Partea 2: Semnături genetice distincte ale regiunilor corticale și subcorticale asociate cu memoria umană

Contact: Audrey Hu Whatsapp/hp: 0086 13880143964 E-mail:audrey.hu@wecistanche.com

Vă rugăm să faceți clic aici pentru partea 1

Vă rugăm să faceți clic aici pentru partea 3

Revizuirea literaturii de specialitate a semnăturilor genetice

Pentru a cuantifica numărul de „hituri” genei candidate pentrumemorieanaliza, am efectuat o revizuire a literaturii pentru fiecare listă de gene CL și am numărat numărul de gene-memorie(adică, pozitive adevărate) sau asociații genă-funcție motrică (adică, pozitive false; Fig. 1F). Acest lucru a fost realizat prin revizuirea literaturii experimentale pe Google Scholar, printr-o interogare de căutare: [„numele genei” AND („memorie” SAU „amnezie” SAU „Alzheimer” SAU „demență”)] și [„numele genei” ȘI („motor funcția” SAU „coordonare motrică” SAU „locomotorie” SAU „ataxie” SAU „învățare motrică” SAU „Parkinson” SAU „Huntington”)], respectiv. Același lucru s-a repetat pentru analiza motrică pentru respectivele pozitive adevărate și false pozitive. Tulburările au fost selectate pentru căutarea prin cuvinte cheie deoarece prezintă în mod proeminent deficiențe ale memoriei și ale funcționării motorii. Dovezi puternice au inclus studii care au folosit manipulări genetice in vivo, mutanți și intervenții farmacologice, în timp ce dovezi slabe au inclus asocieri de gene computaționale, studii in vitro, studii de expresie diferențială a genelor și studii de caz umane. Dovezile din literatură au fost considerate drept validare numai dacă au implicat aria corespunzătoare a creierului, adică corticală sau subcorticală. Ca atare, dovezile rolului unei anumite gene numai în regiunea creierului neanalizată nu au fost luate în considerare. De exemplu, dacă o lucrare ar arăta că eliminarea genei A numai în subcortex duce la deficite de memorie, aceasta nu ar conta drept dovezi pentru analiza memoriei corticale.

Cistanche poate îmbunătăți memoria

Diferența de corelație în analizele de memorie și motorii

Dacă metoda este validă, genele de memorie ar trebui să aibă o valoare medie de corelație mai mare de lamemorieanaliză comparativ cu analiza motorie și invers pentru genele motorii și valoarea r a analizei motorii. Pentru fiecare genă, aceasta a fost calculată prin scăderea funcției sale motorii r din valoarea memoriei r, cu o diferență pozitivă luând în considerare eficacitatea metodei (Fig. 1G). Rețineți că pentru valorile memoriei r din listele de gene negative (de exemplu, memoria corticală -), înmulțim diferența de valoare r cu –1 pentru a exprima această diferență ca o valoare pozitivă, în concordanță cu listele de gene de memorie pozitive. Apoi luăm media tuturor genelor pentru fiecare set S care satisface FDR q 0.05 (același prag ca și vizualizarea hărții de îmbogățire) pentru a obține șapte astfel de valori. Deoarece numărul de gene per set S este diferit, am demarat numărul de valori ale diferenței de corelație utilizate pentru calcularea valorii medii a diferenței de corelație per set. Acest lucru a fost făcut separat pentru analizele de memorie și motor prin subeșantionarea în mod repetat a diferențelor de corelație (10,000 iterații) la numărul minim de gene din memorie (n 231) și, respectiv, seturi de motor (n 146). Am vizualizat acest lucru ca un diagramă cu casete pentru fiecare dintre cele șapte seturi, cu media bootstrapped și percentilele 95 (muștați) pentru analizele de memorie și motorii. Dacă linia de bază nu se încadrează în distribuția percentilei 95 (adică mustații nu se suprapun cu linia de bază de zero), scorul este considerat semnificativ diferit de valoarea de bază (p 0,05).

