鑽石舞台

肥胖症是一種多因素疾病，表現出與性別相關的差異，包括脂肪細胞功能、性激素效應、遺傳學和代謝炎症。這些會增加個人發生代謝功能障礙的風險，因此迫切需要進行基於性別的分析，以改善預防、治療和康復計劃。

這項工作旨在研究受肥胖影響的患者皮下脂肪組織 (SAT) 中的性別差異。DERNA的熱圖分析顯示了不同的表達譜（圖1a），PCA 分析中也得出相同的結論（圖1b）。火山圖報告了DERNA（圖1c），鑑定了51個DERNA，其中70%是編碼基因，其中30%是非編碼DERNA。

通過Real-Time PCR，驗證了3個在男性中表達增加的基因（TTTY15、UTY 和 KDM5D，圖1d）和2個在SAT樣本（11 名受肥胖影響的女性和 7 名受肥胖影響的男性）中表達降低的基因（XIST、ROR2，圖 1e），同RNA-seq分析結果一致。

對OB-M vs. OB-F(|Log2FC| ≥ 1)的DERNA進行通路分析。GO分析中富集到101條分子功能通路 (MF)、530條生物過程通路 (BP) 和73條細胞成分通路 (CC)。通路分析，其中突出顯示了KEGG的2個通路、Reactome的82個通路和WikiPathways的20個通路，以及DNA (TF) 中的2432個監管模式、miRNA 靶向的24個基因 (MIRNA)，以及對蛋白質數據庫的影響，例如蛋白質表達 （HPA， 143）、CORUM（5）， 以及對表型的影響 （HP， 289）（圖1f）。iRegulon 插件用於識別可能與 DE RNA 相互作用的轉錄因子（圖 1g）。具體而言，47個轉錄因子與25個DERNA相互作用。

圖1

MF分析顯示了101條重要途徑，前10條顯示為圖2a中的GO弦圖。ClueGO MF分析突出顯示了「MAPK 活性調節」以及「陽離子結合」和「RNA 結合和催化活性」重要途徑（圖2b）。對於GO BP分析，出現了530個重要術語，前10個顯示為圖2c中的GO弦圖。ClueGO分析突出了脊索胚胎發育中基因的意義（圖 2d）。最後GO CC分析中出現了73個重要術語，前10個術語顯示為圖2e。ClueGO報告「內吞囊泡和細胞器腔」有重要意義（圖 2f）。

圖2

DERNA 在三個數據庫中進行了通路分析：Reactome、WikiPathways和KEGG。圖3a報告了按重要性排列的前20條通路，表觀遺傳和轉錄調控似乎是最具代表性的術語。ClueGO分析還強調了多種脫甲基酶活性的含義（圖3a）。WikiPathways分析發現了20條途徑，這些途徑再次包括轉錄和翻譯途徑，以及核糖體亞基，甚至涉及非編碼 RNA（圖3b）。ClueGO分析也出現了非編碼和翻譯失調，並且還報告了PI3K-Akt信號通路的強烈參與（圖3b）。KEGG分析突出了兩個重要的途徑，Wnt信號通路和核糖體參與（圖3c）。ClueGO KEGG分析再次強調了PI3K-Akt信號通路的最高參與度（圖 3c）

圖3

編碼DERNA的綜合特徵在於它們的相互作用、組織表達和亞細胞定位（圖4）。為此STRING數據庫用於構建DERNA的相互作用網絡，其中節點是蛋白質，邊代表預測的功能關聯。可以看出這些蛋白質分成三個主要網絡，其中MUC20是其中兩個網絡的參與者（圖4a）。使用NDEx數據庫，還可以研究基因表達和細胞定位。肥胖男性SAT中的DERNA也在大量其他組織中表達。這些還包括神經特定組織，如海馬、小腦和大腦皮層；與輸卵管、子宮內膜、膀胱、精囊等泌尿生殖器官有關的組織；以及肌肉組織（例如骨骼肌、心肌）（圖4b）。此外，在圖4c中，可以觀察到DERNA的亞細胞定位。大量細胞器出現，可能表明SAT細胞在細胞核以及細胞質、線粒體和細胞骨架中普遍存在差異表達，表明所有細胞功能發生了變化。

