生物信息学分析筛选慢性阻塞性肺疾病急性加重的关键致病基因

doi:10.3877/cma.j.issn.1674-6880.2022.04.001

目的

通过生物信息学分析筛选慢性阻塞性肺疾病急性加重（AECOPD）的关键致病基因。

方法

从基因表达谱（GEO）数据库下载GSE60399数据集，该数据集包含AECOPD患者（AECOPD组）与健康人和稳定期慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者（对照组）的外周血单个核细胞（PBMCs）基因数据。使用GEO2R分析工具筛选AECOPD组与对照组PBMCs的差异表达基因（DEGs）。采用DAVID 6.8数据库进行基因本体（GO）分析和京都基因与基因组百科（KEGG）富集分析。利用STRING在线数据库对DEGs编码蛋白进行蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络分析，并使用Cytoscape确定前10位DEGs。

结果

从GSE60399数据集中共筛选出106个DEGs，其中94个上调基因和12个下调基因。GO分析显示，106个DEGs主要涉及3条生物途径、6类细胞定位和2类细胞功能；KEGG富集分析显示，106个DEGs主要包括百日咳、补体系统、金黄色葡萄球菌感染、系统性红斑狼疮、细胞黏附分子和美洲锥虫病6条KEGG通路。PPI网络图筛选出了前10位关键DEGs，包括纤维连接蛋白1（FN1）、血管内皮生长因子A（VEGFA）、肌动蛋白α2（ACTA2）、结缔组织生长因子（CCN2）、基质金属蛋白酶2（MMP2）、齿状蛋白1（JAG1）、正常上皮细胞特异性基因（NES）、细胞角蛋白19（KRT19）、粘附素5（CDH5）、黑素瘤细胞黏附分子（MCAM），均为上调基因。

结论

FN1、VEGFA、ACTA2、CCN2、MMP2、JAG1、NES、KRT19、CDH5及MCAM是AECOPD患者的关键致病基因，今后可通过深入研究这些基因来进一步阐明AECOPD发生发展的机制。

关键词: 肺疾病，慢性阻塞性, 急性加重期, 基因, 计算机生物学

Objective

To screen key pathogenic genes in acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease (AECOPD) by bioinformatics analysis.

Methods

The GSE60399 dataset was downloaded from the gene expression omnibus (GEO). The dataset included gene data of peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) from patients with AECOPD (AECOPD group) versus healthy individuals and patients with stable chronic obstructive pulmonary disease (control group). The differentially expressed genes (DEGs) of PBMCs between the AECOPD group and control group were screened by the GEO2R analysis tool. Gene ontology (GO) analysis and Kyoto encyclopedia of genes and genomes (KEGG) enrichment analysis were performed to select DEGs using the DAVID 6.8 database. Protein-protein interaction (PPI) network analysis was constructed on DEGs encoded proteins using the STRING online database, and the Cytoscape software was used to screen the top 10 key genes.

Results

A total of 106 DEGs were identified from the GSE60399 dataset, including 94 up-regulated genes and 12 down-regulated genes. GO analysis showed that the 106 DEGs were mainly involved in three biological pathways, six types of cell localization and two types of cell functions. KEGG enrichment analysis showed that the 106 DEGs mainly comprised six KEGG pathways including pertussis, complement system, staphylococcus aureus infection, systemic lupus erythematosus, cell adhesion molecules and American trypanosomiasis. The PPI network screened out 10 key genes, including fibronectin 1 (FN1), vascular endothelial growth factor A (VEGFA), actin-alpha 2 (ACTA2), connective tissue growth factor (CCN2), matrix metalloproteinase 2 (MMP2), jagged 1 (JAG1), normal epithelial cell specific (NES), cytokeratin 19 (KRT19), cadherin 5 (CDH5) and melanoma cell adhesion molecule (MCAM), which were all up-regulated genes.

Conclusion

FN1, VEGFA, ACTA2, CCN2, MMP2, JAG1, NES, KRT19, CDH5 and MCAM are key pathogenic genes in patients with AECOPD, and studies on these genes can further clarify mechanisms of occurrence and development of AECOPD.