Evaluarea eficacității metodei în identificarea genelor candidate

Am cuantificat eficacitatea metodei pe baza revizuirii anterioare a literaturii (Fig. 1G). Pentru a face acest lucru, am calculat probabilitatea șansă de a obține Nmemoriegene per listă de gene. Acest lucru se face selectând Nmemoriegene (fără înlocuire) din fondul de memorie cunoscută saumemorie-genele de tulburare asociate (n 644) din toate cele 15.625 de gene analizate. De exemplu, dacă 10 din 10 gene din lista de gene sunt gene de memorie, probabilitatea șansa ca acest lucru să apară este 1.32 10 14. Același lucru a fost făcut în consecință pentru funcția motorie și genele funcției motorii (n 104). Acestememoriegenele au fost compilate din trei surse: (1) revizuirea literaturii de mai sus; (2) seturile de gene ale funcției biologice „GO:0007611 Learning or memory”, din baza de date AmiGO2 (Carbon și colab., 2009; versiunea 2.4.26, data lansării 2016-08); și (3) van Cauwenberghe și colab. (2016). Genele legate de motor (tulburare motrică sau legată de motor) au fost obținute din (1) revizuirea literaturii de mai sus, (2) seturile de gene ale funcției biologice „GO: 0061743 motor learning” și „GO:0061744 motor behavior” din baza de date AmiGO2 (Carbon și colab., 2009) și (3) Lin și Farrer (2014).

Scorul de precizie pentru analizele de memorie și motorii

Am întrebat, de un datmemorielista de gene cu gene etichetate camemoriegene, cu câte dintre acestea sunt de fapt legatememorie. Am cuantificat acest lucru calculând un scor de precizie (Fig. 1G). Mai întâi am determinat adevăratele pozitive (adică, genele asociate cu memoria din revizuirea literaturii) și falsele pozitive (adică, genele asociate cu funcția motrică). Dovezile din literatură au fost ponderate astfel încât pentru elementele pozitive adevărate, dovezile puternice și dovezile slabe (definite mai sus) au primit un punct întreg și, respectiv, jumătate de punct. Pentru fiecare listă de gene, am determinat apoi scorul de precizie al metodei împărțind „adevăratele pozitive” la suma adevăratelor pozitive și false pozitive (Ecuațiile 1,2). Dacă metoda este precisă, pentru analizele de memorie, scorurile de precizie a memoriei ar trebui să fie peste 0,5 și un scor motor sub 0,5 și invers. Am reprezentat grafic scorurile de memorie și precizie motorie pentru fiecare listă de gene (cuprinzând de la 0 la 1) și diferența dintre aceste scoruri (variant de la -1 la 1). În mod ideal, diferența ar trebui să fie mai mare decât zero. În ecuațiile următoare, Amintiri numărul de gene cu dovezi puternice pentru asocierea sa cu memoria; Numărul de memorie al genelor cu dovezi slabe pentru asocierea sa cu memoria; Motoare numărul de gene cu dovezi puternice pentru asocierea sa cu funcția motorie; și Motorw numărul de gene cu dovezi slabe pentru asocierea sa cu funcția motorie.

Declarație de disponibilitate a datelor

Toate datele genetice și neuroimagistice utilizate sunt disponibile de la AHBA (https://human.brain-map.org) și Neu-rosynth (https://www.neurosynth.org). Scripturile pentru preprocesarea transcriptomului sunt disponibile la https://github.com/BMHLab/AHBAprocessing. Scripturile de corelare și datele de intrare sunt disponibile pentru utilizare necomercială în Extended Data 1 și la https://github.com/PK-HQ/geneCognitionDiscovery.

Rezultate

Hărți AHBA și Neurosynth

Pentru identificarea întregului creier uman adultmemoriegenelor, mai întâi trebuia să efectuăm analiza corelației spațiale între neuroimaginile 3D de înaltă rezoluție și hărțile transcriptomului creierului uman adult. Ca atare, am folosit transcriptomul AHBA de înaltă densitate, întregul creier uman și Neurosynthmemorieharta de asociere a asocierii fiecărui voxel cu memoria în general ca seturi de date de intrare (Yarkoni et al., 2011).

AHBA a fost derivat din șase creiere donatoare și conține expresia genei a creierului uman în întregul genom în regiunile corticale și subcorticale din stânga (N 6; Fig. 1A; vezi vizualizarea exemplu în Fig. Date extinse 1-1; Hawrylycz și colab. , 2012). NeurosynthulmemorieHarta de asociere este o hartă meta-studiu (N 2744) care reprezintă relevanța fiecărui voxel cerebral pentrumemorie(spre deosebire de alte funcții cognitive), specificate de scoruri z pozitive (Fig. 1A; vezi o vizualizare a hărților de memorie și funcții motorii în Extended Data Fig. 1-2; Yarkoni și colab., 2011). Rețineți că utilizarea dememorieaici se referă la memorie în general, deoarece harta a fost construită din studii de neuroimagistică legate de memorie care folosesc mai multe tipuri de sarcini de memorie (Yarkoni et al., 2011). Am co-înregistrat ambele hărți într-un spațiu comun MNI152. Zonele de memorie din harta de asociere a memoriei au fost utilizate pentru a defini mostrele AHBA utilizabile pentru analiza corelației spațiale ulterioare.

