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바이러스학 저널 19권, 논문 번호: 130(2022) 이 기사 인용

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현재 뎅기열에 대한 구체적인 치료약이나 적절한 백신은 아직 없습니다. 따라서 뚜렷한 임상 진단 지표를 탐색하는 것이 중요합니다.

이 연구에서 우리는 차별적으로 발현된 유전자(DEG) 분석, 가중 공동발현 네트워크 분석(WGCNA) 및 수신자 조작자 특성 곡선(ROC)을 결합하여 뎅기열 환자에 대한 진단 가치가 있는 안정적이고 강력한 바이오마커를 선별했습니다. CIBERSORT는 뎅기열 환자의 면역 환경을 평가하는 데 사용되었습니다. 유전자 온톨로지(GO) 농축, 교토 유전자 및 게놈 백과사전(KEGG) 분석 및 유전자 세트 농축 분석(GSEA)을 적용하여 허브 유전자의 잠재적 기능을 탐색했습니다.

CD38 및 혈장 세포는 뎅기열 환자의 임상 단계를 구별하는 데 우수한 AUC(곡선 아래 면적)를 가지며, 활성화된 기억 CD4+ T 세포 및 단핵구는 이 기능에 대해 우수한 AUC를 갖습니다. ZNF595는 전체 급성 단계에서 뎅기열(DF)과 뎅기 출혈열(DHF)을 구별하는 데 허용 가능한 AUC를 갖습니다. 어떤 혈청형이든 분석하면 일관된 결과를 얻을 수 있습니다. GO, KEGG 및 GSEA 분석 결과에 기초한 바이러스 복제의 부정적인 억제, 상향 조절된 자가포식 유전자 및 손상되는 면역 체계는 DHF를 초래하는 잠재적인 원인입니다.

CD38, 혈장 세포, 활성화된 기억 CD4+ T 세포 및 단핵구는 뎅기열 환자의 임상 단계를 구별하는 데 사용될 수 있으며, ZNF595는 혈청형에 관계없이 DHF와 DF를 구별하는 데 사용될 수 있습니다.

뎅기열은 세계보건기구(WHO)가 2019년 초 발표한 세계 10대 건강 위협 중 하나로 선정됐다[1]. 지난 수십 년 동안 뎅기열은 세계에서 가장 빠르게 성장하는 모기 매개 질병이 되었으며[2,3,4] 인간의 건강을 심각하게 위협하고 있습니다[5, 6]. 백신 연구 및 개발은 계속 발전하고 있지만[7,8,9,10,11,12], 항체 의존성 강화(ADE)는 백신의 효과를 제한합니다[13,14,15,16,17]. 무증상 감염은 뎅기열 발병률을 증가시키며[16, 18] 효과적인 치료법은 확인되지 않았습니다. 따라서 더 나은 진단과 치료를 위해 뎅기열의 병원성 메커니즘을 탐색하고 분자 표지자를 선별하는 것이 시급합니다.

손상되거나 비정상적인 세포 내 성분을 분해하여 영양분을 회복하는 이화 과정인 자가포식은 세포와 신체의 항상성을 유지하는 데 필수적이며[19, 20], 뎅기열 바이러스(DENV)의 증식과 감염에 도움이 됩니다[21,22,23, 24]. DENV-ADE 감염에서 교차반응 항체는 자가포식 관련 단백질을 유도하여 감염을 매개한 다음 미토콘드리아 항바이러스 단백질(MAVS)에 의해 매개되는 선천적 면역을 억제합니다[25]. 면역 반응은 증상 감염, 무증상 감염[26, 27], 뎅기열 쇼크 증후군(DSS) 및 뎅기 출혈열(DHF)[28,29,30]을 포함하여 다양한 정도로 DENV에 대한 숙주 반응에 직간접적으로 영향을 미칩니다. 따라서 DENV 감염 동안 자가포식과 면역 반응을 탐색하는 것이 필수적입니다.

전사체학 연구는 연구자들이 질병 원인을 더 잘 이해하고[31] 바이오마커를 찾는 데 도움이 됩니다[32,33,34]. 우리의 귀중한 전사체학 연구는 바이러스 진화와 그것이 DENV의 병원성과 백신 개발에 미치는 영향을 이해하는 데 기여했습니다[35,36,37,38]. 그러나 발표된 연구[39,40,41]는 다중 유전자 연구 및 단일 분석 방법(차별적으로 발현된 유전자(DEG) 분석)에 중점을 두고 있으며 유전체학과 면역 환경을 연결하지 않았습니다. 본 연구에서는 DEG 분석, WGCNA(Weighted Co-expression Network Analysis) 및 ROC(Receiver Operator Characteristic Curve)를 조합하여 독립적인 데이터 세트에서 단계 및 심각도의 진단 가치를 갖는 바이오마커를 식별, 검증 및 테스트하고 다음을 적용했습니다. CIBERSORT 웹사이트에서는 3단계, DHF와 뎅기열(DF) 간의 면역 지형 차이를 분석하고 유전자와 면역 세포 간의 상관 관계를 탐색합니다.

1 or log|FC| is extremely closed to 1 (Additional file 12: Table S6). The Fig. 4G shows the expression levels of CD38 firstly increase and then decrease from day 0 to the C stage (***P < 0.001). While the expression of CDKN1C is firstly down-regulated and subsequently up-regulated from the day 0 to the C stage (***P < 0.001) (Fig. 4G). The GSEA shows CD38 is enriched in cellar proliferation and metabolic pathways (Fig. 4E) and CDKN1C is enriched in lipid metabolism and inflammation pathways (Fig. 4F). Correlation analyses show in Fig. 4H expression levels of CD38 are negatively correlated with CDKN1C (spearman correlation = − 0.5). We select CD38 and CDKN1C for follow-up analyses./p> 0.5). In individual serotype, we can still draw this conclusion (Additional file 5: Figure S5). Correlation between immune cells and ZNF595 is not significant (Fig. 7J)./p>

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