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生物信息学分析的内容案例 生物信息学分析是做什么

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利用生物信息学分析探索阿尔茨海默症潜在诊断生物标志物的关键基因和鉴定
阿尔茨海默病（AD）是老年人最常见的神经退行性疾病 ， 影响全球3560多万人 ， 症状通常开始于轻微的记忆丧失 ， 随着病情的恶化逐渐影响其他认知领域 ， 目前尚无有效的治疗策略能有效地预防和治疗AD ， 迫切需要对新的AD分子标记进行鉴定 ， 而基因生物标志物具有潜在的应用前景 。
来自重庆医科大学第一附属医院的研究团队从五个微阵列数据集中识别并交叉差异表达基因（DEGs）来检测一致的DEGs ， 并进行基因本体（GO）和基因组库（KEGG）的富集分析 ， 构建了蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络 ， 并利用Cytoscape（提供基础的功能布局和查询网络 ， 并依据基本的数据的结合成可视化网络的软件）鉴定了hub基因并分析确定潜在的诊断生物标志物 。
采用基因集富集分析（GSEA）方法研究了关键基因的生物学功能和功能特征 ， 为AD的诊断和治疗提供了新的潜在生物标志和治疗靶点 。
结 果
1. DEGs一致性识别
火山图显示了五个从数据集中确定的DEG数量 ， 从五个数据集中对其进行了交叉 ， 最终确定了608个常见DEG ， 其中179个DEG上调 ， 429个下调（图1） ， PCA显示 ， NDHCS组和AD样本在每个脑区的共同DEGs表达存在显著差异 ， 表明我们发现的DEG是AD中常见的核心基因 。
【生物信息学分析的内容案例 生物信息学分析是做什么】 图1 AD和NDHCS样品中DEGs的鉴别
2. GO富集和KEGG路径DEGs分析
进行了GO-term、KEGG途径和功能丰富分析 ， 以揭示常见DEG的潜在生理功能 。细胞组分富集分析 ， 上调的基因显著参与了粘着斑、细胞-底物-粘附连接、细胞-底物连接和细胞-细胞连接的过程 ， 下调基因主要与突触前、突触膜、轴突和谷氨酸能突触发育有关 。
MF分析 ， 上调基因主要富集于细胞粘附分子结合、钙粘蛋白结合、分子适配器活性和转录辅抑制活性 。下调的基因主要富集于膜电位的调节、化学突触传递的调节、跨突触信号的调节和神经递质的转运 ， 下调的基因主要进化为活跃的跨膜转运蛋白活性 ， P-P-键水解驱动的跨膜转运蛋白活性 。
之后使用每个大脑区域的前100个上调和下调的DEG进行GO富集分析 ， 并确定了每个大脑区域的特定失调通路 。
3. AD不同Braak期PPI网络构建、Hub基因选择和表达
将上调和下调的DEG分别上传到软件String5中 ， 分别获得PPI信息 ， 根据连接程度构建了连接网络 ， 选择了前50个hub基因 ， 并用细胞景观可视化结果（图2） 。
结果表明 ， 随着AD的发展 ， 5个中枢基因上调 ， 11个中枢基因表达减弱 ， 与Braak 0相比 ， Braak ii和IV、Braak V和VI中SMAD 4和YAP1显著升高 。脑源性神经营养因子（BDNF）、PSMD14、SLC32A1、SNAP25和SYP在Braakii和IV、Braak V和VI中明显上调 。并且使用 LASSO Logistic 回归识别 AD 的潜在生物标志物 。
图2 PPI网络构建和hub基因选择
4. 外周血象诊断模型的评价
为了进一步发现这个模型是否值得在临床实践中使用 ， 在四个独立的外周血液数据集上测试了该诊断模型 。
在由外周血单个核细胞组成的GSE4226中 ， 只有35个基于基因的模型中的16个基因被覆盖 。对这16个基因也进行了ROCAUC分析 ， 结果为0.871（图3A） 。将35个基于基因的模型应用于GSE97760 ， 其中包括晚期AD和NDHCS患者 ， 并显示出完美的辨别能力（图3B） ， 诊断模型能够在血液数据集中区分AD与NDHCs样本（图3C） 。
结果表明 ， 该35基因诊断模型可以将AD、MCI与外周血NDHCS样本区分开来 。
图3 血液数据的ROC曲线分析
5. GSEA与独立验证分析
为了对前10个基因的生物学功能有新的认识 ， 作者进行了GSEA以确定AD和NDHCS受试者之间潜在的BPs 。BDNF与神经元死亡、突触可塑性调节、神经递质水平调节和转运有关 ， 神经母细胞增殖、神经上皮细胞分化、神经递质生物合成和代谢过程、神经炎症反应等调控与含有WWTR1的转录调节蛋白有关 ， 其余前10位的hub基因也参与了多种神经相关途径 ， 包括轴突发育（SMAD4、SLC32A1和YAP1）、神经元死亡（SNAP25和ATP5B） ， 突触组织（SMAD4和SLC32A1） 。
通过重叠PPI网中的18个hub基因和从LASSO回归模型中选择的35个潜在预测因子 ， BDNF和WWTR1被确定为关键基因 。BDNF和WWTR1在不同的Braak分期之间有显著性差异 。此外 ， 还发现BDNF与Aβ42和β-分泌酶活性呈负相关 。WWTR1与其呈正相关 。这一结果进一步证明了这两个基因在AD的病理过程中起着重要作用 。
总之 ， 通过一系列的生物信息学分析 ， 作者鉴定了608个一致的DEGs ， 几个调控通路和16个与AD进程相关的hub基因 。建立了35个基因的诊断模型 ， 对脑组织和外周血液样本都有较高的诊断价值 ， 值得注意的是 ，  BDNF和WWTR1被确定为未来分子研究的候选基因 。
作者目前的研究加深了对AD潜在分子机制的理解 ， 并提供了新的潜在的诊断和治疗生物标志物 。(Yu, Yu et al. 2021
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