《Biochemistry and Biophysics Reports》：System level identification and multidimensional analysis of hub genes reveal complex regulatory networks underlying human iPSC differentiation into motor neurons
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人诱导多能干细胞（iPSCs）在生成运动神经元（MNs）方面具有可观潜力，为疾病建模与再生医学提供新途径。为阐明iPSC向MNs分化的分子机制，研究人员对公开可得的28天iPSC分化数据集中成熟第28天阶段的转录组数据进行整合生物信息学分析。利用STRING构
人诱导多能干细胞（iPSCs）在生成运动神经元（MNs）方面具有可观潜力，为疾病建模与再生医学提供新途径。为阐明iPSC向MNs分化的分子机制，研究人员对公开可得的28天iPSC分化数据集中成熟第28天阶段的转录组数据进行整合生物信息学分析。利用STRING构建蛋白-蛋白互作（PPI）网络并在Cytoscape中可视化，CytoHubba鉴定出15个枢纽基因，包括BUB1、TOP2A、AURKB、CCNA2与TP53，主要关联细胞周期调控、有丝分裂进程与基因组稳定性。基因本体（GO）富集分析识别出染色体组织、细胞骨架重塑、代谢活动与翻译调控等相关生物学功能；京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路分析突出细胞周期、DNA复制、细胞衰老、p53信号通路及卵母细胞减数分裂。CytoCluster分析识别与神经元分化相关的不同子网络模块。通过MEME进行启动子基序分析发现保守转录因子结合位点；利用psRNATarget数据库预测miRNA-mRNA互作，识别出5316对潜在调控关系，可能在MN成熟过程中微调基因表达。对163个基因的密码子使用分析表明中等至高度翻译优化，可能受突变偏倚与选择性密码子偏好共同影响，GC3含量强烈影响密码子选择。这些模式提示MN分化中可能促进高效蛋白合成的机制，但需实验验证。该系统级生物信息学框架整合多种计算分析以表征人MN分化相关的转录、转录后与翻译调控机制。由于结果源于生物信息学分析，需进一步实验验证，但有潜力推进对调控MN分化与成熟的分子互作和信号通路的理解。研究结果为探索运动神经元分化调控机制与优先筛选候选基因供未来实验验证提供了计算框架。
研究背景与立项依据：人诱导多能干细胞（iPSCs）可分化为多样神经谱系，在神经退行性疾病建模与细胞治疗中具价值，但致瘤风险、遗传/表观遗传异质性及分化成熟度不足限制其应用。体外iPSC向运动神经元（MNs）分化常产生异质群体，且现有转录组研究多聚焦单阶段，缺乏对全阶段动态调控网络的系统刻画。为此，研究人员基于公开28天分化时间序列（Day0 iPSCs、Day7神经干细胞、Day13运动神经元祖细胞、Day18早期MNs、Day28成熟MNs），选取成熟Day28阶段差异表达基因（DEGs，|log2FC|>2且P<0.001，共3680个）开展系统级生物信息学重构，旨在从转录、转录后及翻译多层面对MN终末分化调控网络进行计算解析。论文发表于《Biochemistry and Biophysics Reports》。
主要技术方法概览：研究人员采用Solomon等（2021）公开NCBI转录组数据集（Day28成熟MN阶段）作为唯一样本来源；依次通过STRING（置信度>0.700）建PPI网络、Cytoscape 3.10.4可视化、CytoHubba用Degree/MCC/MNC/DMNC四种算法交叉锁定枢纽基因；STRING做GO/KEGG富集；Cytocluster（IPCA算法）做网络聚类；Ensembl取枢纽基因上游1 kb启动子序列，MEME Suite 5.5.9发现基序、Tomtom比对JASPAR CORE、GOMo注释；psRNATarget（最大期望≤4）预测miRNA靶标；自写R 4.3.1脚本算密码子适应指数（CAI）、有效密码子数（ENC）、GC/GC3S、相对同义密码子用量（RSCU）。全程为计算推断，无湿实验。
