结合机器学习算法和单细胞测序分析系统性红斑狼疮单核吞噬细胞系统枢纽基因

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背景系统性红斑狼疮(Systemic lupus erythematosus,SLE)是一种多系统性疾病,由免疫功能异常引起,SLE患者在免疫系统中表现出许多畸变,包括B细胞、T细胞、单核细胞等,导致B细胞和T细胞活化,从而产生针对多种自身抗原的自身抗体。先天免疫系统对于SLE发病机制的重要性现在正在显现,单核吞噬细胞系统(Mononuclear phagocyte system,MPS)是先天免疫系统的重要组成部分,在各种生理和病理过程中发挥着不可或缺的作用,包括调节炎症性疾病的发生、发展和消退。他们还积极参与自身免疫和自身炎症性疾病的发展。到目前为止,SLE的发病机制尚未完全阐明,治疗选择也相对少。因此,需要进一步的研究来阐明单核细胞亚群在SLE疾病发展中的作用。方法SLE单核细胞的微阵列数据集是从基因表达综合(Gene Expression Omnibus,GEO)数据库中获得的。为了鉴定SLE关键基因,对两个数据库进行了综合分析,进行了差异表达基因(Differentially expressed genes,DEGs)和加权基因共表达网络分析(Weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)。共享基因功能分析由基因本体(Gene Ontology,GO)、京都基因和基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)富集分析进行。构建蛋白质-蛋白质相互作用(Protein-proteininteraction,PPI)网络,以识别基因之间的相互作用。利用LASSO回归分析筛选了枢纽基因,并对关键基因进行了富集分析(Gene-set enrichment analysis,GSEA)。最后,使用单细胞RNA测序(scRNA-seq)进一步分析枢纽基因的分布亚群,并对相关细胞亚群进一步分析。结果我们结合机器学习算法进行了综合生物信息学分析,以识别SLE单核吞噬系统中的枢纽基因和途径。首先,将DEGs和WGCNA模块基因组合在一起,发现了 28个候选基因,并对候选基因进行了 GO分析和KEGG富集分析。进一步用PPI网络去除与其他蛋白质没有关联的蛋白质,进一步用LASSO回归分析得到了 4个枢纽基因,分别为IFIT3、OAS3、SAMD9以及XAF1。分别对4个基因进行了 GSEA,提示枢纽基因与Jak-STAT信号通路以及Toll样受体信号通路等炎症通路密切相关。最后,进行单细胞测序分析以验证特定细胞类型中的枢纽基因表达和位置。我们发现IFIT3、OAS3以及SAMD9与CD14单核细胞相关,XAF1与浆细胞样树突状细胞相关。对CD14单核细胞和浆细胞样树突状细胞进行了 GO和KEGG分析,发现二者均在干扰素、炎症等相关通路富集。对枢纽基因进行了伪时间轨迹分析,表明随着细胞分化的进展,IFIT3基因的表达在树突状细胞分化阶段逐渐降低,在巨噬细胞分化阶段逐渐升高,OAS3、SAMD9基因基因的表达在巨噬细胞分化阶段逐渐降低,XAF1基因的表达在树突状细胞分化阶段逐渐升高,在巨噬细胞分化阶段逐渐降低。结论我们确定了 SLE单核吞噬细胞系统的4个枢纽基因(IFIT3、OAS3、SAMD9以及XAF1),为探索发病机制和发展新的治疗手段提供了新的线索。
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