圖4

為了調查男性或女性可能出現的潛在繼發性疾病，使用了ClinVar數據庫。正如預期的那樣，顯示了與X或Y染色體相關的疾病（生精功能衰竭、Y連鎖或X失活、家族性偏斜），還有代謝疾病，如2型糖尿病和磷酸甘油酸脫氫酶缺乏症（圖5a）。這表明此處發現的遺傳特徵可能是繼發性代謝併發症的發生原因，並且還會出現心力衰竭（室性心動過速）。DisGENE數據庫將它們與疾病狀況聯繫起來，按疾病類別細分。具體而言，IRS1和PHGDH作為導致營養和代謝相關疾病的DERNA，因為它們在糖尿病、血脂、肥胖 (IRS1) 和磷酸甘油酸脫氫酶缺乏症 (PHGDH) 中的相關性較大（圖5b）。IRS1也參與冠心病的發展，而TRDN基因參與其他形式的心力衰竭、室性心動過速和Romano-Ward綜合徵（圖5c）。PHGDH還負責神經遺傳性Neu-Laxova綜合徵的發展（圖5d）。最後，一些基因（HMGN5、IRS1、PHGDH、MXRA5、GOLIM4 和 SFRP2）與多種癌症類型的發展有關（圖5e）。有趣的是，所有討論的基因在男性中的易感基因表達降低，因此可以推測女性患者可能更容易發生相關病理。人們還關注性別選擇性靶向DERNA的潛在藥物（圖5f）。事實上，出現了四個可以作為目標的特定基因，它們是PHGDH、KDM5D、IRS1和ZFY。

圖5

隨着lncRNAs在性生物學和肥胖的背景下變得越來越相關，非編碼DERNAs 得到了特別關注。事實上，非編碼DERNA也呈現多樣化的表達，如圖6a熱圖和圖6b中的PCA 聚類。火山圖報告了非編碼DERNA（圖6c），19個非編碼RNA 出現差異表達。使用LncRNADiseasev2分析了lncRNA對疾病的影響。調查它們在可能的併發症發展中的含義。AC10889.1、TTTY15、XIST、AC006157.1、PAX8-AS1、SNHG25和JPX主要參與了癌症的發展。有趣的是，除了 AC10889.1 和 AC006157.1 之外，其他 lncRNA 不僅與癌症有關，而且與神經退行性疾病（阿爾茨海默病和亨廷頓病）和精神分裂症有關。

圖6d顯示了與編碼基因相互作用的所有 ncRNA。該網絡突出顯示了10個ncRNA 與22個編碼DERNA相互作用。這表明 lncRNA 可以通過調節這些相互作用的編碼DERNA來發揮其功能。為了了解這些lncRNA可能涉及哪些過程，對與lncRNA特異性相關的DERNA進行了功能富集，其中包括基因本體論 (GO)，有49條分子功能通路 (MF)、808條生物過程通路 (BP) 和57條細胞成分通路通路(CC)，以及顯示了KEGG的1個通路、Reactome的53個通路和WikiPathways的30個通路，以及DNA (TF) 中的1209個監管模式，miRNA靶向的34個基因 (MIRNA)，以及對蛋白質數據庫的影響，如人類蛋白質圖譜 (HPA, 146)、CORUM (3)，以及對表型的影響 (HP, 593)（圖6e）。

圖6

接下來專門研究了這些類別，發現3個 CORUM涉及Sam-68-p85 P13K-IRS-1-IR 信號複合物、細胞質動力蛋白-2 複合物和18S U11/U12 snRNP（圖7a）。MF 中的 GO 分析顯示了 49 條重要途徑（圖 7b）。ClueGO MF 分析顯示了MAPK 活性（74.07%）、催化活性（11.11%）、陽離子結合和 RNA 結合（7.41%）（圖 2b）。對於 GO BP 分析，出現了808個重要注釋（圖7c）。ClueGO分析中脊索胚胎發育中基因的影響最大（63.64%）。最後，GO CC 分析中出現了57個重要注釋（圖 7d）。

圖7

DERNA在三個數據庫中進行了通路分析：Reactome、WikiPathways和KEGG。Reactome分析突出了53條重要途徑。圖 7e 報告了按重要性排列的前 20 條通路。WikiPathways 數據庫中出現了 30 條通路。圖 7f 報告了前 20 條通路。KEGG 分析僅突出了 1 條重要的通路，即 Wnt 信號通路。

對於每個患者，考慮了不同的參數，並將它們與 DE RNA 的相關性顯示為散點圖。相關性最高的是甘油三酯和肌酐。具體來說，20 個 DE RNA與甘油三酯水平相關（圖8a）， 21 個 DE RNA與肌酐相關（圖8b）。HDL 與14 個 DE RNA相關（圖8c），然後是胰島素血症與 10 個 DE RNA相關（圖8d），血糖和 BMI（Kg/m2）與 5 個 DE RNA相關（分別為圖 8e，f），年齡僅與 AC073283.3 相關（圖 8g）。發現五種 lncRNAs-DE RNAs 與 HDL 膽固醇和胰島素水平相關（圖 8c、d）。沒有一個 lncRNAs-DE RNAs 與空腹血糖、BMI 或年齡相關（圖 8e-g）。

圖8

今天的分享就到這裡啦，對上述分析方法感興趣或者沒有研究思路的小夥伴，歡迎前來諮詢哦！