O rețea de reglementare MiRNA-mRNA este asociată cu răspunsul la transplant în leziunea renală acută
Mar 21, 2022
Duan Guo1,2†, Yu Fan3†, Ji-Rong Yue4*și Tao Lin3*
A lua legatura:joanna.jia@wecistanche.com
Abstract
Fundal:Acutrinichirănire(AKI) este o complicație care pune viața în pericol, caracterizată printr-o scădere rapidă a funcției renale, care apare frecvent după operația de transplant. Cu toate acestea, mecanismul molecular care stă la baza dezvoltării AKI post-transplant (post-Tx) rămâne încă necunoscut. Un număr tot mai mare de studii au demonstrat că anumite microARN (miARN) exercită funcții cruciale în AKI. Prezentul studiu a căutat să elucideze mecanismele moleculare în AKI post-Tx prin construirea unei rețele de reglare miARN-mARN.
Rezultate:Pe baza a două seturi de date (GSE53771 și GSE53769), trei module cheie, care conțineau 55 de ARNm, 76 de ARNm și 151 de miARN, au fost identificate prin efectuarea unei analize ponderate a rețelei de coexpresie a genelor (WGCNA). Mintea IP v4.1 a fost aplicată pentru a prezice interacțiunile ARNm-urilor și miARN-urilor modulului cheie, iar perechile miARN-mARN cu o încredere mai mare de 0.2 au fost selectate pentru a construi o rețea de reglementare miARN-mARN de către Cytoscape . Rețeaua miARN-mARN a constat din 82 de noduri (48 de mARN și 34 de miARN) și 125 de margini. Două miARN (miR-203a-3p și miR{-205-5p) și ERBB4 cu grade de noduri mai mari în comparație cu alte noduri ar putea juca un rol central în AKI post-Tx. În plus, analiza traseului Gene Ontology (GO) și Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) a indicat că această rețea a fost implicată în principal înrinichi-/funcții legate de rinichi și căi de semnalizare PI3K–Akt/HIF-1/Ras/MAPK.
Concluzie:Am construit o rețea de reglementare miRNA-mRNA pentru a oferi noi perspective asupra dezvoltării AKI post-Tx, care ar putea ajuta la descoperirea de noi biomarkeri sau medicamente terapeutice pentru îmbunătățirea capacității de predicție și intervenție timpurie și scăderea ratei mortalității AKI după transplant.
Cuvinte cheie: Acutrinichirănire, Transplant renal, WGCNA, rețea miRNA-mRNA
cistanche propiedadespentrurinichi
fundal
Ca tip de boală critică clinică cu pierdere rapidă a funcției renale și mortalitate ridicată,acutrinichirănire(AKI) apare frecvent la primitorii de transplant, ceea ce ar putea duce la eșecul transplantului și la moarte [1]. Diagnosticul și tratamentul în timp util sunt cruciale în îmbunătățirea prognosticului pacienților cu AKI, dar în prezent sunt împiedicate de lipsa unor indicatori specifici pentru predicția precoce, evaluarea gradată și monitorizarea efectului curativ. Deoarece AKI este cea mai frecventă boală critică în domenii multidisciplinare, un număr tot mai mare de studii despre AKI au fost raportate în ultimele decenii [2-4]. Cu toate acestea, patogeneza AKI este încă neclară.
Un microARN (miARN) este un fel de ARN necodant mic care conține aproximativ 22 de nucleotide, care se poate lega de 3′-UTR al ARNm-urilor țintă la nivel post-transcripțional pentru a exercita diverse funcții fiziologice și fiziopatologice importante în celule [5]. ]. S-a raportat că miARN-urile sunt capabile să regleze o varietate de ARNm de mamifere [6], în timp ce un singur ARNm ar putea fi vizat de un grup mare de miARN, demonstrând că rolul miARN-urilor în reglarea genelor ar trebui interpretat de rețele complexe [7]. În ultimii ani, studiile pentru rețeaua ARNm-miARN au crescut exponențial, deoarece se crede că ajută la descoperirea mecanismului molecular al diferitelor boli, care au inclus neuroblastomul [8], diabetul de tip 2 [9] și hemoragia intracerebrală spontană [10]. Studii recente au descoperit că modificările în expresia ARNm și miARN ar afecta proliferarea și apoptoza celulelor renale, care sunt legate de apariția și dezvoltarea AKI [11, 12]. Cu toate acestea, există puține date publicate cu privire la rețeaua potențială de ARNm și miARN în AKI după transplant.
