급성 신장 손상의 발병과 관련된 허브 유전자의 식별
Mar 29, 2022
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Xiao Lin Jianchun Li Ruizhi Tan Xia Zhong Jieke Yang Li Wang
중국 루저우 사우스웨스트 의과대학 부속 전통의학 병원 한의학 및 한의학 통합 연구센터 기관 섬유증 예방 및 치료 연구실
키워드
가중 유전자 동시발현 네트워크 분석·급성신장부상·Rplp1.Lgals1
추상적인
배경: 급성신장부상(AKI)는 심각한 임상 증후군으로 전 세계적으로 심각한 의료 및 사회경제적 부담을 야기합니다. 이 연구는 AK1의 진행과 관련된 기본 분자 표적을 탐색하는 것을 목표로 했습니다. 방법: NCBI GEO 데이터베이스(일련 번호: GSE121190)에서 유래한 공개 데이터베이스와 허브 유전자 및 잠재적 경로를 식별하기 위한 가중 유전자 공동 발현 네트워크 분석(WGCNA)의 잘 확립되고 편향되지 않은 방법이 사용되었습니다. 또한, 편향되지 않은 허브 유전자는 설치류 모델에서 2개의 고전적인 AK1 모델에서 검증되었습니다: 시스플라틴 및 허혈 재관류 유도 AKI에 의해 화학적으로 확립된 AKI. 결과: WGCNA의 편향되지 않은 방법에 의해 총 17개의 모듈이 최종적으로 획득되었으며, 여기서 청록색 모듈의 유전자는 AK1의 발달과 강한 상관 관계를 나타냈다. 또한 유전자 온톨로지 결과 청록색 모듈의 유전자가 신장에 관여하는 것으로 나타났습니다.부상및 신장 섬유증. 따라서, 허브 유전자는 실험 방법에 의해 추가로 검증되었고 정량적 PCR, 웨스턴 블롯팅 및 제자리 조직 형광의 이점에 의해 AKI의 진행과 관련된 주요 후보 유전자로서 주로 Rplp1 및 Lgals1을 얻었다. 중요하게도, 단백질 수준에서 Rplp1 및 Lgals1의 발현은 혈청 Cr 및 BUN을 포함한 신장 기능과 양의 상관관계를 나타냈다. 결론: 본 연구는 편향되지 않은 생물정보학 방법과 이에 따른 실험적 검증의 이점을 통해 AKI의 발병기전 및 치료제 개발의 기반을 마련하였다.
소개
심각한신장부상(AKI)는 다양한 병태생리학적 과정을 포함하는 흔한 임상 증후군이다[1, 2]. 실제로 AKI에서 신기능의 회복은 불완전하고 점차적으로 CKD로 발전하여 결국 ESRD로 발전한다[3]. AKI는 CKD와 그에 따른 ESRD의 중추적 기여자입니다[4]. AKI가 CKD로 전환되는 과정에서 구조적 비정상은 mesangium과 tubulointerstitium 모두에서 기질 확장 침착으로 나타납니다. 타겟팅
AKI 후 신장 섬유증에 대한 치료는 전환을 최소화하기 위한 치료적 접근으로 간주되어 왔습니다[5-7].
상승된 혈장 Cr은 지난 수십 년 동안 AKI를 진단하는 고전적인 기준으로 간주됩니다. 그러나 이는 종종 Cr의 생산과 배설의 균형을 시사하기 때문에 적절한 바이오마커가 아닐 수 있다[8]. AKI의 장단기 결과를 제거하는 것이 시급하지만 치료 요법과 조기 발견 바이오 마커는 여전히 제한적입니다. 또한 AKI 후 신장 섬유증 진단을 위한 임상적으로 유효한 바이오마커는 현재 없습니다. 따라서 더 많은 치료 요법을 개발하고 섬유증 치료 및 진행 지연을 위한 잠재적인 바이오마커를 파악하는 것이 유익합니다[1, 8].
분자생물학의 잘못된 방법론으로 인해 질병의 전체 생물학적 시스템에 대한 포괄적인 탐색에는 여전히 특정 한계가 있습니다[9]. 서로 다른 샘플 사이의 유전적 연관 패턴을 설명하기 위한 체계적인 생물학적 방법으로서 WGC-NA(Weighted Gene Co-Expression Network Analysis)는 주로 고도로 협력적인 모듈을 선별하고 식별하는 데 사용됩니다. 모듈의 내부성과 모듈과 표현형 간의 관계에 따라 잠재적인 바이오마커나 치료 표적을 발굴하기 위한 omics 분석 연구에서 널리 사용되어 왔다[10-12]. 차등 발현에만 초점을 맞춘 데이터와 비교할 때 WGCNA는 다음과 같은 이점이 있습니다. 정보를 최대한 활용할 수 있고, 표현형의 흥미로운 교대를 연관시킬 수 있으며, 인위적으로 임계값을 설정하는 차등 발현 분석의 결함을 피할 수 있습니다. 또한 WGCNA는 샘플의 mRNA 수준을 분석할 수 있을 뿐만 아니라 microRNA 및 proteomics 연구에도 사용할 수 있어 잠재적인 생물학적 마커 및 치료 표적을 찾는 데 큰 도움이 됩니다[13, 14].