研究结果：
3.1 差异表达基因鉴定：Day28共3680个DEGs进入PPI输入集，全局网络密集互连。
3.2 PPI网络重构与枢纽基因分析：STRING得746节点/24395边网络；CytoHubba跨四算法一致锁定15枢纽基因（BUB1、BUB1B、TOP2A、AURKB、CCNA2、CKAP2L、TP53、FAM83D、CDK1、SHCBP1、BRCA1、CDCA3、RPS27A、DEPDC1、H4C6），log2FC 1.72–4.77皆正表达，细胞周期/基因组完整类基因占主导。
3.3 GO与KEGG富集：MF富集ATP结合、微管结合、DNA依赖ATP酶；BP富集有机物/氮化合物代谢、大分子生物合成；CC富集胞内细胞器/胞质/蛋白复合体；KEGG最显著为细胞周期（FDR=2.51×10?28），次为卵母细胞减数分裂、DNA复制、细胞衰老、p53信号、HTLV-1感染、癌症中miRNA；组织富集肝/睾丸/脑，疾病关联癌症与神经退行病。
3.4 PPI网络聚类：IPCA得3大簇（150/147/144节点）；簇1兼含FoxO、PI3K-Akt、HIF-1、ErbB及多癌通路，簇2/3限经典细胞周期与减数分裂，提示功能梯度。
3.5 miRNA调控预测：psRNATarget得5316对潜在互作；hsa-miR-3613-5p靶向8枢纽（含BRCA1、BUB1B、TOP2A），hsa-miR-329-5p靶向6个DNA修复/周期基因；BRCA1、TP53居miRNA-mRNA网高连接位。
3.6 启动子基序分析：MEME发现MA0277.1等嗅觉受体/G蛋白偶联相关基序及MA2398.1（转录激活、Wnt受体信号）；CDK1携3基序，AURKB多基序，FAM83D关联MA2398.1。
3.7 密码子使用偏倚：163基因CAI均0.815（0.72–0.91），ENC均52.19（46.2–61.0），GC均47.8%，GC3S均48.0%；CAI与GC/GC3S强负相关系数（r=?0.82/?0.75），GC与GC3S强正相关（r=0.92）；RSCU显示TTT、TTG、TCT偏好，翻译效率指标与同义密码子偏好一致。
讨论浓缩：研究人员指出15枢纽基因反映Day28网络拓扑中心性而非全阶段动态因果；BUB1/BUB1B/TOP2A/AURKB/CCNA2/CKAP2L/TP53等已知介导线粒（应为有丝）检查点、染色体分离、G2/M转换与DNA损伤应答，提示增殖程序逐步下调而分化程序建立的过渡态。GO/KEGG显示代谢重编程（糖酵解、氧化磷酸化、核糖体）与结构重组（微管、染色质）并进。聚类见增殖核心簇+外周特化簇（PI3K-Akt/FoxO/HIF-1/miRNA）的模块化层级。miRNA广靶周期基因或协调整体退出细胞周期；启动子Wnt/MA2398.1基序待ChIP-seq/ATAC-seq验证；密码子偏倚受GC3驱动属计算倾向非直接进化证据。局限为纯in silico、依赖数据库注释偏倚、无独立队列基准。
结论翻译：本生物信息学研究整合转录组数据分析探索iPSC向运动神经元（MNs）分化涉及的分子网络与调控特征。鉴定15枢纽基因（BUB1、BUB1B、TOP2A、AURKB、CCNA2、CKAP2L、TP53等），强连接且富集细胞周期与有丝分裂调控通路，提示基因组稳定性相关过程与神经元分化潜在关联。功能富集指示核糖体发生与能量相关通路的翻译/代谢参与，反映神经发育高生物合成需求；调控分析揭示保守启动子基序与miRNA-mRNA互作代表的转录/转录后层；密码子使用偏倚分析暗示核苷酸组成与密码子偏好影响分化中翻译倾向。整体提供理解iPSC来源MN分化分子机制的计算框架，但结论具预测性，需实验确认生物学相关性及功能角色。
（作者：Maryam Sadeghi、Shima Hadafar、Abozar Ghorbani，伊朗德黑兰阿扎德大学科学与研究分支生物学-遗传学系）