În era medicinei de precizie, datele de secvențiere de mare performanță combinate cu analize bioinformatice eficiente pot identifica potențiale gene țintă și mecanisme care contribuie la progresul AKI. Analiza rețelei de co-expresie genetică ponderată (WGCNA) este o metodă utilizată pe scară largă pentru a găsi regulatorii de bază ai bolilor, deoarece are capacitatea de a grupa gene cu modele de expresie similare în module (în care regulatorii de bază se găsesc în mod obișnuit) și de a analiza relația. între module și trăsături specifice sau fenotipuri [13]. Într-un studiu recent publicat despre neoplazia intraepitelială cervicală (CIN), WGCNA a fost efectuat pentru a identifica șase module asociate bolii, din care au fost testate 31 de gene hub candidat pentru tratamentul CIN [14]. Analiza bioinformatică nu numai că îmbunătățește eficiența cercetării asupra funcțiilor biologice, dar oferă și informații fiabile pentru explorarea mecanismelor moleculare [15, 16]. Pe baza seturilor mari de date atât ale profilurilor de expresie ARNm, cât și ale miARN la același pacient, explorarea rețelei de reglementare miARN-mRNA ar putea ajuta la elucidarea mecanismelor moleculare ale bolilor [17, 18].
În acest studiu, seturile de date de expresie GSE53769 (ARNm) și, respectiv, GSE53771 (miARN) au fost supuse WGCNA pentru a identifica modulele cheie asociate cu AKI post-Tx. În continuare, a fost construită o rețea de reglementare miARN-mARN pentru a clarifica mecanismele epigenetice care stau la baza progresiei AKI post-Tx, oferind astfel o posibilă direcție pentru viitoare cercetări clinice.
Rezultate
Identificarea modulelor cheie legate de post‑Tx AKI pe baza setului de date GSE53769
Conform algoritmilor de corelare și de legare medie ai lui Pearson, 36 de eșantioane au fost grupate și dendrograma eșantionului și harta termică a trăsăturilor sunt descrise în Fig. 1a; am constatat că GSM1300317 (care aparține grupului post-Tx PBX) a fost grupat singur și ar putea fi un potențial excepțional. Prin urmare, graficul at-SNE (înglobare stocastică t-distribuită a vecinului) a fost utilizat pentru a se asigura că această probă nu va afecta analizele ulterioare. După cum se arată în fișierul suplimentar 2: Figura S2, nu a existat nicio valoare anormală evidentă după reducerea dimensiunii și, prin urmare, am continuat cu WGCNA. După cum se arată în Fig. 1b, puterea de prag moale de 9 a fost selectată pentru a garanta caracterul fără scară al rețelei de co-expresie a genelor (Fig. 1b). Histograma conectivității la rețea și diagrama log-log corespunzătoare este prezentată în fișierul suplimentar 3: Figura S3A-B; R2 a fost 0,89, ceea ce indică faptul că a fost satisfăcută o topologie aproximativă fără scară. Informații detaliate despre indici ft prag moale, inclusiv k, R2 și R2 ajustat, sunt furnizate în fișierul suplimentar 10: Tabelul S1. Zece, prin gruparea ierarhică a legăturii medii, genele cu modele de expresie similare au fost împărțite în module (Fig. 1c). Pentru a distinge mai bine modulele cu modele de expresie diferite, fiecărui modul i-au fost alocate culori diferite. După cum se arată în Fig. 1d, a fost construită o dendrogramă de grupare a modulelor care a generat un total de 18 module. Modulul gri conținea genele care nu pot fi atribuite celorlalte 17 module. O hartă termică care descrie corelația dintre trăsăturile clinice și modulele este prezentată în Fig. 1e. Dintre aceste module, modulul negru a afișat cea mai mare corelație pozitivă cu post-Tx AKI (P=0.002, R{=0.5), în timp ce modulul bronz a afișat cea mai puternică corelație negativă cu post-Tx AKI (P=4e−05, R{= -0,63). Astfel, aceste două module au fost selectate ca module cheie. Atribuțiile de ARNm în modulele negre și bronzate sunt furnizate în fișierul suplimentar 11: Tabelul S2.
