Page 36 - 南京医科大学自然版

第44卷第7期
·920 · 南 京 医 科 大 学 学 报 2024年7月

联反应）（图2A）。KEGG 信号通路富集分析结果显 通路（图3F）。
示，脓毒症相关模块基因显著富集于代谢通路，并 2.4 筛选SAE小胶质细胞炎性活化的核心基因
富集于MAPK、cAMP、JAK⁃STAT、NF⁃κB等信号通路 为了筛选 SAE 小胶质细胞炎性活化的关键基
（图2B）。 因，本研究将 GSE103156 数据集 LPS 刺激小胶质细
2.3 LPS 刺激 BV2 小胶质细胞数据集 GSE103156 胞前后的1 272个DEGs 与GSE65682数据集的脓毒
的差异基因与功能富集分析 症相关 9 个模块共 332 个基因取交集，并通过韦恩
SAE为脓毒症常见中枢神经系统并发症，细菌、 图可视化，得到18个交集基因。这些基因既与临床
LPS等PAMP 诱导小胶质细胞炎性激活是SAE神经 脓毒症疾病特征相关，又参与小胶质细胞炎性活
炎症的重要病理基础 ［14］ 。采用LPS刺激体外培养的 化，可能是SAE神经炎症的关键基因（图4A）。
BV2 细胞作为小胶质细胞活化模型，可较好探究 利用 STRING 数据库（www.string⁃db.org）构建
SAE 发病机制，筛选其关键通路及核心基因。本研 18 个核心基因的 PPI 网络，探索其蛋白质互作关系
究采用Limma⁃R包对LPS刺激BV2小胶质细胞活化 （图 4B）。在此基础上，利用 Cytoscape3.6.1 软件对
的测序数据集GSE103156进行差异表达分析，经过 PPI 网络进行计算得到前 10 个核心基因，包括 B 细
条件筛选得到1 272个DEGs（图3A），其中包含726个 胞连接蛋白（B⁃cell linker，BLNK）、CCAAT 增强子
上调基因和546个下调基因，并通过热图将前30个 结 合 蛋 白（CCAAT enhancer binding protein beta，
DEGs进行可视化（图3B）。 CEBPB）、谷氨酸离子型受体 NMDA 型亚基相关蛋
为确定GSE103156数据集中LPS刺激后小胶质 白1（glutamate ionotropic receptor NMDA type subunit
细胞 DEG 的基因功能，本研究对差异基因进行 GO associated protein 1，GRINA）、谷胱甘肽过氧化物酶1
富集分析。LPS刺激后小胶质细胞DEG的生物过程 （glutathione peroxidase 1，GPX1）、G 蛋白偶联受体
显著富集于对病毒的反应、细胞因子介导的信号通 183（G protein receptor 183，GPR183）、HDAC9、富含
路、对外界生物因素刺激的正向调节等（图 3C）； 亮氨酸重复蛋白 25（leucine rich repeat containing
DEG 的细胞成分富集于内吞囊泡、内体膜、细胞基 25，LRRC25）、激活 T 细胞家族成员 2 的接头（linker
质连接、细胞外膜等（图 3D）；分子功能富集于磷脂 for activation of T cells family member 2，LAT2）、烟酰
锚定、GTPase 活性调节、细胞因子受体结合等（图 胺腺嘌呤二核苷酸激酶（nicotinomide adenine dinu⁃
3E）。KEGG 富集分析显示，GSE103156 数据集中 cleotide kinase，NADK）、蛋白激酶 AMP 激活的非催
LPS刺激后小胶质细胞的DEG主要参与NF⁃κB、Toll 化亚基γ1（protein kinase AMP⁃associated non⁃catalytic
样受体、TNF、NOD样受体等重要免疫应答相关信号 subunit gamma 1，PRKAG1）（图 4C）。通过 Lasso 回

A B
Regulation of response to stimulus Metabolic pathways Count
Immune system process 5
Count MAPK signaling pathway
Immune response 10
cAMP signaling pathway
Regulation of immune system process 20 15
20
Regulation of immune response 40 JAK⁃STAT signaling pathway 25
Positive regulation of immune response 60 Tyrosine metabolism 30
35
Activation of immune response Apoptosis
-lg P
Wnt signaling pathway -lg P
0.5 Chemokine signaling pathway
Aging
1.0 NF⁃κB signaling pathway 0.5
Regulation of I⁃κB kinase/ 1.5
NF⁃κB signaling 2.0 Toll⁃like receptor signaling pathway 1.0
Activation of innate immune response 2.5 1.5
2.0
Stress⁃activated MAPK cascade Wnt signaling pathway
Type Ⅰ interferon signaling pathway NOD⁃like receptor signaling pathway
0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30
Gene ratio Gene ratio
A：The GO biological information enrichment analysis was performed on 332 genes related to sepsis in the GSE65682 dataset，including biological
process，cellular component，and molecular function. B：The KEGG signaling pathway enrichment analysis. The x⁃axis represents the percentage of
genes enriched in the pathway to all genes，and the y⁃axis represents different signaling pathways. Each dot represents the degree of enrichment，with
colors indicating the P value.
图2 GSE65682数据集脓毒症相关模块基因的GO和KEGG通路分析
Figure 2 GO and KEGG pathway analysis of sepsis related module genes in the GSE65682 dataset