kruisvalidatie hebben we onze huidige resultaten die zijn opgehaald uit de miRDIP-database vergeleken met die uit de miRNet-database. In totaal werden 75.699 miRNA-mRNA-paren per minuut geïdentificeerd en was er een kruising van 117 miRNA-mRNA-paren tussen de resultaten van de miRNet-database en miRDIP-database; het bijbehorende regelgevende netwerk wordt gevisualiseerd in aanvullend bestand 9: figuur S9B. De verrijkingsanalyses van de 117 miRNA-mRNA-paren toonden aan dat ze voornamelijk betrokken waren bij negatieve regulatie van de organisatie van cellulaire componenten, reactie op een organische stof in de GO-BP-categorie; eukaryote translatie-initiatiefactor 4F-complex en nucleair lichaam in GO-CC-categorie; SNAP-receptoractiviteit, eiwitcomplexbinding, eiwittyrosinefosfatase-activiteit onder GO-MF-categorie, evenals KEGG-routes geassocieerd met niercelcarcinoomsignalering, prolactinesignalering en NFR2--gemedieerde oxidatieve stressrespons. Aangezien de bovenstaande functionele verrijkingsresultaten waren gebaseerd op miRNA-mRNA-paren die werden voorspeld door zowel miRNet- als miRDIP-databases, zijn ze mogelijk meer representatief voor de epigenetische mechanismen die ten grondslag liggen aan de post-Tx AKI.
Discussie
Post-Tx AKI is een veel voorkomende complicatie na transplantatiechirurgie, die wordt gekenmerkt door een snelle achteruitgang van de nierfunctie en een hoge mortaliteit [19]. Het bepalen van de beste tijd voor vroege diagnose en interventie van post-Tx AKI is een uitdaging vanwege het ontbreken van specifieke indicatoren voor vroege voorspelling, beoordeling van de beoordeling en monitoring van de werkzaamheid. Om dergelijke problemen te overwinnen, is het van cruciaal belang om de pathomechanismen en potentiële biomarkers van post-Tx AKI te onderzoeken. In 2014 hebben Wilfingseder et al. voerde miRNA- en mRNA-microarray-analyse uit op basis van niertransplantatiebiopsiespecimen met AKI en identificeerde verder een AKI-specifieke moleculaire handtekening met behulp van differentiële genexpressieanalyses (DEA) [20]. DEA kan echter gemakkelijk enkele belangrijke genen uitsluiten waarvan het expressieniveau weinig verandert, maar een cruciale rol spelen bij de ziekten. Bovendien is het moeilijk om te bevestigen of de differentieel tot expressie gebrachte mRNA's en miRNA in de post-Tx-biopsie tussen controle en AKI gerelateerd waren aan post-Tx AKI vanwege het feit dat Tx ook zou kunnen leiden tot de abnormale expressie van sommige genen. Toenemende studies toonden aan dat de initiatie en progressie van alle ziekten niet gereguleerd konden worden door een paar genen, maar door een netwerk van meerdere RNA's [21, 22]. Het construeren van een RNA-regulerend netwerk zou dus een veelbelovende strategie kunnen zijn voor het begrijpen van ziekteontwikkeling en het opzetten van nieuwe therapie [23]. Als robuuste bioinformatica-benadering heeft WGCNA het vermogen om eenvoudige correlatienetwerken te verbeteren door de correlaties tussen individuele genenparen te kwantificeren, evenals de mate waarin deze genen dezelfde buren delen [24]. WGCNA omvat niet alleen differentieel tot expressie gebrachte genen, maar ook genen die niet significant differentieel tot expressie worden gebracht, maar die nog steeds een belangrijke mediator zijn van bepaalde klinische kenmerken. In de afgelopen jaren is WGCNA toegepast in een breed scala van menselijke
ziekteonderzoek om biomarkers te screenen en moleculaire mechanismen te verduidelijken die ten grondslag liggen aan ziekteontwikkeling [25, 26].
