整合生物信息学与网络分析方法识别寨卡病毒引发的神经炎症中的关键分子靶标及核心基因

《Journal of Molecular Neuroscience》：Integrated Bioinformatics and Network Analysis Identifies Key Molecular Targets and Hub Genes in Zika Virus-induced Neuroinflammation

　　

摘要

寨卡病毒（ZIKV）感染会导致显著的神经发育和神经系统异常。然而，寨卡病毒引发神经炎症的分子机制目前尚不完全清楚。在本研究中，研究人员采用了生物信息学分析的综合方法来识别与寨卡病毒感染相关的分子靶标。研究使用了来自基因表达组数据库（GEO）的65个样本（35个寨卡病毒阳性样本和30个对照样本）的微阵列数据集。差异表达基因分析共发现了1,268个差异表达基因，其中505个基因表达上升，763个基因表达下降。通过加权基因共表达网络分析（WGCNA），发现了两个与寨卡病毒阳性样本有显著关联的模块，后续分析共使用了535个重叠基因。蛋白质-蛋白质相互作用网络分析则确定了10个核心基因：ITGAM、CD86、PTPRC、FCGR3A、ITGB2、TNF、ITGAX、CSF1R、CCR5和CD4。该研究表明免疫反应在寨卡病毒感染中起着重要作用。此外，通过基因本体论分析，还发现与神经元生成、突触组织、轴突引导、免疫反应以及β-淀粉样蛋白结合相关的基因显著增多。这些数据表明，寨卡病毒感染可能通过调控这些关键核心基因来引发神经炎症。同时，研究还发现寨卡病毒感染能够调节多种转录因子和微RNA，而这些因子和微RNA又负责调控这些核心基因，显示出寨卡病毒感染的复杂调控机制。进一步的研究表明，接收者操作特征曲线分析显示，这些核心基因，尤其是CCR5，具有初步的诊断价值。这项研究为了解寨卡病毒引发神经炎症的分子机制提供了新见解，并揭示了寨卡病毒引发的神经系统疾病的潜在生物标志物和治疗靶点。