Analiza similarității spațiale

Folosind aceste seturi de date, am căutat să izolăm genele cu valori mari de corelație spațială între expresia lor genică șimemoriehărți de termeni pentru etapele ulterioare de analiză, deoarece acestea sunt cel mai probabil legate de memorie (Fox et al., 2014). Am efectuat analiza de similitudine spațială între hărțile de asociere AHBA și Neurosynth separat pentru regiunile corticale și subcorticale, datorită diferențelor lor marcate (vezi Introducere; lista regiunilor corticale și subcorticale este disponibilă în Extended DataFig. 1-3) și pentru memorie și funcția motrică (vezi un exemplu de corelație spațială în fig. 2). Fiecare analiză a dat o listă L, care conținea valorile medii de corelație a 15.625 de gene utilizate pentru clasarea ulterioară (Fig. 1B).

Ulterior am clasat fiecare listă L. O corelație pozitivă indică o expresie mai mare a genelor în zonele relevante pentrumemorie, iar o corelație negativă implică o expresie mai scăzută în zonele relevante pentru memorie. Genele de top-10 corelate pozitiv și negativ pentru analizele corticale și subcorticale ale memoriei sunt prezentate în Tabelul 1 (a se vedea valoarea corelației spațiale a tuturor genelor în Tabelul cu date extinse 1-1). Au existat mai multe gene corelate negativ decât gene corelate pozitiv atât pentru analizele corticale, cât și pentru cele subcorticale ale memoriei (Extended Data Table 1-1). Am găsit 8383 gene corelate pozitiv și 7243 negativ pentru zonele corticale și 7642 gene pozitiv și 7984 negativ pentru zonele subcorticale.

Profiluri distincte de expresie a genelor asociate cu memoria corticală și subcorticală

În urma analizelor de corelație spațială, ne-am propus să definim profilele de expresie a genelor legate de cortical și subcortical.memorieîntr-o manieră cuprinzătoare. Pentru a identifica și caracteriza seturi de gene care lucrează pentru o funcție biologică comună (adică, seturi de gene), am analizat fiecare dintre listele L corticale și subcorticale cu GSEA pre-clasificate (Fig. 1C). Acest lucru a dat seturi de gene cu scor pozitiv și negativ, derivate din genele L corelate pozitiv și, respectiv, negativ. Aceste seturi de gene au fost apoi grupate în clustere legate funcțional și adnotate automat cu teme biologice (Cline și colab., 2007; Merico și colab., 2010; Oesper și colab., 2011).

În general, cortexul și subcortexul aveau teme biologice distincte care au fost găsite anterior asociate cu memoria. Pentru corticalămemorie, GSEA a dezvăluit 28 de seturi de gene pozitive și 29 negative îmbogățite semnificativ. Vizualizarea rețelei de îmbogățire a arătat că aceste seturi de gene au fost grupate în cinci grupuri distincte (Fig. 3; rezultatele complete GSEA sunt în Date extinse Fig. 3-1), cu seturi de gene din fiecare grup partajând gene îmbogățite. S-a descoperit că aceste seturi de gene sunt legate de memorie. Clusterul pozitiv P1 conținea seturi de gene implicate în răspunsul imun și semnalizarea receptorului Fc (Fernandez-Vizarra și colab., 2012; Marin și Kipnis, 2013). P2 a fost implicat în semnalizarea interferon-gamma (Litteljohn et al., 2014), P3 în transportul transmembranar al ionilor de calciu și P4 în ansamblul filamentului de actină (Krucker și colab., 2000; Lamprecht, 2011). Clusterul negativ N2 conținea seturi de gene implicate în dinamica cromatinei, reglarea epigenetică și diferențierea celulelor imune (Kim și Kaang, 2017).