Rețeaua genă-genă și analiza de îmbogățire funcțională în modulele negru și bronz
După cum se arată în Fig. 2a, coeficientul de corelație al apartenenței la modul (MM) față de semnificația genei (GS) în modulul negru a fost 0.57 cu P=5.5e−38. Un total de 14 gene hub au fost identificate în modulul negru, care a inclus CLIC5, PCOLCE2, NDNF, ESRP1, ENPEP, RASAL2, SLIT2, PSAT1, NOX4, GDA, CNTN3, CFAPP221, CA2 și ZNF311 (Fig. 2b). Zece, analiza de îmbogățire a căilor GO și KEGG a fost efectuată pe genele din modulul negru. După cum se arată în Fig. 2c, am constatat că cei mai îmbogățiți termeni GO din categoria proceselor biologice (GO-BP) au fostrinichidezvoltarea, dezvoltarea sistemului renal și reglarea cascadei ERK1/2. Cei mai îmbogățiți termeni GO din celelalte categorii (GO-CC și GO-MF) au fost partea apicală a legării celulei și a moleculei de adeziune celulară (Fig. 2d, e). Pentru analiza căii KEGG, aceste gene au fost îmbogățite în principal în căile de semnalizare MAPK și Raq1 (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 și valoarea p<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,="">
Identificarea modulelor cheie legate de post‑Tx AKI pe baza setului de date GSE53771
Pentru a explora rolurile miARN-ului în post-Tx AKI, am efectuat și WGCNA pentru miRNA-uri pe baza setului de date GSE53771. Etapele de construcție a rețelei de co-expresie pentru miARN au fost similare cu cele pentru mARN. Dendrograma eșantionului și harta termică a trăsăturilor sunt prezentate în Fig. 4a. Pentru a asigura o rețea fără scară, puterea de prag moale a fost setată la 6 (Fig. 4b). Histograma conectivității la rețea și diagrama log-log corespunzătoare este prezentată în fișierul suplimentar 3: Figura S3C-D; R2 a fost 0.98, ceea ce indică faptul că a fost satisfăcută o topologie aproximativă fără scară. Informații detaliate despre indicii ft cu prag moale, inclusiv k, R2 și R2 ajustat, sunt furnizate în fișierul suplimentar 10: Tabelul S1. Au fost identificate un total de trei module miARN, care au fost independente unul de celălalt (Fig. 4c, d). Zece, a fost analizată corelația modulelor miARN cu trăsăturile clinice, iar rezultatul a arătat că modulul miARN albastru a fost singurul modul corelat semnificativ cu AKI post-Tx (P=0.003, R= - 0,36) (Fig. 4e). Prin urmare, modulul miARN albastru care a constat din 76 de miARN a fost ales ca modul cheie miARN pentru analiza ulterioară. Informații detaliate despre aceste miARN sunt furnizate în fișierul suplimentar 11: Tabelul S2.
Rețeaua MiRNA-miRNA și analiza de îmbogățire funcțională în modulul miRNA albastru
După cum se arată în Fig. 5a, coeficientul de corelație al MM față de GS în modulul miARN albastru a fost 0.32 cu P=5.8e−5. Rețeaua de interacțiune a miARN-urilor modulului a arătat că 17 miARN-uri hub au fost identificate în modulul miARN albastru (Fig. 5b). Pentru a explora în continuare rolurile biologice ale miARN-urilor în acest modul, genele țintă ale acestor miARN-uri au fost utilizate pentru a efectua analiza de îmbogățire funcțională. Rezultatele adnotării funcției sunt prezentate în Fig. 5c–e, sugerând că miARN-urile modulului albastru miARN au fost asociate în mod semnificativ cu termenii GO de transducție mediată de GTPază mică, dezvoltarea glandei, activitatea coreregulatoare a transcripției și joncțiunea aderentă, precum și cu Elemente KEGG ale căii de semnalizare MAPK și infecția cu virusul 1 a leucemiei cu celule T umane.