Key words: Pulmonary disease, chronic obstructive, Acute exacerbation, Genes, Computational biology

图1 GSE60399数据集中AECOPD组与对照组患者DEGs火山图注：AECOPD.慢性阻塞性肺疾病急性加重；DEGs.差异表达基因；FC.差异倍数；共筛选到106个DEGs，其中94个为上调基因，12个为下调基因，红色代表上调基因，蓝色代表下调基因；图中每一个点代表一个基因

表1 GSE60399数据集中AECOPD组与对照组患者DEGs的GO分析及KEGG通路富集分析

分类	编码	功能名称	基因数	P值
GO富集生物途径	GO：0001525	血管生成	13	5.12 × 10^-5
GO富集生物途径	GO：0007155	细胞黏附	15	1.92 × 10^-3
GO富集生物途径	GO：0006508	蛋白酶解	14	1.53 × 10^-2
GO富集生物途径	GO：0070062	细胞外泌体	51	5.96 × 10^-10
GO富集生物途径	GO：0005576	胞外区	38	5.97 × 10^-10
GO富集生物途径	GO：0031012	细胞外基质	17	6.25 × 10^-9
GO富集生物途径	GO：0005578	蛋白质细胞外基质	15	1.14 × 10^-7
GO富集生物途径	GO：0005615	胞外区	26	6.82 × 10^-5
GO富集生物途径	GO：0005887	胞膜整体构件	20	4.20 × 10^-2
GO富集生物途径	GO：0004252	丝氨酸型内肽酶活性	14	4.61 × 10^-6
GO富集生物途径	GO：0005509	钙离子结合	19	1.92 × 10^-4
KEGG通路	hsa05133	百日咳	7	3.96 × 10^-3
KEGG通路	hsa04610	补体系统	6	1.02 × 10^-2
KEGG通路	hsa05150	金黄色葡萄球菌感染	6	4.77 × 10^-3
KEGG通路	hsa05322	系统性红斑狼疮	7	2.44 × 10^-2
KEGG通路	hsa04514	细胞黏附分子	7	2.65 × 10^-2
KEGG通路	hsa05142	美洲锥虫病	6	3.40 × 10^-2

表1 GSE60399数据集中AECOPD组与对照组患者DEGs的GO分析及KEGG通路富集分析

分类	编码	功能名称	基因数	P值
GO富集生物途径	GO：0001525	血管生成	13	5.12 × 10^-5
GO富集生物途径	GO：0007155	细胞黏附	15	1.92 × 10^-3
GO富集生物途径	GO：0006508	蛋白酶解	14	1.53 × 10^-2
GO富集生物途径	GO：0070062	细胞外泌体	51	5.96 × 10^-10
GO富集生物途径	GO：0005576	胞外区	38	5.97 × 10^-10
GO富集生物途径	GO：0031012	细胞外基质	17	6.25 × 10^-9
GO富集生物途径	GO：0005578	蛋白质细胞外基质	15	1.14 × 10^-7
GO富集生物途径	GO：0005615	胞外区	26	6.82 × 10^-5
GO富集生物途径	GO：0005887	胞膜整体构件	20	4.20 × 10^-2
GO富集生物途径	GO：0004252	丝氨酸型内肽酶活性	14	4.61 × 10^-6
GO富集生物途径	GO：0005509	钙离子结合	19	1.92 × 10^-4
KEGG通路	hsa05133	百日咳	7	3.96 × 10^-3
KEGG通路	hsa04610	补体系统	6	1.02 × 10^-2
KEGG通路	hsa05150	金黄色葡萄球菌感染	6	4.77 × 10^-3
KEGG通路	hsa05322	系统性红斑狼疮	7	2.44 × 10^-2
KEGG通路	hsa04514	细胞黏附分子	7	2.65 × 10^-2
KEGG通路	hsa05142	美洲锥虫病	6	3.40 × 10^-2

表2 GSE60399数据集中AECOPD组与对照组患者前10位关键DEGs

排序	基因名称	节点度
1	FN1	4 973
2	VEGFA	3 581
3	ACTA2	3 249
4	CCN2	2 647
5	MMP2	2 408
6	JAG1	2 304
7	NES	2 286
8	KRT19	1 818
9	CDH5	1 561
10	MCAM	1 442

表2 GSE60399数据集中AECOPD组与对照组患者前10位关键DEGs

排序	基因名称	节点度
1	FN1	4 973
2	VEGFA	3 581
3	ACTA2	3 249
4	CCN2	2 647
5	MMP2	2 408
6	JAG1	2 304
7	NES	2 286
8	KRT19	1 818
9	CDH5	1 561
10	MCAM	1 442

图2 PPI网络分析图注：PPI.蛋白质相互作用；节点对应基因，边代表基因之间的联系

图3 PPI网络前10位关键基因注：PPI.蛋白质相互作用；不同颜色代表节点度高低不同，节点度由高到低，颜色依次为红色、橙色、黄色

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