Pentru subcorticalmemorie, GSEA a dezvăluit 50 de seturi de gene pozitive și 14 negative îmbogățite semnificativ. Vizualizarea rețelei de îmbogățire a arătat că aceste seturi de gene au fost grupate în trei grupuri distincte (Fig. 4; rezultatele complete GSEA sunt în Extended Data Fig. 4-1). În mod similar, aceste seturi de gene s-au dovedit a fi legate dememorie. Clusterul pozitiv P1 este implicat în transmiterea sinaptică și plasticitatea sinaptică. De asemenea, a inclus seturi de gene implicate în endocitoză și exocitoză, secreția de neurotransmițători, potențarea pe termen lung (Stuchlik, 2014), semnalizarea receptorului de glutamat și morfogeneza proiecției neuronilor (Kasai et al., 2010). Clusterul negativ N1 este legat de procesele de transcripție și translație (Jarome și Helmstetter, 2014; Alberini și Kandel, 2015), iar clusterul N2 de diferențierea celulelor gliale și a oligodendrocitelor (Hertz și Chen, 2016; Pepper și colab., 2018).

Figura 2. Un exemplu de rezultat al analizei de similaritate spațială. Nivelurile de expresie ale genei corticale corelate superioare, GRB14, sunt vizualizate în funcție de relevanța voxel-ului hărții Neurosynth pentrumemoriefuncţie (scor z). Expresia genică normalizată (axa y) grafică în raport cu scorurile z ale hărții neuroimagistice (axa x). Fiecare linie de regresie colorată reprezintă linia cea mai potrivită pentru fiecare dintre cei șase donatori (culori); banda translucidă din jurul fiecărei linii reprezintă estimarea intervalului de încredere de 95%.

Pentru a identifica diferențele și suprapunerile în profilurile genetice cortical și subcortical, am identificat și caracterizat procesele biologice diferite și partajate (1), așa cum se arată în hărțile de îmbogățire și (2)memoriegene (adică toate genele găsite într-un set de gene îmbogățit; Fig. 1D). Am găsit o suprapunere scăzută de 2,5% dintre seturile de gene (N 3) și 9,6% dintre gene (N 135) între regiunile corticale și subcorticale (Fig. 5; lista completă a genelor distincte și suprapuse este în Extended DataFig. {{9} }}). Genele suprapuse au fost implicate în procesele legate de memorie de transport al proteinelor, reglarea transcripțională, plasticitatea sinaptică și semnalizarea receptorului de glutamat (Peng și colab., 2011; Rosenberg și colab., 2014; Alberini și Kandel, 2015; Tabelul 2; producția completă de seturi de gene și gene din Top-pGene în Extended DataTable 2-1). Acestea includ gene implicate în complexul Arp2/3, canalele ionice dependente de liganzi GABA și AMPA, care sunt esențiale pentru funcția memoriei (Gasbarri și Pompili, 2014; Basu și colab., 2016; Takemoto și colab., 2017; Tabel cu date extins) { {23}}). Genele specifice cortexului au fost implicate în procese asociate memoriei, cum ar fi repararea ADN-ului, reglarea epigenetică, imunitatea și semnalizarea IFN (Marin și Kipnis, 2013; Litteljohn și colab., 2014; Kim și Kaang, 2017; Hou și colab., 2018). ; Tabel de date extins 2-1). Genele specifice subcortexului sunt implicate în neurogeneza, morfogeneza dendritei, diferențierea celulelor gliale și mielinizarea (Hertz și Chen, 2016; Kao et al.,

Figura 3. Vizualizarea hărții de îmbogățire pentru corticalămemorie. Clusterele sunt etichetate cu P pentru pozitiv, N pentru negativ. S-a descoperit că grupurile de seturi de gene sunt legate dememorie. Grupurile pozitive au fost asociate cu semnalizarea imună, transportul calciului și asamblarea filamentului de actină. Clusterul negativ conținea seturi de gene implicate în dinamica cromatinei și reglarea epigenetică. Consultați Figura cu date extinse 3-1 pentru rezultatul complet de la GSEA Pre-clasificat.

2018; Pepper și colab., 2018; Tabel de date extins 2-1). Rețineți că același set de gene poate apărea atât în ​​procesele biologice specifice corticale, cât și subcorticale. De exemplu, celmemorieseturile de gene sunt îmbogățite în ambele regiuni, dar în fiecare caz, îmbogățirea setului de gene este determinată de gene distincte (Extended DataTable 2-1). Acest lucru se datorează faptului că gene diferite pot fi relevante și, astfel, pot crește îmbogățirea pentru același set de gene de proces biologic.