In de huidige studie, op basis van de mRNA- en miRNA-microarray-datasets, werden drie modules geïdentificeerd die significant gecorreleerd waren met AKI na transplantatie met behulp van WGCNA. Te tan module met 55 mRNA's vertoonde een significant negatieve correlatie met post-Tx AKI. Meerdere studies meldden dat een hoge concentratie FA acute tubulaire necrose zou kunnen veroorzaken als de vorming van FA-kristallen in niertubuli, wat leidt tot nierfalen [27, 28]. De mRNA's in de tan-module waren voornamelijk betrokken bij de route van FA-biosynthese, wat suggereert dat deze route verantwoordelijk is voor de ontwikkeling van post-Tx AKI. Vervolgens, als de module die het meest positief gerelateerd was aan post-Tx AKI, bestond de zwarte module uit 80 mRNA's. Met name de meest verrijkte items van de mRNA's van de zwarte module in GO-analyse waren voornamelijk gerelateerd aan de nierfuncties zoalsnierontwikkeling en nefronontwikkeling, wat de hoge correlatie van deze module met post-Tx AKI bevestigt. Een eerdere studie gaf aan dat de extracellulaire signaal-gereguleerde kinase (ERK) cascade een fundamentele rol speelt bij de activering van compenserende herstelmechanismen tijdensnierblessure[29]. Onze studie toonde aan dat de mRNA's van de zwarte module ook significant waren verrijkt in de functies van de ERK1/2-cascade. Bovendien gaven de resultaten van KEGG-pathway-analyse aan dat deze mRNA's nauw verwant waren aan de MAPK-signaleringsroute en Ras-signaleringsroute. Het is grotendeels gedocumenteerd dat de MAPK-route een sleutelrol speelt bij AKI door nierontsteking, tubulaire schade en celdood te reguleren [30-32]. Het is algemeen aanvaard dat de MAPK/ERK-route een stroomafwaarts signaalmolecuul is in de Ras-signaleringsroute [33]. De bovenstaande resultaten onthulden dat de abnormale expressie van sommige genen resulteert in AKI door FA-biosynthese, MAPK-signaleringsroute en Ras-signaalroute te reguleren om de nierontwikkeling te beïnvloeden naniertransplantatie.
Toenemend experimenteel bewijs heeft bevestigd dat bepaalde miRNA's een cruciale rol spelen bij de detectie, progressie en interventie van AKI [34]. Amrouche et al. toonde aan dat miR-146a een belangrijke rol speelt in de renale tubulaire respons, waarvan opregulatie de ontwikkeling van AKI zou kunnen beperken [35]. Een eerdere studie toonde aan dat miR-21 in de urine kan worden gebruikt als biomarker voor het voorspellen van AKI-ontwikkeling na hartchirurgie [36]. Als de enige miRNA-module die significant geassocieerd was met post-Tx AKI in deze studie, was de blauwe miRNA-module met 151 miRNA's negatief gecorreleerd met post-Tx AKI. Het is algemeen erkend dat miRNA's de expressie van hun stroomafwaartse doelgenen kunnen reguleren om biologische functies uit te oefenen. Dienovereenkomstig voorspelden we de doelen van deze miRNA's met behulp van "miRNAtap" en "multiMiR" om functionele annotatie uit te voeren. Opgemerkt moet worden dat de doelen van miRNA's van de belangrijkste module ook voornamelijk waren verrijkt in de MAPK-signaleringsroute, wat de cruciale rol van de MAPK-route in het proces van post-Tx AKI verder bevestigde.
