影響因子：7.3

研究概述：皮肌炎（DM）是一種自身免疫性炎癥性疾病，可影響肺部郑诺，導(dǎo)致間質(zhì)性肺布欣选（ILD）。然而辙诞，DM-ILD的確切病理生理機(jī)制尚不清楚辙售。特發(fā)性肺纖維化（IPF）屬于范圍更廣的ILD，有證據(jù)顯示IPF和DM-ILD之間可能存在共同的病理途徑飞涂。作者從GEO數(shù)據(jù)庫中檢索了DM和IPF的基因表達(dá)譜旦部，并利用加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析（WGCNA）揭示了它們的共表達(dá)模塊。然后较店，作者進(jìn)行了差異分析以確定共同的DEGs士八，并用富集分析來揭示隱藏的生物通路。此外梁呈，作者還進(jìn)行了PPI網(wǎng)絡(luò)分析和聚類分析婚度，成功找到了樞紐基因，并在DM-ILD患者中進(jìn)一步驗(yàn)證了這些基因的表達(dá)水平官卡。隨后作者還研究了DM和IPF中樞紐基因與免疫細(xì)胞豐度之間的關(guān)系蝗茁。最后，作者通過NetworkAnalyst進(jìn)行了常見轉(zhuǎn)錄因子（TFs）-基因網(wǎng)絡(luò)分析味抖。

關(guān)于非腫瘤生信评甜，我們也解讀過很多，主要有以下類型
1 單個(gè)疾病WGCNA+PPI分析篩選hub基因
2 單個(gè)疾病結(jié)合免疫浸潤仔涩，熱點(diǎn)基因集忍坷，機(jī)器學(xué)習(xí)算法等
3 兩種相關(guān)疾病聯(lián)合分析，包括非腫瘤結(jié)合非腫瘤熔脂，非腫瘤結(jié)合腫瘤或者非腫瘤結(jié)合泛癌分析
4 基于分型的非腫瘤生信分析
5 單細(xì)胞結(jié)合普通轉(zhuǎn)錄組生信分析

目前非腫瘤生信發(fā)文的門檻較低佩研，有需要的朋友歡迎交流

研究流程如下：

研究結(jié)果：

通過WGCNA識(shí)別DM和IPF中的關(guān)鍵基因

在GSE143323數(shù)據(jù)集中，通過WGCNA篩選出7個(gè)不同顏色的模塊霞揉。隨后旬薯，利用相關(guān)性分析評(píng)估了每種疾病與模塊之間的關(guān)系（圖2A、C）适秩，發(fā)現(xiàn)模塊"MEcyan"與DM的相關(guān)性最強(qiáng)绊序，因此被指定為DM相關(guān)模塊硕舆。同樣，在GSE150910數(shù)據(jù)集中骤公，通過WGCNA獲得了11個(gè)模塊抚官。其中，"Meyellowgreen"和"Meorangered4"這兩個(gè)模塊分別與IPF呈最高的正相關(guān)和負(fù)相關(guān)（圖2B阶捆、D）凌节。為確保與GSE143323保持一致，包含731個(gè)基因的"Meyellowgreen"模塊被指定為IPF相關(guān)模塊（圖2D）洒试。通過交叉與DM（Mecyan）和IPF（Meyellowgreen）正相關(guān)的基因模塊倍奢，共篩選出258個(gè)共同基因（圖2E）。接下來垒棋，使用STRING方法構(gòu)建了這些基因的PPI網(wǎng)絡(luò)卒煞，得到了一個(gè)包含184個(gè)節(jié)點(diǎn)和810個(gè)鏈接的網(wǎng)絡(luò)（圖2F）。隨后捕犬，利用MCODE插件提取了一個(gè)緊密相連的基因簇模塊（圖2G）跷坝。為了探索這些基因可能具有的生物學(xué)功能，作者進(jìn)行了GO富集分析碉碉，發(fā)現(xiàn)這些基因主要與ECM和結(jié)構(gòu)、細(xì)胞-基質(zhì)粘附以及膠原代謝有關(guān)（圖2H）淮韭。此外垢粮，根據(jù)KEGG分析，這組基因在磷酸肌醇-3-激酶-蛋白激酶B/Akt（PI3K-Akt）信號(hào)通路靠粪、ECM-受體相互作用和病灶粘附方面表現(xiàn)出很強(qiáng)的富集性（圖2I）蜡吧。