Core exprimate diferențial gene legate de cortical și subcorticalmemorie

Pentru a identifica partea de sus-10memoriegene care sunt cel mai probabil legate de ommemoriefuncţiepentru investigații experimentale viitoare, am identificat gene relevante pentru mai multe seturi de gene obținute mai sus cu LEA (Fig. 1E; Subramanian și colab., 2005; Darby și colab., 2016; Fleming și Miller, 2016). Lucrările anterioare au arătat că astfel de gene care conduc la îmbogățirea mai multor seturi de gene sunt mai probabil legate de fenotipul analizat, adică de funcția de memorie în acest caz (Subramanian și colab., 2005; Darby și colab., 2016; Fleming și Miller, 2016). Combinația dintre GSEA și LEA a fost anterior eficientă în identificarea semnăturilor genetice ale funcțiilor cognitive (Thomassen și colab., 2008; Ersland și colab., 2012; Lee și colab., 2013), inclusiv memoria episodică și de lucru (Heck și colab., 2013). 2014;

Linksys și colab., 2015). Am aplicat LEA la seturile de gene cu scor pozitiv și negativ de mai sus, urmat de selectarea genelor de top-10 care apar cel mai frecvent în subseturile de vârf ale seturilor de gene. Aceste gene au fost apoi validate cu literatura de modele animale, care a fost clasificată ca dovezi puternice sau slabe care susțin legătura dintre genă și funcția de memorie (Fig. 1F). Dovezi puternice au fost compuse din studii de manipulare a genelor sau de tratament medicamentos, de exemplu, knock-out genetic care duce la alterarea memoriei. Dovezile slabe au cuprins studii corelaționale sau computaționale, cum ar fi reglarea genelor care s-au corelat cu îmbunătățireamemorieperformanţă.

Pentru corticalămemorie, nouă din 10 gene corelate pozitiv au fost anterior implicate înmemoriefuncţie(Tabelul 3; lista completă a genelor de memorie corticală și revizuirea literaturii Extended DataTable 3-1, rezultatul LEA complet în Extended Data Table 3-2). Genele PRKCD (Etcheberrigaray et al., 2004; Conboy et al., 2009), RAC1 (Haditsch et al., 2009; Oh et al., 2010), LIMK1 (Todorovski et al., 2015) și CDC42 ( Kim și colab., 2014; Zhang și colab., 2016) au avut asocieri puternice cu memoria. Pentru genele candidate corelate negativ corespunzătoare, toate cele 10 gene au avut dovezi puternice care susțin rolul lor în memorie. Toate acestea au fost gene care codifică proteina histonă H4, care a fost legată de performanța memoriei (Peleg și colab., 2010). Dereglarea acetilării histonei H4 la șoarecii în vârstă a fost legată de afectarea memoriei, iar restabilirea acestei reglementări le-a îmbunătățit memoria.

Figura 4. Vizualizarea hărții de îmbogățire pentru memoria subcorticală. Clusterele sunt etichetate cu P pentru pozitiv, N pentru negativ. S-a descoperit că grupurile de seturi de gene sunt asociate cu memoria. Grupurile pozitive au fost asociate cu transmiterea sinaptică, plasticitatea pe termen lung, semnalizarea glutamatului și morfogeneza neuritului. Grupurile negative au inclus seturi de gene implicate în transcripție și traducere și diferențierea celulelor gliale. Consultați Figura cu date extinse 4-1 pentru rezultatul complet de la GSEA Pre-clasificat.

Pentru memoria subcorticală, toate cele 10 gene corelate pozitiv au fost implicate anterior în funcția de memorie (Tabelul 4; lista completă a genelor de memorie subcorticală și revizuirea literaturii în Extended Data Table 4-1; LEA rezultă în Extended DataTable 4-2). Genele CDK5, NLGN1, RAB3A, STX1A, SNCA, SYT1 și UNC13A au fost strâns legate de memorie (Fujiwara și colab., 2006; Yang și colab., 2007; Liu și colab., 2009; Guan și colab., 2011; Kokhan; et al., 2012; Bie et al., 2014; Mishiba et al., 2014; Böhme et al., 2019). Șapte din 10 gene candidate corelate negativ aveau dovezi slabe care le implică în memorie. Acestea au fost gene care codifică subunități ribozomale, care au fost exprimate diferențiat la rozătoare care se afișează mai binememorieperformanță (Wang și colab., 2003; Kong și colab., 2009; Winbush și colab., 2012; Katz și Lamprecht, 2015; Oka și colab., 2016; Zhang și colab., 2018).