Bovendien is het noodzakelijk om een regulerend miRNA-mRNA-netwerk te identificeren dat mogelijk betrokken is bij de pathogenese van post-Tx AKI, aangezien noch genen noch miRNA's de ontwikkeling van post-Tx AKI onafhankelijk kunnen reguleren. Het merendeel van de eerdere onderzoeken was uitsluitend gericht op miRNA's of genen om het mechanisme van AKI te verduidelijken. Door bio-informatica-tools te gebruiken, hebben we uiteindelijk een regulerend miRNA-mRNA-netwerk van post-Tx AKI opgezet, dat bestond uit 48 mRNA's en 34 miR NA's. Onder deze 82 nodes vertoonden miR-203a-3p, miR-205-5p en ERBB4 hoge graden en zouden ze centrale nodes in het netwerk kunnen zijn. De effecten van miR-205-5p bij nierziekten zijn eerder onderzocht. Schena et al. rapporteerde dat het expressieniveau van miR-205-5p significant en positief gecorreleerd was met de ernst van nierkanker en hypertensieve nefrosclerose [37]. Een experimenteel onderzoek uitgevoerd door Sessa en zijn collega's stelde voor dat miR-205-5p een moleculaire biomarker van nierschade zou kunnen zijn [38]. Er zijn maar weinig studies die de rol van miR-203a-3p en ERBB4 bij de ontwikkeling van AKI hebben onderzocht. Er is gedocumenteerd dat ERBB4 oxidatieve beledigingen van verouderde mesenchymale stamcellen zou kunnen verlichten door de niveaus van reactieve zuurstofspecies (ROS) te verlagen [39]. Het is algemeen bekend dat alle getransplanteerde organen na transplantatie een bepaalde mate van ischemie-reperfusieschade zullen ondergaan, gemedieerd door een hoog niveau van ROS en mogelijk tot AKI zullen ontwikkelen. We speculeerden dat ERBB4 ook de functie uitoefent van het reguleren van ROS-niveaus bij de ontwikkeling van post-Tx AKI. De GO-verrijkingsanalyse van de mRNA's in dit netwerk toonde aan dat deze mRNA's waren verrijkt in verschillende functies die relevant zijn voor de nierontwikkeling. Bovendien gaf KEGG-verrijkingsanalyse aan dat dit netwerk voornamelijk betrokken was bij een reeks routes die goed zijn bestudeerd, zoals PI3K-Akt-signaleringsroute, HIF-1-signaleringsroute, Ras-signaleringsroute en MAPK-signaleringsroute. Van de meeste van deze routes is bewezen dat ze een cruciale rol spelen bij AKI [30, 40, 41]. Deze resultaten bewijzen dat onze analyse correct is uitgevoerd.
Alles bij elkaar genomen maakte onze studie voor de eerste keer gebruik van WGCNA in combinatie met miRDIP v4.1-analyse om de meest waarschijnlijke interacties volledig te identificeren en een regulerend miRNA-mRNA-netwerk te construeren dat is geassocieerd met transplantatierespons in AKI, dat een voorlopig kader en enkele nieuwe inzicht voor het ophelderen van het moleculaire mechanisme van de ontwikkeling van post-Tx AKI. Toch moeten enkele beperkingen van deze studie worden vermeld. Ten eerste werden slechts acht post-Tx AKI-biopsiemonsters opgenomen in de huidige studie, wat niet voldoende was om volledig geloofwaardige conclusies te trekken. Ten tweede vereist het regulerende miRNA-mRNA-netwerk verdere studies in klinische en moleculaire biologie-experimenten voor validatie. Aangezien het moeilijk is om gekwalificeerde gegevens te vinden, werden andere typen RNA's, zoals lange niet-coderende RNA's (lncRNA's) en circulaire RNA's (circRNA's), niet opgenomen, wat een nadeel zou kunnen zijn bij de uitgebreide verduidelijking van het mechanisme dat ten grondslag ligt aan post-Tx AKI ontwikkeling.
voordelen van de cistanchestam op de nierfunctie
conclusies
We hebben eerst met succes een regulerend miRNA-mRNA-netwerk geconstrueerd dat is geassocieerd met post-Tx AKI met behulp van bio-informatica-analyse. De resultaten gaven aan dat twee miRNA's (miR-203a-3p en miR-205-5p) en ERBB4 een centrale rol zouden kunnen spelen in post-Tx AKI, en de biologische functies van het regulerende miRNA -mRNA-netwerk waren verrijkt met nier- / niergerelateerde functies en PI3K-Akt / HIF -1 / Ras / MAPK-signaleringsroutes. Deze studie biedt een uitgebreid perspectief van regulerende netwerken om het begrip van het moleculaire mechanisme in post-Tx AKI te vergroten. We hopen dat de huidige studie gunstig zal zijn voor het ontdekken van nieuwe biomarkers of therapeutische geneesmiddelen voor het verbeteren van het vermogen tot vroege voorspelling en interventie en het verlagen van het sterftecijfer van AKI na transplantatie.
