Expression différentielle des gènes associés à m6A
Dans notre analyse des 27 gènes associés à m6A, nous avons observé une expression différentielle de ELAVL1 et YTHDC2 entre les groupes MDD et témoin (Fig. 2A, B). Les deux gènes codent pour des protéines de liaison à l’ARN méthylées capables de reconnaître et de se lier aux sites de modification m6A de l’ARN, initiant ainsi une transduction de signalisation en aval ou régulant les processus de métabolisme de l’ARN. Leurs niveaux d’expression étaient tous deux inférieurs chez les patients atteints de MDD par rapport au groupe témoin (Fig. 2A). Dans les échantillons inclus dans l’ensemble de données GSE98793, l’expression d’ELAVL1 était associée à une anxiété comorbide chez les patients atteints de TDM (P< 0.05) (Fig. 2N) but showed no correlation with patient age or gender (P >0,05) (Fig. 2O, P). YTHDC2, en revanche, ne présentait aucune association avec l’âge, le sexe ou l’anxiété comorbide (P > 0,05) (Fig. S.1 A, B, Fig. 2Q). Les résultats GSEA monogéniques pour ELAVL1 dans cet ensemble de données (P < 0,05) comprenaient un enrichissement des voies KEGG telles que la stéatose hépatique non alcoolique, la maladie d'Alzheimer, la maladie à prions, les voies de neurodégénérescence - maladies multiples, l'infection à Salmonella, la voie de signalisation AMPK, Sénescence cellulaire, voie de signalisation de l'adipocytokine, maladie de Chagas, infection par le virus du papillome humain, maladie de Parkinson, voie de signalisation MAPK, cardiomyopathie hypertrophique, interaction récepteur MEC, voie de signalisation du glucagon, résistance à l'insuline, infection par le virus de l'immunodéficience humaine 1, voie de signalisation du TNF, virus d'Epstein-Barr infection et autophagie - animal (Fig. 2L). En revanche, les résultats GSEA monogéniques de YTHDC2 n'étaient enrichis que dans la voie KEGG de l'infection à Salmonella (P <0,05) (Fig. 2H).
Figure 2
(A) Boxplots illustrant les niveaux d’expression de 23 gènes liés à m6A. Le bleu représente la population en bonne santé, tandis que le rouge représente les patients atteints de TDM. On peut observer qu’il existe des différences dans l’expression de YTHDC2 et ELAVL1 entre les groupes, avec des niveaux d’expression plus élevés dans la population saine que chez les patients atteints de TDM. (B) Heatmap illustrant les niveaux d’expression de YTHDC2 et ELAVL1 dans la population saine (con) et les patients MDD. (C) Le package ConsensusClusterPlus dans R a divisé tous les patients MDD en 3 groupes. (D) Nomogramme visualisant le modèle de régression linéaire établi sur la base des niveaux d’expression de ELAVL1 et YTHDC2. (E, F) Courbes de décision clinique et courbes de cohérence du modèle génétique lié à m6A. (G) Diagramme de Venn illustrant l’intersection de gènes différentiellement exprimés parmi les 3 groupes. (H, I, J) Abondance de cellules immunitaires prévue par ssGSEA. Boxplots montrant les différences d’abondance de cellules immunitaires parmi les 3 groupes (H), entre les groupes d’expression élevée et faible de YTHDC2 (I) et entre les groupes d’expression élevée et faible d’ELAVL1 (J). (K) Heatmap illustrant la corrélation entre l’expression de YTHDC2 et ELAVL1 et l’abondance de 23 types de cellules immunitaires. (L) Résultats GSEA monogéniques pour ELAVL1. (M) Résultats GSEA monogéniques pour YTHDC2. (N, O, P) Boxplots montrant la relation entre l’expression d’ELAVL1 et la présence d’anxiété (N), l’âge (O) et le sexe (P). (Q) Boxplot illustrant la relation entre l’expression de YTHDC2 et la présence d’anxiété
Modèle de régression linéaire et nomogramme
Un modèle de régression linéaire a été établi sur la base des niveaux d’expression de ELAVL1 et YTHDC2 et visualisé à l’aide d’un nomogramme (Fig. 2D). D’après la courbe d’étalonnage, il est évident que ce modèle peut prédire avec précision si les échantillons de l’ensemble de données GSE98793 souffrent d’un trouble dépressif majeur (TDM) (Fig. 2F). De plus, la courbe d’analyse de la courbe de décision (DCA) indique que l’application de ce modèle peut conduire à un bénéfice net plus élevé pour la prise de décision clinique (Fig. 2E).
Clustering non supervisé
En utilisant la matrice d’expression de ELAVL1 et YTHDC2, le package ConsensusClusterPlus dans R a divisé tous les patients atteints de TDM en 3 groupes (Fig. 2C) [13]. En comparant l’expression différentielle des gènes entre ces trois groupes, il a été constaté qu’un total de 937 gènes étaient exprimés de manière significativement différentielle dans les trois groupes après avoir pris l’intersection (Fig. 2G).
