m6A関連遺伝子の差次的発現
27 個の m6A 関連遺伝子の分析では、MDD グループとコントロール グループの間で ELAVL1 と YTHDC2 の発現差が観察されました (図 1)。 2A、B）。 どちらの遺伝子も、RNA 上の m6A 修飾部位を認識して結合できるメチル化 RNA 結合タンパク質をコードしており、それによって下流のシグナル伝達伝達を開始したり、RNA 代謝プロセスを調節したりすることができます。 それらの発現レベルは両方とも、対照群と比較してMDD患者で低かった（図1）。 2A)。 GSE98793 データセットに含まれるサンプル内では、ELAVL1 発現は MDD 患者の併発不安と関連していました (P < 0.05) (図 1)。 2N）しかし、患者の年齢または性別との相関は示されませんでした（P > 0.05）（図。 2ああ、P）。 一方、YTHDC2は、年齢、性別、または併存する不安との関連を示さなかった（P > 0.05）（図1）。 S.1 A、B、図。 2質問）。 このデータセットにおける ELAVL1 の単一遺伝子 GSEA 結果 (P < 0.05) には、非アルコール性脂肪肝疾患、アルツハイマー病、プリオン病、神経変性経路 - 複数の疾患、サルモネラ感染症、AMPK シグナル伝達経路、細胞老化、アディポサイトカインシグナル伝達経路、シャーガス病、ヒトパピローマウイルス感染症、パーキンソン病、MAPKシグナル伝達経路、肥大型心筋症、ECM受容体相互作用、グルカゴンシグナル伝達経路、インスリン抵抗性、ヒト免疫不全ウイルス1感染、TNFシグナル伝達経路、エプスタイン・バーウイルス感染症とオートファジー - 動物（図 2L）。 対照的に、YTHDC2 の単一遺伝子 GSEA の結果は、サルモネラ感染 KEGG 経路のみが豊富でした (P < 0.05) (図 1)。 2H)。
(A) 23 個の m6A 関連遺伝子の発現レベルを示す箱ひげ図。 青は健康な集団を表し、赤はMDD患者を表します。 YTHDC2 と ELAVL1 の発現にはグループ間で差があり、MDD 患者と比較して健康な集団の発現レベルが高いことが観察できます。 (B) 健康な集団 (con) および MDD 患者における YTHDC2 および ELAVL1 の発現レベルを示すヒートマップ。 (C) R の ConsensusClusterPlus パッケージは、すべての MDD 患者を 3 つのクラスターに分割しました。 (D) ELAVL1 および YTHDC2 の発現レベルに基づいて確立された線形回帰モデルを視覚化したノモグラム。 (E、F) m6A 関連遺伝子モデルの臨床決定曲線と一貫性曲線。 (G) 3 つのクラスター間で差次的に発現される遺伝子の交差を示すベン図。 (H、I、J) ssGSEA による免疫細胞存在量の予測。 3 つのクラスター間 (H)、YTHDC2 の高発現グループと低発現グループの間 (I)、および ELAVL1 の高発現グループと低発現グループの間 (J) の免疫細胞存在量の違いを示す箱ひげ図。 (K) YTHDC2 および ELAVL1 の発現と 23 種類の免疫細胞の存在量との相関関係を示すヒートマップ。 (L) ELAVL1 の単一遺伝子 GSEA の結果。 (M) YTHDC2 の単一遺伝子 GSEA の結果。 (N、O、P) ELAVL1 発現と不安の存在 (N)、年齢 (O)、および性別 (P) との関係を示す箱ひげ図。 (Q) YTHDC2 発現と不安の存在との関係を示す箱ひげ図
線形回帰モデルとノモグラム
ELAVL1 および YTHDC2 の発現レベルに基づいて線形回帰モデルを確立し、ノモグラムを使用して視覚化しました (図 1)。 2D)。 検量線から、このモデルが GSE98793 データセット内のサンプルが大うつ病性障害 (MDD) を持っているかどうかを正確に予測できることは明らかです (図 1)。 2F)。 さらに、決定曲線分析 (DCA) 曲線は、このモデルの適用により臨床上の意思決定においてより高い純利益がもたらされる可能性があることを示しています (図 1)。 2E)。
教師なしクラスタリング
R の ConsensusClusterPlus パッケージは、ELAVL1 と YTHDC2 の発現マトリックスを利用して、すべての MDD 患者を 3 つのクラスターに分割しました (図 1)。 2C) [13]。 これら 3 つのクラスター間の差次的遺伝子発現を比較することにより、合計 937 個の遺伝子が交点をとった後に 3 つのクラスター間で有意に差次的に発現していることが判明しました (図 1)。 2G)。