Methoden:
Onderzoeksontwerp en gegevensverzameling
Het algemene ontwerp van deze studie wordt weergegeven in aanvullend bestand 1: figuur S1. Alle in aanmerking komende microarray-gegevens zijn gedownload van de Gene Expression Omnibus (GEO) -database (//www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/). GSE53769-dataset is een mRNA-expressiedataset die werd uitgevoerd met Affymetrix GeneChip® Human Gene 2.0 ST Array; De GSE53771-dataset is een miRNA-expressiedataset die is geanalyseerd door Affymetrix GeneChip® miRNA 3.0 Array. Deze twee datasets bestonden beide uit 18 nuluur- en 18 post-transplantatie (Tx) biopsiemonsters van 18 niertransplantaatontvangers (acht met acute tubulaire necrose zonder afstoting gedefinieerd als AKI en tien protocolbiopten zonder pathologie (PBX) gedefinieerd als controles) en werden ingediend door Wilfingseder en collega's [20]. Deze monsters werden verdeeld in vier groepen, namelijk nul-uur AKI, nul-uur PBX, post-Tx AKI en post-Tx PBX. De twee datasets werden respectievelijk gebruikt om het co-expressienetwerk te construeren, waarbij belangrijke mRNA/miRNA-modules geassocieerd met post-Tx AKI konden worden geïdentificeerd, wat de constructie mogelijk maakte van een miRNA-mRNA-regulerend netwerk dat de progressie van post-Tx AKI aanstuurt. .
Opbouw van de co-expressienetwerken
WGCNA is a widely used method to construct co-expression networks that allow the discovery of gene modules, where coordinated expression patterns of the intra-module genes could be identified and related to external clinical phenotypes. In this way, the search for core disease regulators could be narrowed down and confined to the clinically significant modules [13]. Given the foregoing, WGCNA has greatly improved the efficacy of data mining; therefore, in this study, the R package "WGCNA" was utilized to construct co-expression networks based on the expression profiles of mRNAs and miRNAs, respectively. An optimal soft threshold power β, the minimum power parameter that satisfied the scale-free topology (as manifested by scale-free topology ft index>0.85), werd als eerste vastgesteld. Vervolgens werd een schaalvrij co-expressienetwerk geconstrueerd op basis van de aangrenzende matrix. De aangrenzende matrix werd verkregen met de formule: Adjacencyk,j=kurk, j- , waarbij k en j overeenkomen met twee willekeurige genen en de wordt gebruikt om de sterke overeenkomst tussen k en j te benadrukken, wat ervoor zorgde dat genenparen met een lage gelijkenis worden weggelaten bij de moduleopdracht. Ten tien werd de aangrenzende matrix omgezet in een topologische overlapmatrix (TOM). Door gebruik te maken van een op TOM gebaseerde ongelijkheidsmaatstaf, werd het genboomdendrogram gegenereerd door middel van gemiddelde hiërarchische clustering en werden genen met vergelijkbare expressiepatronen geclusterd in verschillende modules (de minimale modulegrootte was ingesteld op 30).
