Ідентифікація потенційних біомаркерів та шляхів розвитку виразкового коліту із комбінованою загальною мРНК
Lili Yang 1,2 #, Yaoyao Bian 3 #, Zhengjun Li 4 #, Yan Yan 5, Junyi Li 1, Wenlin Li 2, Li Zeng 1,2
Внески: (I) Концепція та дизайн: L Yang, Y Bian; (II) Адміністративна підтримка: відсутні; (III) Надання навчальних матеріалів або пацієнтів: відсутні; (IV) Збір та збір даних: Y Bian; (V) Аналіз та інтерпретація даних: Z Li, J Li; (VI) Написання рукописів: Усі автори; (VII) Остаточне затвердження рукопису: Усі автори.
# Ці автори зробили однаковий внесок у цю роботу.
Передумови: Виразковий коліт (UC) - це хронічне, рецидивуюче та неспецифічне запальне захворювання, яке включає різні гени та шляхи їх патогенезу. Все більше доказів показали, що мікроРНК (miРНК) діють як ключові посттранскрипційні регулятори експресії генів в UC. Це поточне дослідження мало на меті виявити ключові мікроРНК, потенційні цільові гени та відповідні шляхи, задіяні в UC, щоб розкрити їх основні молекулярні механізми за допомогою біоінформатичного аналізу.
Методи: Профілі експресії мРНК та міРНК були отримані та завантажені з бази даних Gene Expression Omnibus (GEO). Диференціально експресовані гени (DEG) та мікроРНК (DEMI) були отримані за допомогою програмного пакету R.
Результати: Всього було отримано 79 DEG та 47 DEMI. І була виявлена група міРНК та їх цільові мРНК. Це показало, що miR-1231 може бути ключовим регулятором для DUOX2 і TFF1. CCL11 може бути потенційно націлений на miR-625. MMP1 може грати життєво важливу роль у розвитку UC, регулюючи шлях передачі сигналів miR-1228/PPAR. Крім того, ми попередньо перевірили найбільш виражені вгору/вниз мікроРНК (miR-92b, miR-625) та дві відповідні їм цільові мРНК (AQP8 та TAGAP, CCL11 та CHI3L1) у тканинах товстої кишки моделей UC. Результати відповідали аналізу мікрочипів.
Висновки: Ці висновки можуть дати нові уявлення про представлення ключових механізмів, пов'язаних з розвитком UC.
Ключові слова: Виразковий коліт (UC); мікроРНК (miРНК); диференційовано експресовані гени (DEG); аналіз біоінформатики; аналіз функціонального збагачення
Подано 06 березня 2019 р. Прийнято до публікації 03 червня 2019 р.
Вступ
Виразковий коліт (UC), підвид запального захворювання кишечника (IBD), є хронічним, рецидивуючим і неспецифічним запальним захворюванням, яке обмежується слизовою і підслизовою оболонками прямої кишки або товстої кишки. Характеризується двома періодами активного захворювання та ремісії. Типовими клінічними проявами є діарея, гнійний стілець та біль у животі (1).
UC вражає мільйони людей у всьому світі. Найвища захворюваність на UC у Північній Америці та Північній Європі становила 6–15,6 та 10–20,3 випадків відповідно на 100 000 щорічно (2). Недавній оглядний аналіз 44 досліджень, які включали 31 287 азіатських пацієнтів, виявив 0,85% показника поширеності UC (3). Крім того, пацієнти, які страждають на UC, мають високий ризик розвитку колоректального раку (CRC) (4). UC приніс значний особистий та суспільний тягар. Крім того, активний UC може знизити фізичну та психічну якість життя та посилити психологічний дистрес.
У цьому дослідженні ми отримали набори даних про мікрочипи експресії мРНК та мікроРНК з Онібусу генної експресії (GEO) та визначили групу ключових мікроРНК та потенційно цільові гени, задіяні в UC, за допомогою біоінформатичного аналізу. Крім того, були відібрані та найефективніші мікроРНК та їх цільові гени та проведені для попередньої перевірки за допомогою qPCR у реальному часі (qRT-PCR). Це дослідження мало на меті запропонувати підписи miRNA, корисні для активного виявлення та діагностики UC, а також дослідити основний патогенез шляхом виявлення потенційних mRNA-орієнтованих mRNA на молекулярному рівні.
Методи
Критерії збору та включення досліджень
Набори даних профілю виразу мікрочипів мРНК були отримані та завантажені з бази даних GEO (доступна в Інтернеті: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo) шляхом пошуку за такими ключовими словами: 'РНК', 'активний виразковий коліт', та 'Homo sapiens' (організм). Критеріями включення були такі: (I) тканини товстої кишки у дорослих пацієнтів з активним UC (не клітинами); (II) зразки в групі UC без отримання будь-яких втручань та лікування; та (III) як кількість UC, так і зразок контролю стану здоров'я ≥12. Крім того, у наборах даних профілю miRNA здійснювали пошук за допомогою ключових слів: 'miRNA', 'активний виразковий коліт' та 'Homo sapiens' (організм) згідно з наступними критеріями: (I) тканини товстої кишки у активних хворих на UC (не клітини) та (II) зразки в групі UC без будь-яких втручань та лікування. Після скринінгу було відібрано два набори даних про експресію мРНК [GSE53306 (16) та GSE65114], та отримано один аналіз набору експресії мікроРНК (GSE43009). Процес обробки та аналізу даних представлений на рисунку 1.
Дані мікрочипів
У цьому дослідженні платформа для GSE53306 була заснована на експресійному біччіпі GPL14951 Illumina HumanHT-12 WG-DASL V4.0 R2, який складався з 16 активних зразків UC та 12 контролів. Платформою для GSE65114 був GPL16686 (HuGene-2_0-st) Affymetrix людський ген 2.0 ST масив, який включав 16 активних зразків UC та 12 контролів. Платформа для GSE43009 була заснована на багатовидовому масиві miRNA-3 Affymetrix GPL16384, який складався з п'яти контролів та п'яти зразків UC.
Обробка даних та ідентифікація диференційовано експресованих генів (DEG)/диференціально експресованих мікроРНК (DEMI)
Вихідні дані були завантажені з бази даних GEO, а потім нормалізовані та стандартизовані за допомогою програмного пакету R. Аналіз диференціальної експресії генів проводили через пакети лімми в упаковці Bioconductor (17) (доступно в Інтернеті: http://www.bioconductor.org/). Теплові карти двох наборів даних мРНК наносили на карту за допомогою пакета gplots у R, щоб візуалізувати значення експресії генів у різних зразках. Коли ми вибрали DEG, P 1 розглядали як граничні значення, де FC - кратна зміна. Значні DEMI були перевірені шляхом зустрічі обох присвоєних. P 1. Інтернет-інструмент Venny (доступний в Інтернеті: http://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny) був використаний для ідентифікації DEG у двох наборах даних мРНК. Визначені DEMI були збережені для подальшого біоінформатичного аналізу.