Detailed information of differentially expressed miRNAs (defined by log2 fold change>0.1 și valoarea p<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="">
Constructură de de reglementare miARN-mARN reţea in poSf-Tx AKI
Genele și miARN-urile care, respectiv, au format modulele cheie și modulul cheie miARN au fost utilizate pentru a genera rețeaua de reglementare miARN-mARN. Un total de 1048 de perechi miARN-mARN prezise în clasa de încredere înaltă au fost obținute din miRDIP v4.1 și utilizate pentru a construi o rețea de către Cytoscape (fișier suplimentar 7: Figura S7). Adnotarea funcțională a ARNm din această rețea este descrisă în fișierul suplimentar 8: Figura S8, care indică faptul că acești ARNm au fost implicați în principal în adeziunea celulă-substrat, dezvoltarea sistemului urogenital, legarea heparinei, legarea colagenului, calea de semnalizare AGE-RAGE la diabetici. complicații, precum și calea de semnalizare PI3K-Akt. Ulterior, pentru a obține rețeaua care poate exercita roluri cheie în patogeneza AKI post-Tx, am selectat perechile miARN-ARNm cu o încredere mai mare de 0.2 pentru a genera o rețea de reglare miARN-mARN (Fig. . 6). Rețeaua de reglementare miARN-mRNA a fost compusă din 82 de noduri (48 de ARNm și 34 de miARN) și 125 de margini. După analizarea rețelei, am găsit miR-203a-3p, miR-205-5p și ERBB4 cu grade de noduri mai mari în comparație cu alte noduri, iar detaliile de cuantificare sunt furnizate în fișierul suplimentar 12 : Tabelul S3. Zece analize funcționale au arătat că totalul de 48 de ARNm a fost îmbogățit în principal în termeni GO de morfogeneză a tubului epitelial, dezvoltarea nefronului, dezvoltarea sistemului urogenital și protein kinaza receptorului transmembranar (Fig. 7a-c). Nu au existat căi KEGG semnificativ îmbogățite, deoarece valorile lor p au fost mai mari de 0, 05 (Fig. 7d). Pentru validare încrucișată, am comparat rezultatele noastre actuale preluate din baza de date miRDIP cu cele din baza de date miRnet. În total, 75.699 de perechi miARN-ARNm au fost identificate pe minut și a existat o intersecție de 117 perechi miARN-mARN între rezultatele bazei de date miRNet și baza de date miRDIP; rețeaua de reglementare corespunzătoare este vizualizată în Fișierul suplimentar 9: Figura S9B. Analizele de îmbogățire a celor 117 perechi miARN-mARN au arătat că acestea au fost implicate predominant în reglarea negativă a organizării componentelor celulare, răspuns la o substanță organică din categoria GO-BP; complexul factorului de inițiere a translației eucariote 4F și corp nuclear din categoria GO-CC; Activitatea receptorului SNAP, legarea complexului proteic, activitatea proteinei tirozin fosfatazei din categoria GO-MF, precum și căile KEGG asociate cu semnalizarea carcinomului cu celule renale, semnalizarea prolactinei și răspunsul la stres oxidativ mediat de NFR2-. Deoarece rezultatele de îmbogățire funcțională de mai sus s-au bazat pe perechile miARN-ARNm prezise atât de bazele de date miRNet, cât și de miRDIP, ele ar putea fi mai reprezentative pentru mecanismele epigenetice care stau la baza AKI post-Tx.
Discuţie
AKI post-Tx este o complicație frecventă după operația de transplant, care se caracterizează printr-o scădere rapidă a funcției renale și o mortalitate ridicată [19]. Înțelegerea celui mai bun moment pentru diagnosticarea precoce și intervenția AKI post-Tx este o provocare din cauza lipsei de indicatori specifici pentru predicția timpurie, evaluarea gradării și monitorizarea eficacității. Pentru a depăși astfel de probleme, explorarea mecanismelor patologice și a potențialilor biomarkeri ai AKI post-Tx este crucială. În 2014, Wilfingseder et al. a efectuat analize de microarray miARN și ARNm pe baza specimenului de biopsie de transplant renal cu AKI și a identificat în continuare o semnătură moleculară specifică AKI folosind analize de expresie genică diferențială (DEA) [20]. Cu toate acestea, DEA poate exclude cu ușurință unele gene importante al căror nivel de expresie se modifică puțin, dar joacă un rol crucial în boli. În plus, este dificil de confirmat dacă ARNm-urile și miARN-urile exprimate diferențial în biopsia post-Tx între control și AKI au fost legate de AKI post-Tx, datorită faptului că Tx ar putea duce, de asemenea, la expresia anormală a unor gene. Studiile în creștere au demonstrat că inițierea și progresia tuturor bolilor nu ar putea fi reglate de câteva gene, mai degrabă de o rețea de ARN-uri multiple [21, 22]. Astfel, construirea unei rețele de reglare a ARN ar putea fi o strategie promițătoare pentru înțelegerea dezvoltării bolii și stabilirea unei noi terapii [23]. Ca o abordare bioinformatică robustă, WGCNA are capacitatea de a îmbunătăți rețelele de corelație simple prin cuantificarea corelațiilor dintre perechile individuale de gene, precum și măsura în care aceste gene împart aceiași vecini [24]. WGCNA include nu numai gene exprimate diferențial, ci și gene care nu sunt exprimate diferențial semnificativ, dar sunt încă un mediator cheie al anumitor trăsături clinice. În ultimii ani, WGCNA a fost aplicat într-o gamă diversă de oameni
cercetările bolii pentru a screening biomarkeri și a clarifica mecanismele moleculare care stau la baza dezvoltării bolii [25, 26].