DM和IPF中的DEGs鑒定

隨后，作者進(jìn)一步對(duì)GSE128470和GSE134692數(shù)據(jù)集進(jìn)行了DEG分析占键。在GSE128470數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)了463個(gè)DEGs（322個(gè)上調(diào)基因和141個(gè)下調(diào)基因）昔善，而在GSE134692數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)了2109個(gè)DEGs（1397個(gè)上調(diào)基因和712個(gè)下調(diào)基因）。熱圖和火山圖被用來直觀顯示這些DEGs（圖3A-D）畔乙。維恩圖顯示君仆，兩個(gè)數(shù)據(jù)集共有66個(gè)基因（36個(gè)基因共同上調(diào)，6個(gè)基因共同下調(diào)牲距，26個(gè)基因表達(dá)不一致）（圖3E）返咱。作者還構(gòu)建了這些基因的PPI網(wǎng)絡(luò)，得出45個(gè)節(jié)點(diǎn)和111個(gè)鏈接（圖3F）牍鞠。隨后咖摹，使用MCODE插件提取了一個(gè)11節(jié)點(diǎn)和35鏈接的聚類（圖3G）。對(duì)這些DEGs進(jìn)行了類似的GO或KEGG富集难述。GO分析顯示萤晴，這四個(gè)基因主要與中性粒細(xì)胞/粒細(xì)胞遷移吐句、中性粒細(xì)胞和粒細(xì)胞趨化有關(guān)（圖3H）。KEGG分析表明店读，它們?cè)诓≡钫掣洁率唷②吇蜃有盘?hào)通路和ECM-受體相互作用中明顯富集（圖3I）。

樞紐基因的選擇和驗(yàn)證

用Cytoscape插件cytoHubba（24）進(jìn)行PPI網(wǎng)絡(luò)分析两入，確定了共有的樞紐基因净宵。通過使用MCC算法，前30個(gè)基因被確認(rèn)為潛在的中心基因裹纳。將WGCNA和DEG數(shù)據(jù)集中的前30個(gè)基因交叉后择葡，確定了四個(gè)樞紐基因（POSTN、THBS2剃氧、COL6A1和LOXL1）（圖4）敏储。這些基因的表達(dá)水平隨后在四個(gè)數(shù)據(jù)集中得到了驗(yàn)證。值得注意的是朋鞍，與對(duì)照組相比已添，所有基因在DM和IPF中的表達(dá)均有所升高（圖5A）。這四個(gè)基因在DM和IPF中都表現(xiàn)出了很高的診斷價(jià)值滥酥，尤其是POSTN和THBS2更舞，兩者的曲線下面積（AUC）值都超過了0.8（圖5B）。進(jìn)一步量化這四個(gè)基因的mRNA豐度發(fā)現(xiàn)坎吻，它們?cè)贒M-ILD患者的全血中都有活躍的轉(zhuǎn)錄（圖6）缆蝉。

DM和IPF免疫浸潤微環(huán)境的比較

為了探索DM和IPF的共同致病機(jī)制和免疫微環(huán)境，作者應(yīng)用ssGSEA算法全面評(píng)估了兩種疾病的免疫細(xì)胞浸潤程度瘦真。出乎意料的是刊头，結(jié)果與最初的假設(shè)相左，DM和IPF的免疫細(xì)胞浸潤模式明顯不同诸尽。如圖7A所示原杂，各種免疫細(xì)胞類型在DM中都表現(xiàn)出明顯的活化，包括B細(xì)胞您机、T細(xì)胞穿肄、樹突狀細(xì)胞(DC)、巨噬細(xì)胞和自然殺傷細(xì)胞(NK)往产。與此相反被碗，IPF的免疫細(xì)胞活化受到限制，這表現(xiàn)在顯著活化的免疫細(xì)胞數(shù)量有限仿村，包括活化的B細(xì)胞锐朴、效應(yīng)記憶CD8T細(xì)胞、髓源抑制細(xì)胞(MDSC)蔼囊、單核細(xì)胞焚志、自然殺傷T細(xì)胞衣迷、T濾泡輔助細(xì)胞和17型T輔助細(xì)胞（圖7B）。此外酱酬，所有確定的中樞基因都與DM中免疫細(xì)胞的豐度呈正相關(guān)（圖7C）壶谒，而除了活化B細(xì)胞和嗜酸性粒細(xì)胞外，這四個(gè)基因與IPF中大多數(shù)免疫細(xì)胞類型之間的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性并不顯著（圖7D）膳沽。

預(yù)測(cè)TF

為了預(yù)測(cè)與四個(gè)樞紐基因相互作用的TF汗菜，作者使用了NetworkAnalyst，并用Cytoscape可視化了由此產(chǎn)生的TF基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)挑社。如圖8所示陨界，MYC與所有四個(gè)中心基因都有相互作用，這表明它們的表達(dá)可能受到調(diào)控痛阻。

研究總結(jié)：

作者將DM與IPF兩種疾病聯(lián)合分析菌瘪，從共性出發(fā)，利用WGCNA和差異分析以及Cytoscape鑒定出4個(gè)關(guān)鍵基因阱当。隨后俏扩，ssGSEA揭示了DM和IPF的不同的免疫浸潤模式。在DM中弊添，這四個(gè)基因都與免疫細(xì)胞的豐度呈正相關(guān)录淡，而在IPF中則不然。最后油坝，作者確定了一個(gè)可能的關(guān)鍵轉(zhuǎn)錄因子MYC赁咙，它與所有四個(gè)樞紐基因都有相互作用。這為了解這些疾病的復(fù)雜機(jī)制提供了寶貴的信息免钻，并為診斷和治療干預(yù)提供了潛在靶點(diǎn)。