Page 57 - 南京医科大学自然版

第44卷第12期 南京医科大学学报（自然科学版）
2024年12月 Journal of Nanjing Medical University（Natural Sciences） ·1671 ·

·临床研究·

糖基化基因构建的IgA肾病风险预测模型及免疫细胞浸润分析

陈梦星 ，宗慧敏 ，张 洋 1*
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南京医科大学附属南京医院（南京市第一医院）肾内科，江苏 南京 210006；南京医科大学附属江宁医院肾内科，江苏 南
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京 211100

［摘 要］ 目的：筛选IgA肾病（IgA nephropathy，IgAN）糖基化相关基因并分析免疫细胞浸润情况。方法：基因表达综合数据
库（Gene Expression Omnibus，GEO）中下载IgAN数据集，筛选糖基化相关差异基因并进行功能分析，通过最小绝对收缩和选择
算子（least absolute shrinkage and selection operator，LASSO）、支持向量机递归特征消除（support vector machine recursive feature
elimination，SVM⁃RFE）和随机森林树算法进一步筛选糖基化相关最优特征基因（the optimal feature gene，OFG），并运用免疫组
织化学染色、Western blot 和 Nephroseq v5 外部数据库验证 OFG 差异表达。基于 OFG 绘制 IgAN 预测列线图，分析免疫细胞浸
润，构建 ceRNA 网络。结果：经过筛选首次报道了 3 个 OFG，α⁃N⁃乙酰神经氨酸 α⁃2，8⁃唾液酸转移酶 1（ST8 alpha⁃N⁃acetyl⁃
neuraminide alpha⁃2，8⁃sialyltransferase 1，ST8SIA1）、硫酸软骨素合酶 1（chondroitin sulfate synthase 1，CHSY1）和磷脂酰肌醇
N⁃乙酰氨基葡萄糖转移酶亚基 H（phosphatidylinositol N⁃acetylglucosaminyl transferase subunit H，PIGH），构建的列线图模型提
示OFG对IgAN 发生有较好的预测价值。免疫细胞浸润分析显示，和对照组相比，IgAN 组CD8 T细胞、CD4 幼稚T细胞、活化
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CD4 记忆T细胞、静息树突状细胞以及静息肥大细胞等浸润显著增加，而幼稚B细胞、浆细胞、静息CD4 记忆T细胞、活化肥大
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细胞和中性粒细胞等浸润明显减少。OFG 与活化 CD4 记忆 T 细胞、静息 CD4 记忆 T 细胞、CD4 幼稚 T 细胞、幼稚 B 细胞等相
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关。验证实验结果也表明与微小病变性肾病相比，IgAN 中 CHSY1 和 PIGH 表达水平显著下降，而 ST8SIA1 表达水平显著增
加。值得注意的是，糖尿病肾病和微小病变性肾病中OFG的表达水平差异无统计学意义。此外，成功构建了一个包含117个
lncRNA、67个miRNA和3个OFG的ceRNA网络。结论：ST8SIA1、CHSY1和PIGH可能是诊断和治疗IgAN的潜在靶点，结合浸
润细胞免疫和ceRNA网络，为IgAN的研究提供了新的视角。
［关键词］ IgA肾病；糖基化；免疫细胞浸润分析；生物信息学
［中图分类号］ R692.3 ［文献标志码］ A ［文章编号］ 1007⁃4368（2024）12⁃1671⁃11
doi：10.7655/NYDXBNSN240290

Risk prediction model of IgA nephropathy constructed by glycosylation genes and
analysis of immune cell infiltration

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CHEN Mengxing ，ZONG Huimin ，ZHANG Yang 1*
1 Department of Nephrology，the Affiliated Nanjing Hospital of Nanjing Medical University（Nanjing First Hospital），
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Nanjing 210006；Department of Nephrology，the Affiliated Jiangning Hospital of Nanjing Medical University，
Nanjing 211100，China

［Abstract］ Objective：This study aimed to exploration of glycosylation ⁃ related genes and immune infiltration analysis of IgA
nephropathy（IgAN）. Methods：IgAN datasets were obtained from the GEO database. Then differentially expressed glycosylation⁃related
genes and functional enrichment analyses were identified. Next，optimal feature genes（OFGs）were selected using least absolute
shrinkage and selection operator（LASSO），support vector machine recursive feature elimination（SVM ⁃ RFE），and random forest
algorithms. The expression of OFGs in IgAN were validated by immunohistochemistry staining，Western blot，and the Nephroseq v5
database. OFGs were further used to create a nomogram model，compare immune cell infiltration and construct a ceRNA network.
Results：After screening，three OFGs of ST8 alpha⁃N⁃acetyl⁃neuraminide alpha⁃2，8⁃sialyltransferase 1（ST8SIA1），chondroitin sulfate
synthase 1（CHSY1）and phosphatidylinositol N⁃acetylglucosaminyl transferase subunit H（PIGH）were first reported. The nomogram

［基金项目］ 国家自然科学基金（82000693）
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通信作者（Corresponding author），E⁃mail：feiyangdebei@163.com