În studiul actual, bazat pe seturile de date de microarray ARNm și miARN, trei module care au fost corelate semnificativ cu AKI după transplant au fost identificate prin utilizarea WGCNA. Modulul Te tan care conține 55 de ARNm a arătat o corelație semnificativ negativă cu AKI post-Tx. Mai multe studii au raportat că o concentrație mare de FA ar putea produce necroză tubulară acută ca generarea de cristale de FA în tubii renali, ducând la insuficiență renală [27, 28]. ARNm-urile din modulul bronz au fost implicate în principal în calea biosintezei FA, ceea ce sugerează că această cale reprezintă dezvoltarea AKI post-Tx. Apoi, fiind modulul cel mai pozitiv legat de AKI post-Tx, modulul negru a fost compus din 80 de ARNm. În special, elementele cele mai îmbogățite ale ARNm-ului modulului negru din analiza GO au fost legate în principal de funcțiile renale, cum ar firinichidezvoltarea și dezvoltarea nefronilor, confirmând corelația ridicată a acestui modul cu AKI post-Tx. Un studiu anterior a indicat că cascada kinazei reglate de semnal extracelular (ERK) joacă un rol fundamental în activarea mecanismelor de reparare compensatoare în timpulrinichirănire[29]. Studiul nostru a arătat că mRNA-urile modulului negru au fost, de asemenea, semnificativ îmbogățite în funcțiile cascadei ERK1/2. În plus, rezultatele analizei căii KEGG au indicat că aceste ARNm au fost strâns legate de calea de semnalizare MAPK și calea de semnalizare Ras. Este în mare măsură documentat că calea MAPK exercită un rol cheie în AKI prin reglarea inflamației renale, a leziunii tubulare și a morții celulare [30-32]. Este universal acceptat că calea MAPK/ERK este o moleculă semnal în aval în calea de semnalizare Ras [33]. Rezultatele de mai sus au arătat că expresia anormală a unor gene are ca rezultat AKI prin reglarea biosintezei FA, a căii de semnalizare MAPK și a căii de semnalizare Ras pentru a afecta dezvoltarea renală dupărinichitransplant.
Creșterea dovezilor experimentale a confirmat că anumite miARN-uri au roluri critice în detectarea, progresia și intervenția AKI [34]. Amrouche și colab. a demonstrat că miR-146a are un rol important în răspunsul tubular renal, a cărui suprareglare ar putea limita dezvoltarea AKI [35]. Un studiu anterior a demonstrat că miR-21 urinar ar putea fi folosit ca biomarker pentru prezicerea dezvoltării AKI după intervenția chirurgicală cardiacă [36]. Fiind singurul modul miARN asociat semnificativ cu AKI post-Tx în acest studiu, modulul miARN albastru care conține 151 miARN a fost corelat negativ cu AKI post-Tx. A fost larg recunoscut că miARN-urile pot regla expresia genelor țintă din aval pentru a exercita funcții biologice. În consecință, am prezis țintele acestor miARN folosind „miRNAtap” și „multiMiR” pentru a efectua adnotări funcționale. Trebuie remarcat faptul că țintele miARN-urilor modulului cheie au fost, de asemenea, îmbogățite în principal în calea de semnalizare MAPK, ceea ce a confirmat și mai mult rolul crucial al căii MAPK în procesul AKI post-Tx.
