性别偏向表达基因在骨关节炎中的作用：分子机制与治疗意义

《Smart Medicine》：Contribution of Sex-Biased Expressed Genes in Osteoarthritis

本综述系统探讨了骨关节炎（OA）中性别特异性临床表现的分子基础，通过对人类膝关节软骨转录组学数据的分析，揭示了性别偏向基因（sex-biased genes）在正常和病变软骨中的差异表达模式。研究发现女性偏向基因（如参与糖原合成和细胞周期调控的基因）在OA软骨中显著下调，而男性偏向基因（如涉及ECM重塑和免疫反应的基因）则显著上调。整合ATAC-seq数据进一步表明，性激素相关转录因子（AR、ESR1、ESRRA）可能通过调控开放染色质区域（OCRs）介导这些性别差异。这些发现为理解OA的性别二型性提供了新视角，并为开发性别特异性治疗策略奠定了理论基础。

　　

1 引言

骨关节炎（Osteoarthritis, OA）作为一种常见的慢性退行性关节疾病，在临床表现为显著的性别二型性。其患病率、发病年龄、疾病进展及治疗反应等方面均存在性别差异。这些差异与性激素水平、解剖结构、生物力学以及行为因素密切相关，然而其潜在的分子机制尚不明确。近年来，随着多组学数据的发展，研究者开始从分子水平探究OA中的性别差异。本研究通过分析人类膝关节软骨的转录组数据，旨在揭示性别特异性基因表达模式及其在OA发病中的作用。

2 结果

2.1 正常软骨中存在性别影响的基因表达

通过对GSE114007数据集中的正常软骨样本（5名女性和13名男性）进行主成分分析（PCA），发现女性和男性样本在转录组水平存在明显分离。共鉴定出457个性别特异性差异表达基因（sex-DEGs），其中129个基因在女性中高表达（女性偏向基因），328个在男性中高表达（男性偏向基因）。这些基因约占全部检测基因的2.1%，与先前在多个人体组织中报道的比例一致。功能富集分析显示，女性偏向基因主要富集于细胞周期过程、糖原生物合成和能量储备代谢等通路；而男性偏向基因则与细胞外基质（ECM）组织、能量代谢、氧化呼吸和免疫反应等相关。

2.2 性别对软骨细胞转录组的影响相较于OA较为有限

在同时考虑疾病状态和性别因素后，PCA分析显示OA与正常软骨之间的转录组差异（PC1贡献50%的方差）远大于性别之间的差异（PC2贡献12%的方差）。共鉴定出3774个OA相关差异表达基因（OA-DEGs），其中2136个在OA软骨中上调，1638个下调。值得注意的是，40.9%的性别差异基因（187个）在OA中也发生显著表达变化，表明性别不仅是混杂变量，更是OA发病机制的关键决定因素。

2.3 女性与男性特异性OA-DEGs参与不同的生物学过程

女性OA-DEGs（44个基因）在OA软骨中普遍下调，功能上主要涉及合成代谢过程，如葡萄糖代谢、糖原生物合成等；而男性OA-DEGs（143个基因）则显著上调，主要参与分解代谢过程，如氧化磷酸化、免疫应答和ECM降解。这些结果表明，女性特异性基因可能具有软骨保护作用，而男性特异性基因则可能破坏软骨稳态。

2.4 开放性染色质区域中性激素相关转录因子结合模体的富集

通过整合ATAC-seq数据（GSE108301），发现在性别-OA差异表达基因的开放性染色质区域（OCRs）中，性激素受体AR、ESR1和ESRRA的结合模体显著富集。例如，基因DAGLA、ISM1和IGF1的OCR区域分别含有AR、ESR1和ESRRA的结合位点。这些结果提示性激素相关转录因子可能通过调控染色质可及性介导性别特异性基因表达。

2.5 转座元件参与软骨生物学过程及OA发病

研究还发现，转座元件（TEs）在人类软骨中广泛参与基因调控。约30%的OCR来源于TEs，其中LINE和LTR元件是主要的贡献者。特别值得注意的是，SINE和LTR元件中富含雌激素受体结合位点，提示这些元件可能通过激素应答机制参与OA的性别二型性。

3 讨论

本研究通过性别视角分析软骨转录组数据，揭示了一组与OA高度相关的性别偏向基因，并发现这些基因参与多种生物学过程。结合ATAC-seq数据，进一步表明性激素相关转录因子可能通过调控染色质状态影响这些基因的表达。这些发现不仅深化了对OA性别差异机制的理解，也为开发性别特异性诊疗策略提供了依据。然而，本研究也存在一定局限性，如正常软骨样本中性别比例失衡（女性5人，男性13人），以及样本年龄差异可能带来的 confounding 效应。未来需要更大规模、性别平衡且年龄匹配的队列研究来验证这些发现。

4 方法

4.1 RNA-seq数据处理

从NCBI GEO下载GSE114007数据集的原始FASTQ文件，使用Cutadapt进行质量修剪，STAR进行序列比对至人类基因组（hg38），并通过featureCounts基于UCSC基因注释进行定量。采用RUVSeq进行数据标准化，DESeq2进行差异表达分析。

4.2 性别偏向基因与OA-DEGs的鉴定

性别差异基因的筛选标准为|log₂FC| > 0.5且padj < 0.01；OA差异基因的筛选标准为|log₂FC| > 2且padj < 0.01。使用jvenn绘制基因重叠 Venn 图，STRING和ClueGO进行功能网络分析。

4.3 文献筛选与数据验证

通过系统检索NCBI GEO和EMBL-EBI数据库，筛选出5个符合条件的数据集（GSE114007、GSE168505、GSE111358、E-MTAB-4304和E-MTAB-6266）用于验证性别-OA差异表达基因。

4.4 ATAC-seq数据处理与模体分析

使用AIAP流程处理GSE108301数据集的ATAC-seq数据，采用FIMO软件扫描JASPAR数据库中的AR、ESR1和ESRRA结合模体。通过GREAT进行OCR与基因的关联分析。

4.5 TE来源转录本与OCR的鉴定

使用intersectBed工具识别TE来源的转录本和OCR，要求重叠比例不低于25%。

5 统计

所有分析均在R 4.2.2环境中完成，使用DESeq2进行差异表达分析，采用FDR方法进行多重检验校正。功能富集分析通过ToppGene完成。