新闻动态
Dynamic company
联系我们

021-54975031

021-54665263

干货分享
给大家介绍一下,这是刷爆高分文章的共表达网络分析@WGCNA分析
发布日期:2018.01.16

通过蛋白质组学结合共表达网络分析的方法阐述阿尔兹海默症从无认知障碍到认知障碍发展过程的分子机制研究

A Multi-network Approach Identifies Protein-SpecificCo-expression in Asymptomatic and Symptomatic Alzheimer’s Disease



研 究 背 景

阿尔兹海默症作为一种神经退行性疾病,其发病机理一直是困扰人类的主要问题之一,其临床表现多为记忆障碍、失语、认知能力下降等。虽然脑组织β淀粉样蛋白的沉积是阿尔兹海默症(AD)发生发展的重要驱动因素,但是多年来仍有人在神经纤维联结和β淀粉样蛋白沉积的情况下表现为认知正常。本文旨在通过蛋白质组学方法对阿尔兹海默症从无认知障碍到认知障碍的发展过程的分子机制予以阐述。

材 料 与 技 术

材料:共50例,包括 15 例正常人(Control)、15例无认知障碍(AsymAD)以及20例有认知障碍(AD)的阿尔兹海默症患者的背外侧前额叶皮质(FC)和楔前叶样本(PC);共97个样本(n = 47 FC;n =50PC)。
技术:label-freemass-spectrometry based proteomics

研 究 结 果

1.  人脑组织蛋白质组分析结果
首先,作者分析了15 例正常人(Control)、15例无认知障碍(AsymAD)以及20例有认知障碍(AD)的阿尔兹海默症患者的背外侧前额叶皮质(FC)和楔前叶样本(PC)的蛋白质组。观察到阿尔兹海默症标志性的β淀粉样蛋白跟神经病理学标准(CERAD)密切相关;且随疾病的发病进程而表达量明显上升(Figures 1A–1C)。接下来对脑组织中所有的362个差异蛋白进行ANOVA/post hoc test, p < 0.01分析(Figure1D),对显著差异的蛋白在AsymAD(n=63) 和 AD (n=280)中进行横向分析(cross-sectional analysis),结果表明显著差异表达的蛋白和认知功能障碍密切相关。为了进一步确定差异表达的蛋白质是否真的可以判断疾病进程,作者又对123个显著差异的蛋白进行聚类热图分析(Figure 1E)。结果符合预期。并进一步对Control、AsymAD、AD的差异蛋白进行GO功能富集分析,对跟疾病进程相关的差异表达蛋白做了相关的展示和分析(Figure 1F)。


2.  AD脑组织蛋白共表达网络分析及与临床症状的相关性分析
首先,对FC和PC脑组织 (n = 97)进行共表达分析(co-expression),确定了16个共表达模块组合(Modules),进一步将这些模块和神经病理学特征及认知状态(淀粉样蛋白斑、神经元纤维缠结)相结合,发现具有相应功能的共表达模块组合跟临床症状相关性很大((Figures3A);且进一步分析找到了模块中key hub proteins,并进行了功能分析。
随后,在另外一个队列的样本中,Control,AD,帕金森病(PD)和肌萎缩侧索硬化症 (ALS)病例(每组n=8)进行Label free蛋白质组学验证,结果表明,两次组学共有13个共表达模块交集,表明蛋白质共表达网络分析结果的可重复性。
且作者比较了Control,AD,帕金森病(PD)和肌萎缩侧索硬化症 (ALS)的共表达模块,分析了AD特有和所有四组共有的蛋白表达模块,后者可能体现了神经退行性病变的共同的发生机制。

3. RNA和蛋白质共表达模块的overlap分析
在人体组织中,只有大约三分之一的RNA和他们的翻译产物蛋白存在表达趋势一致性,而在复杂组织例如大脑中,还没有研究过。因此作者将蛋白组和转录组层面的信息进行了overlap分析。结果表明,转录组和蛋白组之间表达相关性很弱。其中细胞类型相关蛋白质与其转录本的表达趋势较为一致,而微管结合、炎症反应、DNA/RNA结合相关的蛋白则表达趋势差别很大(Figures 5)。

为了阐明AD潜在的致病机制,作者进行了遗传风险和蛋白基RNA层面的表达网络的整合分析,最终找到跟AD发生风险密切相关的模块,且主要富集于微胶质细胞和少突胶质细胞的标志物中,提示了神经胶质功能障碍极大的促进了AD的发病进程。


小 编 总 结

文章以严谨的思路阐述了阿尔兹海默症从无认知障碍到认知障碍的发展过程的分子机制,促进了我们对AD发病机理的理解和认识。不过作者提到文章的局限性在于与转录组相比(18,000transcript per sample)蛋白质组检测的深度远远不够(4,500 proteinsper sample) ,但其实目前APTBIO的Label free分级技术,能够在提高平行性的基础上,大大地提高蛋白的鉴定数量。(这句很重要)

文献链接:http://dx.doi.org/10.1016/j.cels.2016.11.006,无法下载可直接联系小编,后台回复“索要文献+名称+单位+邮箱”~



   
© 2010 - 2016 上海中科新生命生物科技有限公司 版权所有 沪ICP备14033860号