Mai mult, este necesar să se identifice o rețea de reglementare miARN-mARN care este potențial implicată în patogeneza AKI post-Tx, deoarece nici genele, nici miARN-urile nu pot regla în mod independent dezvoltarea AKI post-Tx. Majoritatea studiilor anterioare s-au concentrat exclusiv pe miARN sau gene pentru a clarifica mecanismul AKI. Folosind instrumente de bioinformatică, am stabilit în cele din urmă o rețea de reglementare miARN-mARN a post-Tx AKI, care a fost compusă din 48 de mARN și 34 de miR NA. Printre aceste 82 de noduri, miR-203a-3p, miR-205-5p și ERBB4 au prezentat grade ridicate și ar putea fi noduri centrale în rețea. Efectele miR-205-5p în bolile renale au fost investigate anterior. Schena și colab. au raportat că nivelul de expresie al miR-205-5p a fost corelat semnificativ și pozitiv cu severitatea cancerului renal și a nefrosclerozei hipertensive [37]. Un studiu experimental realizat de Sessa și colegii săi a propus că miR-205-5p ar putea fi un biomarker molecular al afectarii renale [38]. Puține studii au investigat rolurile miR-203a{-3p și ERBB4 în dezvoltarea AKI. Este documentat că ERBB4 ar putea atenua insultele oxidative ale celulelor stem mezenchimale îmbătrânite prin reducerea nivelurilor speciilor reactive de oxigen (ROS) [39]. Este bine cunoscut faptul că toate organele transplantate vor suferi un anumit grad de leziune ischemie-reperfuzie mediată de un nivel ridicat de ROS după transplant și se vor dezvolta potențial în AKI. Am speculat că ERBB4 exercită și funcția de reglare a nivelurilor de ROS în dezvoltarea AKI post-Tx. Analiza de îmbogățire GO a ARNm din această rețea a arătat că aceste ARNm au fost îmbogățite în mai multe funcții relevante pentru dezvoltarea renală. În plus, analiza de îmbogățire KEGG a indicat că această rețea a fost implicată în principal într-o serie de căi care au fost bine studiate, cum ar fi calea de semnalizare PI3K-Akt, calea de semnalizare HIF-1, calea de semnalizare Ras și calea de semnalizare MAPK. Majoritatea acestor căi s-au dovedit că au roluri cruciale în AKI [30, 40, 41]. Aceste rezultate au demonstrat că analiza noastră a fost efectuată corect.
Luat împreună, studiul nostru, pentru prima dată, a folosit WGCNA combinat cu analiza miRDIP v4.1 pentru a identifica în mod cuprinzător cele mai probabile interacțiuni și pentru a construi o rețea de reglementare miARN-mARN asociată cu răspunsul la transplant în AKI, care a oferit un cadru preliminar și unele noi. perspectivă pentru elucidarea mecanismului molecular al dezvoltării AKI post-Tx. Cu toate acestea, trebuie menționate unele limitări ale acestui studiu. În primul rând, doar opt probe de biopsie post-Tx AKI au fost înrolate în studiul de față, ceea ce nu a fost suficient pentru a trage concluzii complet credibile. În al doilea rând, rețeaua de reglementare miRNA-mARN necesită studii suplimentare în experimente de biologie clinică și moleculară pentru validare. Deoarece este greu să găsești date calificate, alte tipuri de ARN, cum ar fi ARN-urile lungi necodificatoare (lncRNAs) și ARN-urile circulare (circRNAs), nu au fost incluse, ceea ce ar putea fi un dezavantaj în clarificarea cuprinzătoare a mecanismului care stă la baza AKI post-Tx. dezvoltare.
Tija cistanche beneficiază asupra funcției renale
Concluzii
Am construit mai întâi cu succes o rețea de reglementare miARN-mARN asociată cu AKI post-Tx utilizând analiza bioinformatică. Rezultatele au indicat că doi miARN (miR-203a-3p și miR-205-5p) și ERBB4 ar putea juca un rol central în AKI post-Tx și funcțiile biologice ale miARN-ului de reglare. – Rețeaua ARNm au fost îmbogățite în funcții legate de rinichi/renale și căi de semnalizare PI3K–Akt/HIF-1/Ras/MAPK. Acest studiu oferă o perspectivă cuprinzătoare a rețelelor de reglementare pentru a crește înțelegerea mecanismului molecular în AKI post-Tx. Sperăm că studiul actual va fi benefic pentru descoperirea de noi biomarkeri sau medicamente terapeutice pentru creșterea capacității de predicție și intervenție timpurie și pentru scăderea ratei mortalității a AKI după transplant.
Metode
Proiectarea studiului și colectarea datelor
Designul general al acestui studiu este prezentat în fișierul suplimentar 1: Figura S1. Toate datele de micromatrice eligibile au fost descărcate din baza de date Gene Expression Omnibus (GEO) (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/). Setul de date GSE53769 este un set de date despre expresia ARNm care a fost realizat folosind Affymetrix GeneChip® Human Gene 2.0 ST Array; Setul de date GSE53771 este un set de date despre expresia miARN care a fost analizat de Affymetrix GeneChip® miRNA 3.0 Array. Aceste două seturi de date au constat ambele din 18 probe de biopsie de la zero ore și 18 post-transplant (Tx) de la 18 primitori de alogrefă renală (opt cu necroză tubulară acută fără respingere definită ca AKI și zece biopsii de protocol fără patologie (PBX) definite ca martor) și au fost depuse de Wilfingseder și colegii [20]. Aceste eșantioane au fost împărțite în patru grupuri, și anume AKI cu zero ore, PBX cu zero ore, AKI post-Tx și PBX post-Tx. Cele două seturi de date au fost, respectiv, utilizate pentru a construi rețeaua de co-expresie, prin care modulele cheie mARN/miARN asociate cu post-Tx AKI au putut fi identificate, permițând construirea unei rețele de reglementare miARN-mRNA care să conducă la progresia post-Tx AKI. .