エンリッチメント分析
濃縮分析では、差次的に発現した遺伝子が 7 つの遺伝子オントロジー生物学的プロセス (GO: BP) 用語で濃縮されていることを発見しました (フィルタリング基準: p 値 < 0.05 および q 値 < 0.05)。 これらの用語には、ウイルスプロセスの制御、ウイルスプロセス、ウイルスゲノム複製の正の制御、ウイルスプロセスの正の制御、宿主内での移動、宿主との相互作用に関与する生物学的プロセス、およびウイルスのライフサイクルが含まれます（表1）。 S1）。 ただし、p 値 < 0.05 および q 値 < 0.05 のフィルター基準の下では、KEGG 経路の濃縮は観察されませんでした。
ssGSEA分析
ssGSEA 分析により、128 人の MDD 患者の末梢血中の 23 種類の免疫細胞のレベルが予測されました。 活性化B細胞、活性化CD8 T細胞、単球、制御性T細胞、および1型Tヘルパー細胞を除く、残りの18種類の免疫細胞の発現レベルは、異なるクラスター間で大きく異なりました（図1）。 2H)。
興味深いことに、相関分析では、YTHDC2とELAVL1と23種類の免疫細胞との相関がほぼ正確に逆であることがわかりました（図1）。 2K）。 たとえば、ELAVL1 の発現レベルは、制御性 T 細胞、活性化 CD4 T 細胞、単球、未熟樹状細胞、形質細胞様樹状細胞、CD56 明るいナチュラルキラー細胞、好酸球、ナチュラルキラー T 細胞、活性化樹状細胞の存在量と正の相関がありました。 、ナチュラルキラー細胞、および2型Tヘルパー細胞。 逆に、YTHDC2 の発現レベルはこれらの細胞型と負の相関がありました。 さらに、ELAVL1 の発現レベルは、マクロファージおよびマスト細胞の存在量と有意な負の相関 (相関係数 < -0.5) を示しましたが、YTHDC2 はこれらの細胞種と正の相関を示しました。 2 つの遺伝子は免疫細胞量の増加と逆の相関関係を持っています。
さらに、MDD患者におけるYTHDC2およびELAVL1の高発現群と低発現群の間で23種類の免疫細胞のレベルに差があるかどうかを調べるために、2つの箱ひげ図を使用した解析を実施しました（P < 0.05）（図1）。 2I、J）。
ELAVL1 の高発現群と低発現群の比較では、活性化 CD4 T 細胞、活性化樹状細胞、CD56 Bright Natural Killer 細胞、好酸球、ガンマデルタ T 細胞、未熟 B 細胞のレベルに有意差 (p < 0.05) が観察されました。 、未熟樹状細胞、骨髄由来サプレッサー細胞 (MDSC)、マクロファージ、マスト細胞、単球、ナチュラルキラー T 細胞、ナチュラルキラー細胞、形質細胞様樹状細胞、濾胞性ヘルパー細胞、17 型 T ヘルパー細胞、および 2 型 T ヘルパー細胞細胞。 これらのうち、ガンマデルタ T 細胞、MDSC、マクロファージ、マスト細胞、濾胞性ヘルパー T 細胞、および 17 型ヘルパー T 細胞は、ELAVL1 発現と負の相関を示しました (つまり、ELAVL1 発現が高いグループは免疫細胞の存在量が低かった)。免疫細胞の種類は正の相関を示しました（つまり、ELAVL1 発現が高いグループほど免疫細胞の存在量が多かった）。
同様に、YTHDC2 の高発現群と低発現群の比較では、活性化 CD4 T 細胞、CD56 明るいナチュラルキラー細胞、好酸球、未熟樹状細胞、マクロファージ、マスト細胞、単球のレベルに有意差 (p < 0.05) が観察されました。 、ナチュラルキラーT細胞、形質細胞様樹状細胞、制御性T細胞、濾胞性ヘルパーT細胞、および17型ヘルパーT細胞。 これらのうち、マクロファージとマスト細胞のみが YTHDC2 発現と正の相関を示しました (つまり、YTHDC2 発現が高いグループは免疫細胞の存在量が多かった) が、残りの細胞タイプは負の相関を示しました (つまり、YTHDC2 発現が高いグループは免疫細胞の存在量が低かった) 。
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#m6A #メチル化と大うつ病性障害との関連研究 #BMC精神科
2024-05-07 10:47:58