糖尿病肾病中关键细胞外蛋白作为潜在生物标志物的鉴定与验证

Identification and validation of key extracellular proteins as the potential biomarkers in diabetic nephropathy.

作者信息Wei Pan, Qiankun Zhang, Xiaohua Gong, Wenjun Wu, Qi Zhou
PMID39456069
发布时间2024-10-26
DOI10.1186/s40001-024-02120-y

实验完整度

包含生物信息学分析(DEGs、PPI、ROC等)和免疫组化验证两个层面,但体外或动物模型验证缺失,机制验证不足。

主要模型

人肾活检组织(DN vs 正常) 石蜡包埋肾组织(IHC验证)

重点核对

GSE166239数据集包含6例T2DN和6例正常肾活检样本 ROC分析中TNF、COL1A1、MMP9的AUC值接近1 IHC验证:DN组10例,对照组10例,匹配性别和年龄 TNF-α抗体(Bioss, BS-10802R)和HA抗体(Beyotime, AH158)

摘要

目的:肾小球系膜区细胞外基质(ECM)蛋白的积累是糖尿病肾病(DN)的典型标志。然而,DN患者系膜区ECM积累的分子机制仍不清楚。本研究旨在建立细胞外蛋白与DN之间的联系,以确定该病的潜在生物标志物。方法:利用公共数据GSE166239分析DN肾组织与健康肾组织之间的差异表达基因(DEGs)。然后利用两个编码细胞外蛋白的基因列表来鉴定细胞外蛋白差异表达基因(EP-DEGs)。对这些EP-DEGs进行功能富集分析,包括基因本体论(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)分析。建立蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络以确定关键EP-DEGs。此外,研究了这些EP-DEGs的诊断能力、免疫细胞浸润和临床相关性。对石蜡包埋肾组织进行免疫组织化学(IHC)染色,以验证生物信息学结果的准确性。结果:共鉴定出1204个DEGs,其中162个EP-DEGs通过与细胞外蛋白基因列表重叠进一步表征。通过PPI网络分析,鉴定出五个EP-DEGs(如TNF、COL1A1、FN1、MMP9和TGFB1)作为候选生物标志物。TNF、COL1A1和MMP9对DN具有较高的诊断准确性。免疫细胞浸润评估显示,TNF的表达与静息树突状细胞(DCs)(r=0.85,P<0.001)和M1巨噬细胞(r=0.62,P<0.05)呈正相关,而与调节性T细胞(r=−0.62,P<0.05)呈负相关。Nephroseq v5分析显示估计肾小球滤过率(eGFR)与TNF表达呈负相关(r=−0.730,P=0.025)。基因集富集分析(GSEA)显示,在高TNF亚组中,糖胺聚糖(GAG)降解显著富集。肾组织IHC染色证实,与对照组相比,DN组TNF-α表达显著升高,透明质酸(HA)水平降低(均P<0.05),且TNF-α与HA呈负相关(r=−0.691,P=0.026)。结论:我们的研究结果表明,TNF可能通过驱动ECM积累在DN的进展中发挥关键作用,这一过程可能涉及GAG降解通路的激活。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
糖尿病肾病中系膜区细胞外基质积累的分子机制尚不清楚,本研究旨在建立细胞外蛋白与DN的联系并鉴定潜在生物标志物。
核心机制
TNF可能通过激活糖胺聚糖降解通路驱动ECM积累,从而促进DN进展。
主要证据
基于GSE166239数据集的生物信息学分析(DEGs、PPI、ROC、免疫浸润、GSEA)和肾组织IHC验证(TNF-α升高、HA降低,负相关)。
研究意义
TNF可能作为DN的潜在生物标志物,为诊断提供新靶点,并为DN的发病机制研究提供新方向。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

差异表达基因筛选

识别DN与正常肾组织之间的差异表达基因

使用GEO数据集GSE166239,包含6例T2DN和6例正常肾活检样本,通过DESeq2进行差异表达分析,筛选出1204个DEGs(865个上调,339个下调)。

2

筛选细胞外蛋白相关DEGs

从DEGs中筛选编码细胞外蛋白的基因

利用UniProt(GO:0005576)和HPA的细胞外蛋白基因列表,通过维恩图取交集,获得162个EP-DEGs。

3

功能富集分析

探索EP-DEGs参与的生物学过程、细胞组分、分子功能和通路

使用clusterProfiler进行GO和KEGG富集分析,显示ECM组织、胶原蛋白等富集。

4

构建PPI网络并鉴定关键基因

通过蛋白质-蛋白质相互作用识别关键EP-DEGs

使用STRING数据库和Cytoscape构建PPI网络,采用CytoHubba的MCC、MNC和Degree方法,鉴定出5个关键基因:FN1, TNF, MMP9, TGFB1, COL1A1。

5

诊断价值分析

评估关键EP-DEGs对DN的诊断准确性

使用pROC包绘制ROC曲线,计算AUC值,并在另一个数据集GSE142153中验证。TNF、COL1A1、MMP9的AUC接近1。

6

免疫细胞浸润分析

探究关键EP-DEGs与免疫细胞浸润的相关性

使用CIBERSORTx估算免疫细胞浸润,用corrplot绘制相关热图,发现TNF与静息DC、M1巨噬细胞正相关,与Treg负相关。

7

临床相关性分析

分析关键EP-DEGs表达与eGFR的相关性

利用Nephroseq v5数据库,发现TNF表达与eGFR负相关。

8

基因集富集分析(GSEA)

基于TNF表达水平探索高TNF亚组富集的通路

根据TNF中位表达将样本分为高低组,进行GSEA,发现高TNF亚组富集GAG降解等通路。

9

免疫组化验证

在蛋白水平验证生物信息学发现

对10例DN和10例正常肾组织进行IHC染色,检测TNF-α和HA表达,发现DN组TNF-α升高、HA降低,两者负相关。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
TNF-α抗体BiossBS-10802R
透明质酸抗体BeyotimeAH158
全景扫描仪II3DHISTECH Ltd.--
Quant Center 2.3软件----
R 4.2.2版本----
GraphPad Prism v9----

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
样本收集
肾活检样本数量(每组6例)、组织类型(石蜡包埋)、疾病组(T2DN)和对照组(正常肾活检)定义
阅读提示:Materials and methods: Raw data acquisition and processing; Immunohistochemistry validation
差异表达分析
筛选标准(adjusted p < 0.05, |log2FC| > 1)、平台(GPL18573)、基因注释过程
阅读提示:Materials and methods: Identification of differentially expressed genes (DEGs)
免疫组化实验
切片处理时间(二甲苯15分钟,无水乙醇30分钟,柠檬酸缓冲液20分钟,3%过氧化氢25分钟),抗体浓度和稀释比例(文中未明确说明),孵育条件(一抗4℃过夜,二抗室温1小时)
阅读提示:Materials and methods: Immunohistochemistry validation
统计分析
采用Student's t-test比较组间差异,Spearman相关分析用于相关性,显著性水平P < 0.05
阅读提示:Materials and methods: Statistics analysis