Construirea rețelelor de co-exprimare
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), a fost stabilit pentru prima dată. În continuare, a fost construită o rețea de co-expresie fără scară pe baza matricei de adiacență. Matricea de adiacență a fost obținută folosind formula: Adjacencyk,j=cork, j- , unde k și j corespund la două gene arbitrare și este folosit pentru a sublinia similitudinea puternică dintre k și j, ceea ce a asigurat că perechile de gene cu similaritate redusă vor fi omise în timpul atribuirii modulelor. Zece, matricea de adiacență a fost convertită într-o matrice de suprapunere topologică (TOM). Prin utilizarea unei măsuri de disimilaritate bazată pe TOM, dendrograma arborelui genelor a fost generată prin gruparea ierarhică a legăturii medii, iar genele cu modele de expresie similare au fost grupate în module diferite (dimensiunea minimă a modulului a fost setată la 30).
cistanche herbapoate tratarinichiboalaîmbunătăţifunctie renala
Identificarea modulelor de corelare semnificative
Modul eigenes (ME), care rezumă tiparele de expresie a genelor ca un singur profil de expresie caracteristic într-un anumit modul, au fost utilizate pentru a evalua potențiala corelație a genelor cu diferite trăsături pentru a determina semnificația fiecărui modul. Semnificația genelor (GS) a reprezentat corelația dintre gene și diferite trăsături clinice, iar GS medie a tuturor genelor dintr-un modul a fost definită ca semnificație a modulului (MS), exprimată ca MS {{0}}n-ni{ {2}}GSi (n=număr de gene dintr-un modul). După calcularea corelației Pearson între ME și trăsăturile clinice, modulele cu cel mai mare R pozitiv sau cel mai mic negativ (coeficient de corelație) cu AKI post-Tx cu limita de corelare p-valori de 0,05 au fost definite ca module cheie. Am urmat fluxul de lucru standard recomandat de autorii WGCNA [13], iar corecția valorii p pentru teste multiple nu a fost efectuată, deoarece coeficientul Pearson R și valoarea p de corelație sunt suficiente pentru selecția semnificativă a modulelor [13]. Intensitatea culorii din harta termică a indicat puterea corelației. Pentru a studia mai bine un modul cheie, a fost analizată corelația genelor modulului și rețeaua de interacțiune genă-genă a fost vizualizată de analizorul de rețea Cytoscape v3.7.2 [42]. În această rețea, genele cu un grad ridicat, care conțineau noduri extrem de interconectate în modul, au fost considerate gene hub. Aceste gene hub au fost detectate prin efectuarea analizei cu pluginul MCODE în Cytoscape.
Regulatory miRN / A–mRN / A network cpestructipe
Prin utilizarea instrumentului online miRDIP v4.1 au fost obținute interacțiunile dintre genele modulului și miARN. Zece, perechile miARN-mARN cu încredere înaltă a predicției au fost alese pentru construirea unei rețele de reglare miARN-mARN folosind Cytoscape v3.7.2. Pentru validarea încrucișată, rezultatele noastre, interacțiunile miARN-mARN au fost, de asemenea, preluate din baza de date miRNet.
Functipe ol rorichmrot analysis
Pentru a înțelege în continuare funcțiile potențiale ale genelor identificate, analiza de îmbogățire a genelor Ontology (GO) și Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) au fost efectuate prin utilizarea pachetului R „cluster roller” [44]; în unele cazuri (Fișier suplimentar 4: S4A, Fișier suplimentar 5: S5A, Fișier suplimentar 6: S6A și Fișier suplimentar 9: S9C), a fost rulată funcția TCGAanalyze_ EAcomplete din biblioteca TCGAbiolinks. În acest studiu, rezultatele termenilor GO și căilor KEGG cu Benjamini-Hochberg (BH) s-au ajustatP-valori ale<0.05 were="" considered="" to="" be="" significantly="">
Cistanche tubulosa previne bolile de rinichi, faceți clic aici pentru a obține mostra
A se referănces
1. Abu Jawdeh BG, Govil A. Leziunea acută a rinichilor în cadrul transplantului: diagnostic diferențial și impact asupra sănătății și îngrijirii sănătății. Adv Chronic Kidney Dis. 2017;24(4):228–32.