Analyse d’enrichissement
Dans l’analyse d’enrichissement, nous avons constaté que les gènes différentiellement exprimés étaient enrichis en 7 termes de processus biologique d’ontologie génétique (GO: BP) (critères de filtrage : valeur p < 0,05 et valeur q < 0,05). Ces termes incluent la régulation du processus viral, le processus viral, la régulation positive de la réplication du génome viral, la régulation positive du processus viral, le mouvement chez l'hôte, le processus biologique impliqué dans l'interaction avec l'hôte et le cycle de vie viral (Tab. S1). Cependant, aucun enrichissement n'a été observé dans les voies KEGG selon les critères de filtrage de valeur p <0,05 et de valeur q <0,05.
analyse ssGSEA
L’analyse ssGSEA a prédit les niveaux de 23 types de cellules immunitaires dans le sang périphérique de 128 patients atteints de TDM. À l’exception des cellules B activées, des cellules T CD8 activées, des monocytes, des cellules T régulatrices et des cellules T auxiliaires de type 1, les niveaux d’expression des 18 types de cellules immunitaires restants variaient de manière significative entre les différents groupes (Fig. 2H).
Fait intéressant, lors de l’analyse de corrélation, nous avons constaté que la corrélation entre YTHDC2 et ELAVL1 avec les 23 types de cellules immunitaires était presque exactement opposée (Fig. 2K). Par exemple, le niveau d’expression d’ELAVL1 était positivement corrélé à l’abondance de cellules T régulatrices, de cellules T CD4 activées, de monocytes, de cellules dendritiques immatures, de cellules dendritiques plasmacytoïdes, de cellules tueuses naturelles brillantes CD56, d’éosinophiles, de cellules T tueuses naturelles, de cellules dendritiques activées. , Cellules tueuses naturelles et cellules T auxiliaires de type 2. À l’inverse, le niveau d’expression de YTHDC2 était négativement corrélé à ces types de cellules. De plus, le niveau d’expression de ELAVL1 a montré une corrélation négative significative (coefficient de corrélation <-0,5) avec l'abondance de macrophages et de mastocytes, tandis que YTHDC2 a présenté une corrélation positive avec ces types de cellules. Les deux gènes ont des corrélations opposées avec l’augmentation de l’abondance des cellules immunitaires.
De plus, nous avons effectué une analyse à l’aide de deux diagrammes en boîte pour examiner s’il existait des différences dans les niveaux des 23 types de cellules immunitaires entre les groupes d’expression élevée et faible de YTHDC2 et ELAVL1 chez les patients atteints de TDM (P <0,05) (Fig. 2I, J).
Dans la comparaison entre les groupes d’expression élevée et faible d’ELAVL1, des différences significatives (p < 0,05) ont été observées dans les niveaux de cellules T CD4 activées, de cellules dendritiques activées, de cellules tueuses naturelles brillantes CD56, d'éosinophiles, de cellules T gamma delta et de cellules B immatures. , Cellules dendritiques immatures, cellules suppressives d'origine myéloïde (MDSC), macrophages, mastocytes, monocytes, cellules T tueuses naturelles, cellules tueuses naturelles, cellules dendritiques plasmacytoïdes, cellules T folliculaires auxiliaires, cellules T auxiliaires de type 17 et cellules T auxiliaires de type 2 cellules. Parmi ceux-ci, les cellules T gamma delta, les MDSC, les macrophages, les mastocytes, les cellules T folliculaires auxiliaires et les cellules T auxiliaires de type 17 présentaient une corrélation négative avec l'expression d'ELAVL1 (c'est-à-dire qu'un groupe d'expression d'ELAVL1 plus élevée avait une abondance de cellules immunitaires plus faible), tandis que le reste les types de cellules immunitaires ont montré des corrélations positives (c'est-à-dire que le groupe d'expression d'ELAVL1 plus élevé avait une abondance de cellules immunitaires plus élevée).
De même, dans la comparaison entre les groupes d’expression élevée et faible de YTHDC2, des différences significatives (p <0,05) ont été observées dans les niveaux de cellules T CD4 activées, de cellules tueuses naturelles brillantes CD56, d'éosinophiles, de cellules dendritiques immatures, de macrophages, de mastocytes, de monocytes. , Cellules T tueuses naturelles, cellules dendritiques plasmacytoïdes, cellules T régulatrices, cellules T folliculaires auxiliaires et cellules T auxiliaires de type 17. Parmi ceux-ci, seuls les macrophages et les mastocytes présentaient une corrélation positive avec l'expression de YTHDC2 (c'est-à-dire que le groupe d'expression de YTHDC2 plus élevé avait une abondance de cellules immunitaires plus élevée), tandis que les types de cellules restants présentaient des corrélations négatives (c'est-à-dire que le groupe d'expression de YTHDC2 plus élevé avait une abondance de cellules immunitaires plus faible). .
2024-05-07 13:47:58
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