这篇文章就差异分析和PPI就发了接近3分！

Bioinformatics analysis of gene expression profiles of Inclusion body myositis包涵体肌炎基因表达谱的生物信息学分析

一.研究背景

包涵体肌炎（IBM）是50岁以上患者中最普遍的炎症性肌病类型。IBM是一种预后较差且治疗选择有限的疾病。这项研究旨在探索基因表达谱的变化，研究潜在的机制并确定IBM的新靶标。

二.分析流程

三.结果解读

1.DEGs的鉴定

作者从GSE39454共鉴定出418s个DEGs，包括407个上调基因和11个下调基因。而从GSE128470中鉴定出192个DEGs，包括183个上调基因和9个下调基因。DEGs的鉴定作者主要使用GEO2R在线分析工具。

图1：进行VENN分析获得DEGs的交集。最后，在两组之间有145个DEGs显著差异表达，其中144个是显著上调的基因，而1个下调。

图1.GEO数据集共有的DEGs的维恩图

2.GO富集分析

使用DAVID对DEGs进行GO功能富集分析。

  • 显著富集Top5的BP：免疫应答，干扰素-γ介导的信号传导途径，抗原加工和呈递，I型干扰素信号传导途径，抗原加工以及经由MHC II类的肽或多糖抗原的呈递；

  • 对于CC(细胞成分)，DEGs富含内质网膜腔侧，MHC II类蛋白复合物，内质网至高尔基体转运小泡膜等组成部分；

  • MF（分子功能）分析表明DEGs在肽抗原结合中显著富集。

表1（篇幅原因，截取部分）：DEGs的GO富集分析

3.KEGG通路富集分析

作者进一步了解筛选出的DEGs的潜在通路。

KEGG通路富集分析发现：显著富集于嫁接抗宿主病，同种异体移植排斥，I型糖尿病，病毒性心肌炎等。

表2（篇幅原因，截取部分）：DEGs的KEGG通路富集分析

4.PPI network（蛋白质-蛋白质相互作用网络）的构建和hub基因的鉴定

作者用STRING、Cytoscape工具预测DEGs之间的蛋白质相互作用。

  • PPI网络总共涉及120个节点和764个边缘（图2）。

  • 鉴定了通过PPI网络的连接度评估的Top10基因（表 3）。

    • 结果显示，PTPRC和IRF8是最显著的基因，连接度= 38，所有这10个hub基因在IBM中均被上调。

图2.DEGs构建PPI network

表3. 连接度Top10hub基因

小结

作者利用GEO数据库，鉴定IBM的DEGs，然后进行GO、KEEGG富集分析来作功能注释。此外，对PPI网络构建，筛选到可能的新靶标。在构建PPI网络之后，选择了十个具有高度连接性的hub基因，即PTPRC，IRF8，CCR5，VCAM1，HLA‐DRA，TYROBP，C1QB，HLA‐DRB1，CD74和CXCL9。不过不足的是，本次分析的样本量较少，只有五十几例样本。

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