2. Cooke WR, Hemmilä UK, Craik AL, Mandula CJ, Mvula P, Msusa A, et al. Incidența, etiologia și rezultatele leziunii renale acute legate de obstetrică în Malawi: un studiu observațional prospectiv. BMC Nephrol. 2018;19(1):25.
3. Solé C, Pose E, Solà E, Ginès P. Sindromul hepatorenal în era leziunii renale acute. Liver Int Of J Int Assoc Study Liver. 2018;38(11):1891–901.
4. Ostermann M, Liu K. Fiziopatologia AKI. Best Pract Res Clin Anaes- solul. 2017;31(3):305–14.
5. Saliminejad K, Khorram Khorshid HR, Soleymani Fard S, Ghafari SH. O prezentare generală a microARN-urilor: biologie, funcții, terapie și metode de analiză. J Cell Physiol. 2019;234(5):5451–65.
6. Friedman RC, Farh KK, Burge CB, Bartel DP. Majoritatea ARNm-urilor de mamifere sunt ținte conservate ale microARN-urilor. Genom Res. 2009;19(1):92–105.
7. Pan X, Wenzel A, Jensen LJ, Gorodkin J. Identificarea la nivel de genom a clusterelor de site-uri de legare a microARN prezise ca candidați burete microARN. Plus unu. 2018;13(8):e0202369.
8. Chen B, Hua Z, Qin X, Li Z. Microarray integrat pentru a identifica miARN-urile hub și rețeaua miRNA-mRNA construită în neuroblastom prin analiză bioinformatică. Neurochem Res. 2020.
9. Liu HM, Huang Y, Li L, Zhang Y, Cong X, Wu LL și colab. Profilurile de expresie ale microARN-mRNA și rețeaua funcțională a glandei submandibulare la șoarecii db/db diabetici de tip 2. Arch Oral Biol. 2020;120:104947.
10. Iwuchukwu I, Nguyen D, Beavers M, Tran V, Sulaiman W, Fannin E și colab. Rețeaua de reglementare MicroARN ca biomarkeri ai convulsiilor tardive la pacienții cu hemoragie intracerebrală spontană. Mol Neurobiol. 2020;57(5):2346–57.
11. van Zonneveld AJ, Rabelink TJ, Bijkerk R. rețele coordonate de miRNA ca ținte terapeutice promițătoare pentru leziunea renală acută. Sunt J Pathol. 2017;187(1):20–4.
12. Wu J, Li DD, Li JY, Yin YC, Li PC, Qiu L și colab. Identificarea rețelelor de microARN-mARN implicate în leziunile celulelor epiteliale tubulare renale induse de cisplatină. Eur J Pharmacol. 2019;851:1–12.
13. Langfelder P, Horvath S. WGCNA: un pachet R pentru analiza rețelei de corelație ponderată. BMC Bioinform. 2008;9:559.
14. Zhang X, Bai J, Yuan C, Long L, Zheng Z, Wang Q și colab. Analiza bioinformatică și identificarea potențialelor gene legate de patogeneza neoplaziei intraepiteliale cervicale. J Cancer. 2020;11(8):2150–7.
15. Li J, Lu L, Zhang YH, Xu Y, Liu M, Feng K și colab. Identificarea semnăturilor de expresie a celulelor stem de leucemie prin strategia de selecție a caracteristicilor Monte Carlo și mașina de suport vector. Gena cancerului Ther. 2020;27(1–2):56–69.
16. Pan X, Zeng T, Yuan F, Zhang YH, Chen L, Zhu L și colab. Screening-ul semnăturii de metilare și al funcțiilor genelor asociate cu subtipurile de glioame cu mutație izocitrat dehidrogenază. Front Bioeng Biotechnol. 2019;7:339.
17. Shen M, Song Z, Wang JH. Profilurile microARN și ARNm din amigdală sunt asociate cu depresia și rezistența induse de stres la șoarecii tineri. Psihofarmacologie. 2019;236(7):2119–42.
18. An T, Song Z, Wang JH. Mecanismul molecular al tratamentului de recompensă ameliorând comportamentul depresiv indus de stres cronic, evaluat prin secvențierea miARN și ARNm în cortexul prefrontal medial. Biochem Biophys Res Commun. 2020;528(3):520–7.
19. Zuk A, Bonventre JV. Leziuni renale acute. Annu Rev Med. 2016;67:293–307.
20. Wilfingseder J, Sunzenauer J, Toronyi E, Heinzel A, Kainz A, Mayer B, et al. Patogenia moleculară a leziunii renale acute post-transplant: evaluarea profilurilor mARN și miARN a întregului genom. Plus unu. 2014;9(8):e104164‑e.
