最新7.4分纯生信共病分析，可重复！共病研究已经被列为国自然“十

影响因子：7.4

重大疾病的共性病理机制已经被列为国自然十四万计划的优先发展领域

小编也解读过一些共病的生信分析，例如新冠+各种疾病，非肿瘤+泛癌，非肿瘤+非肿瘤等等，想做类似分析欢迎交流！

研究概述：自闭症谱系障碍（ASD）是一种神经发育疾病，其特征是行为和兴趣的受限和重复模式，以及缺乏社会沟通和参与。炎症性肠病（IBD）是一种慢性疾病，与免疫系统问题、肠道微生物群的变化、维生素吸收不良和贫血有关。它由胃肠道的慢性炎症定义，包括克罗恩病和溃疡性结肠炎的两个主要亚型。虽然有证据表明IBD和ASD可能有关，但解释这两个条件共存的确切机制尚不清楚。作者从GEO数据库获得了三个微阵列数据集，识别ASD和IBD中表达不同的基因及其功能，建立了一个由中枢基因和免疫/自噬/铁死亡基因组成的调节网络，并检查了IBD患者单细胞中的中枢基因表达谱。对自闭症和IBD之间共享的中枢基因的进一步研究预计将揭示这两种疾病背后的生物机制。

研究结果：

一、筛选来自GSE3365和GSE18123的DEG

使用来自开放的NCBI GEO数据库的数据，作者获得了GSE3365的矩阵文件数据文件，该文件涉及炎症性肠病。总共确定了616个DEG（包括327个上调基因和289个下调基因）（图1A）。GSE18123 是ASD相关表达谱数据，筛选了505个DEG，包括270个上调基因和235个下调基因：P值<0.05和|logFC|>0.585（图1B）。然后，交叉了两个数据集的上调和下调DEG，总共获得了7个交叉DEG（图1C和D）。

二、功能富集分析

路径分析显示GSE3365的616个相交DEG主要富集了炎症反应、对细菌的反应和细胞激活等途径（图2A）；GSE18123的505DEG主要富集了STAT蛋白的酪氨酸磷酸化、痕量胺受体活性、氯化物转运的调节和其他途径的正调控（图2B）。

三、协同表达网络的构建与枢纽模块的识别

进一步构建了WGCNA网络，以探索IBD中的相关共表达式网络。总共发现了12个基因模块，其中红色模块与疾病有最强的逆关系（图3A和C）。接下来，作者为GSE18123（自闭症）的表达光谱构建了一个WGCNA共表达网络。阈值β设置为15，并使用tom矩阵来识别基因模块。总共发现了五个基因模块，其中午夜蓝色模块与疾病具有最强的逆关系（图3D和F）。随后，GSE3365的红色模块与GSE18123的午夜蓝色模块相交，并获得了98个相交基因（图3G）。然后，作者将这组基因与上面确定的7个ASD/IBD相交DEG进行了比较，总共获得了4个交叉基因（图3H）：PDGFC、CA2、GUCY1B3和SDPR。这四个基因被认为是后续研究的枢纽基因。

四、中枢基因与关键调节机制相关的基因之间的关系

作者从GeneCards数据库获得了免疫、自噬和铁死亡基因集，并提取了前20个基因的表达水平和4个中枢基因的相关分数进行了相关性分析（图4)。，4个中枢基因都由相同的转录因子和其他共享的调节过程控制。因此，对这些转录因子的累积恢复曲线（图5A）、基序-TF注释和重要基因的选择分析结果进行了浓缩分析。结果显示，归一化浓缩得分最高的基序（NES：6.92）是cisbp__M0080。这种基序在GUCY1B3和SDPR基因中更为普遍。作者在图5B中介绍了所有枢纽基因丰富的基序和相关的转录因子。

五、转录调节分析和潜在药物预测

作者使用miRcode数据库反向预测了4个中枢基因，获得了68个miRNA，并使用Cytoscape可视化了132个mRNA‒miRNA关系对（图5C）。此外，作者从CMap下载了药物数据，并预测了潜在的治疗药物。结果表明，被伊马替尼、LY.294,002、STOCK1N.35,696、PHA.00816795和X16.phenyltetranorprostaglandin.E2药物扰动的表达模式与疾病扰动的表达谱最负相关。这表明这些药物可以缓解甚至逆转这种疾病状态（图6A）。作者在图6B中介绍了一些预测药物的分子结构。

六、单细胞中中枢基因表达概述

作者下载了IBD的单细胞数据GSE150115 ，细胞被注释为五类：B_cell、T_cells、Smooth_muscle_cells、内皮细胞和单核细胞（图7A）。PDGFC、CA2、GUCY1B3和SDPR在五种类型的细胞中的表达水平如图7B和C所示。

研究总结：本实验中，作者评估了ASD和IBD患者的转录组数据，确定了两种疾病共同的DEG和中枢基因，并进行了随后的分析，如功能富集分析、WGCNA、转录调节和单细胞测序。作者发现ASD和IBD之间可能存在共病发生，这可能是由中枢基因介导的。这项研究将有助于研究ASD和IBD背后的分子机制。