cistanche kruidenkan behandelennierziekteverbeterennierfunctie
Identificatie van de significante correlatiemodules
Module-eigengenen (ME's), die genexpressiepatronen samenvatten als een enkel karakteristiek expressieprofiel binnen een bepaalde module, werden gebruikt om de potentiële correlatie van genen met verschillende eigenschappen te evalueren voor het bepalen van de significantie van elke module. Gen significantie (GS) vertegenwoordigde de correlatie tussen genen en verschillende klinische kenmerken, en de gemiddelde GS van alle genen in een module werd gedefinieerd als module significantie (MS), uitgedrukt als MS {{0}}n-ni{ {2}}GSi (n=aantal genen binnen een module). Na het berekenen van de Pearson-correlatie tussen ME's en klinische kenmerken, werden de modules met de hoogste positieve of laagste negatieve R (correlatiecoëfficiënt) met post-Tx AKI met correlatie p-waarden afkapwaarde van 0,05 gedefinieerd als sleutelmodules. We volgden de standaardworkflow die werd aanbevolen door de auteurs van WGCNA [13], en p-waardecorrectie voor meerdere tests werd niet uitgevoerd, aangezien de Pearson-coëfficiënt R en correlatie-p-waarde voldoende zijn voor significante moduleselectie [13]. De intensiteit van de kleur in de heatmap gaf de sterkte van de correlatie aan. Om een sleutelmodule beter te bestuderen, werd de correlatie van modulegenen geanalyseerd en werd het gen-gen-interactienetwerk gevisualiseerd door de netwerkanalysator Cytoscape v3.7.2 [42]. In dit netwerk werden de genen met een hoge graad, die sterk onderling verbonden knooppunten in de module bevatten, als hub-genen beschouwd. Deze hub-genen werden gedetecteerd door de analyse uit te voeren met de MCODE-plug-in in Cytoscape.
Met betrekking totgulatory miRNA–mRNA neetwork cAanstructiAan
Door gebruik te maken van de miRDIP v4.1 online tool werden de interacties tussen de module genen en miRNAs verkregen. Tien, de miRNA-mRNA-paren met een hoge betrouwbaarheid van voorspelling werden gekozen voor de constructie van een miRNA-mRNA-regulerend netwerk met behulp van Cytoscape v3.7.2. Om onze resultaten te valideren, werden de miRNA-mRNA-interacties ook opgehaald uit de miRNet-database.
Functiop eenl enrichment analysis
Om de potentiële functies van de geïdentificeerde genen verder te begrijpen, werden de verrijkingsanalyse van Gene Ontology (GO) en Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway-analyse uitgevoerd met behulp van R-pakket "clusterroller" [44]; in sommige gevallen (Aanvullend bestand 4: S4A, Aanvullend bestand 5: S5A, Aanvullend bestand 6: S6A en Aanvullend bestand 9: S9C), werd de functie TCGAanalyze_ EAcomplete in de TCGAbiolinks-bibliotheek uitgevoerd. In deze studie zijn de resultaten van GO-termen en KEGG-routes met de Benjamini-Hochberg (BH) aangepastP-waarden van<0.05 were="" considered="" to="" be="" significantly="">
Cistanche tubulosa voorkomt nierziekte, klik hier voor het monster
scheidsrechternces
1. Abu Jawdeh BG, Govil A. Acuut nierletsel bij transplantatie: differentiële diagnose en impact op gezondheid en gezondheidszorg. Adv Chronische nierziekte. 2017;24(4):228–32.
2. Cooke WR, Hemmilä UK, Craik AL, Mandula CJ, Mvula P, Msusa A, et al. Incidentie, etiologie en uitkomsten van verloskundig gerelateerde acute nierschade in Malawi: een prospectieve observationele studie. BMC Nephrol. 2018;19(1):25.
3. Solé C, Pose E, Solà E, Ginès P. Hepatorenaal syndroom in het tijdperk van acuut nierletsel. Lever Int Van J Int Assoc Studie Lever. 2018;38(11):1891–901.
4. Ostermann M, Liu K. Pathofysiologie van AKI. Best Pract Res Clin Anaes‑ de bodem. 2017;31(3):305–14.
5. Saliminejad K, Khorram Khorshid HR, Soleymani Fard S, Ghafari SH. Een overzicht van microRNA's: biologie, functies, therapieën en analysemethoden. J Cell Fysiol. 2019;234(5):5451–65.
