[使用基于单核RNA测序的共同表达网络分析识别与人类静脉形的发病和侵袭相关的内皮细胞关键基因]

科学领域:

• 血管生物学 血管生物学
• 生物信息学是一种生物信息学.
• 基因组学就是基因组学.

背景情况:

• 静脉形 (VMs) 是一种先天性血管异常,其特征是静脉的异常发育.
• 识别内皮细胞 (ECs) 中的关键分子参与者对于理解VM病原和开发向疗法至关重要.
• 目前对虚拟机的诊断和治疗策略需要通过分子洞察进一步改进.

研究的目的:

• 在内皮细胞 (ECs) 中识别关键基因,这些基因参与了人类静脉形 (VMs) 的发病和进展.
• 为VMs的早期查和向治疗提供潜在的生物标志物.
• 通过生物信息学和实验验证,阐明VM开发背后的分子机制.

主要方法:

• 使用手术切除VM患者的静脉组织和正常对照的病例控制研究.
• 单核RNA测序 (snRNA-seq) 用于分析基因表达特征.
• 生物信息学分析,包括高维权基因共同表达网络分析 (hdWGCNA),基因本体学 (GO),基因和基因组的京都百科全书 (KEGG) 和蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI) 网络分析.
• 使用逆转录定量聚合酶连锁反应 (RT-qPCR),免疫组织化学 (IHC) 和西方涂料的验证.

主要成果:

• 在55,430个细胞核中,snRNA-seq识别了8种不同的细胞类型.
• hdWGCNA揭示了与入侵相关的模块,在血管生成,整蛋白信号传递和细胞粘附方面得到丰富.
• 凯格路径分析强调PI3K-AKT信号路径和焦点粘附是关键的调节机制.
• 通过PPI网络分析,EGFL7,TEK和FLT1被确定为关键基因.
• 与对照人群相比,RT-qPCR,IHC和Western blot在VM组织中证实了EGFL7,TEK和FLT1的mRNA和蛋白质表达水平明显更高.

结论:

• EGFL7,FLT1和TEK在静脉形 (VMs) 的发生和侵入中起着至关重要的作用.
• 这些基因代表了早期VM检测和治疗点的潜在生物标志物.
• 这些发现为VM病原发生提供了宝贵的分子洞察力.