6. Friedman RC, Farh KK, Burge CB, Bartel DP. De meeste zoogdier-mRNA's zijn geconserveerde doelen van microRNA's. Genoom onderzoek. 2009;19(1):92–105.
7. Pan X, Wenzel A, Jensen LJ, Gorodkin J. Genoombrede identificatie van clusters van voorspelde microRNA-bindingsplaatsen als microRNA-sponskandidaten. PLoS EEN. 2018;13(8):e0202369.
8. Chen B, Hua Z, Qin X, Li Z. Geïntegreerde microarray om de hub-miRNA's te identificeren en geconstrueerd miRNA-mRNA-netwerk in neuroblastoom via bio-informatica-analyse. Neurochem Res. 2020.
9. Liu HM, Huang Y, Li L, Zhang Y, Cong X, Wu LL, et al. MicroRNA-mRNA-expressieprofielen en functioneel netwerk van de submandibulaire klier in type 2 diabetische db / db-muizen. Arch Orale Biol. 2020;120:104947.
10. Iwuchukwu I, Nguyen D, Beavers M, Tran V, Sulaiman W, Fannin E, et al. MicroRNA-regulerend netwerk als biomarkers van late aanvallen bij patiënten met spontane intracerebrale bloeding. Mol Neurobiol. 2020;57(5):2346–57.
11. van Zonneveld AJ, Rabelink TJ, Bijkerk R. miRNA-gecoördineerde netwerken als veelbelovende therapeutische doelen voor acuut nierletsel. Ben J Pathol. 2017;187(1):20-4.
12. Wu J, Li DD, Li JY, Yin YC, Li PC, Qiu L, et al. Identificatie van microRNA-mRNA-netwerken die betrokken zijn bij door cisplatine geïnduceerde schade aan niertubulaire epitheelcellen. EurJ Pharmacol. 2019;851:1–12.
13. Langfelder P, Horvath S. WGCNA: een R-pakket voor gewogen correlatienetwerkanalyse. BMC Bioinform. 2008;9:559.
14. Zhang X, Bai J, Yuan C, Long L, Zheng Z, Wang Q, et al. Bioinformatica-analyse en identificatie van potentiële genen gerelateerd aan de pathogenese van cervicale intra-epitheliale neoplasie. J Kanker. 2020;11(8):2150–7.
15. Li J, Lu L, Zhang YH, Xu Y, Liu M, Feng K, et al. Identificatie van handtekeningen van leukemie-stamcelexpressie via Monte Carlo-functieselectiestrategie en ondersteuningsvectormachine. Kankergen Ther. 2020;27(1–2):56–69.
16. Pan X, Zeng T, Yuan F, Zhang YH, Chen L, Zhu L, et al. Screening van methyleringssignatuur en genfuncties geassocieerd met de subtypes van isocitraatdehydrogenase-mutatiegliomen. Voorzijde Bioeng Biotechnol. 2019;7:339.
17. Shen M, Song Z, Wang JH. microRNA- en mRNA-profielen in de amygdala zijn geassocieerd met stress-geïnduceerde depressie en veerkracht bij jonge muizen. Psychofarmacologie. 2019;236(7):2119–42.
18. Een T, Song Z, Wang JH. Moleculair mechanisme van beloningsbehandeling dat chronisch stress-geïnduceerd depressief gedrag verbetert, beoordeeld door miRNA en mRNA in de mediale prefrontale cortex te sequencen. Biochem Biophys Res Commun. 2020;528(3):520–7.
19. Zuk A, Bonventre JV. Acuut nierletsel. Ann ds Med. 2016;67:293-307.
20. Wilfingseder J, Sunzenauer J, Toronyi E, Heinzel A, Kainz A, Mayer B, et al. Moleculaire pathogenese van acuut nierletsel na transplantatie: beoordeling van mRNA- en miRNA-profielen van het hele genoom. PLoS EEN. 2014;9(8):e104164-e.