본 연구에서 우리는 발현 프로파일(NCBI GEO 일련 번호: GSE121190)을 분석하기 위해 잘 정립된 생물정보학 방법인 WGCNA를 수행하고 AKI의 진행과 관련된 잠재적인 경로 및 유전자를 식별하는 것을 목표로 했습니다. 중요하게, 우리는 AKI의 발생, 발달 및 치료에 대한 새로운 통찰력을 제공하기 위해 실험적 방법을 사용하여 허브 유전자를 추가로 확인했습니다.
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재료 및 방법
데이터 전처리
데이터 세트는 GEO 데이터베이스에서 가져왔습니다. 이 연구에서는 GSE121190 데이터 세트의 12개 샘플을 WGCNA 분석에 사용했습니다. 12개의 샘플에는 대조군과 엽산 유도 3-/7-/14-일 AKI 그룹이 포함되었습니다(그룹당 샘플 3개). R 패키지 "limma"는 원본 데이터로 배경 수정 및 정규화 처리에 사용됩니다. 여러 개의 프로브가 1개의 유전자와 일치하는 경우 평균값을 유전자 발현 값으로 계산합니다[9, 15].
Co-Expression 네트워크 구축 및 기능 분석
그런 다음 WGCNA 알고리즘에 의해 소프트 임계값이 계산됩니다. 적절한 소프트 임계값을 결정하기 위해 다양한 소프트 임계값에서 모듈의 스케일 독립 값과 평균 연결성을 기울기 방법으로 테스트했습니다[13, 16, 17]. 적절한 소프트 임계값을 선택하여 결과의 신뢰성을 보장하기 위해 공동 발현 네트워크를 구성했으며 각 모듈의 최소 유전자 수는<30. then,="" use="" the="" r="" package="" "clusterprofiler"="" toolkit="" to="" perform="" go="" analysis="">
허브 유전자 검증
다음으로 각 모듈의 임계값에 따라 허브 유전자를 분석하고 Cytoscape 소프트웨어를 사용하여 시각화했습니다. 허브 유전자는 다음 기준으로 처리되었습니다: (a) 유전자 유의성(GS)의 절대값, FA 3/7/14일 0.2 이상 및 (b) 메인 모듈을 STRING 데이터베이스로 분석하여 PPI(단백질-단백질 상호작용) 네트워크를 생성하고 연결성이 가장 높은 상위 5개 유전자를 추가 검증을 위해 허브 유전자로 처리했습니다[20].
시스플라틴 및 저산소증 허혈 유발 동물 모델
수컷 C57BL/6 마우스(SPF 수준, 6∼{3}}주령, 20∼25 g)는 Chengdu Dashuo Experimental Animal Co., Ltd.(SCXK [Sichuan] 2015-030)에서 구입하여 사육했습니다. Southwest Medical University의 Experimental Animal Center(SYXK [Sichuan] 2018-065)의 표준 치료 조건에서 사육되었습니다. 쥐
그림 1. 협업 표현 모듈의 구성. 12개 샘플의 클러스터링 덴드로그램. B 다양한 소프트 임계값(전력)에 대한 네트워크 토폴로지 분석. C 동적 하이브리드 알고리즘에 의해 구성된 Co-expression 모듈입니다. 모든 리프 노드는 유전자를 나타내고 다른 색상은 트리 다이어그램에서 다른 모듈을 나타냅니다.
대조군, Cis-AKI 및 IRI-AKI의 3개 그룹(그룹당 n=6)으로 분류되었습니다. Cis-AKI 그룹의 마우스에 시스플라틴(Sigma-Aldrich, USA)(15mg/kg)을 복강 내 주사로 주사했습니다[21]. IRI 그룹의 마우스는 1% 펜토바르비탈 나트륨으로 마취하고 체온을 36도로 유지하기 위해 작은 자동 온도 조절 전기 담요 위에 둡니다. 마취 후 양측 측면 절개를 취하고 동정맥 동맥을 조였습니다.
35분 동안 동맥 클립으로 유지하기 위해 식염수를 적가했습니다.신장5분마다 촉촉하게 동맥 클립을 제거한 후 절개 부위를 봉합하고 마우스를 37도 환경에 두었다[22, 23]. 실험 기간이 끝나면 마우스를 각각 3일과 7일에 죽였습니다. 마우스 혈액 샘플은
경추 탈구 전에 얻은 것. 모든 실험 절차는 Southwest Medical University의 윤리 위원회(승인 번호: 201812-55)의 승인을 받았습니다.
신장 기능의 조직학적 분석 및 검출
그만큼신장전통적인 방법에 따라 파라핀 섹션으로 만들었습니다. 간단히 말해서,신장조직은 10% 포름알데히드로 고정되고 탈수되고 파라핀에 포매됩니다[24]. 절편을 탈수하고 헤마톡실린과 에오신(Beyotime, 중국)으로 염색하였다. 최종적으로 단면은 가상 슬라이드 현미경(VS120-S6-W, Olympus, Japan)으로 촬영되었습니다. 동시에 혈청 Cr 및 BUN은 키트 지침(Nanjing JianCheng, 중국).
RNA 분리 및 정량적 PCR
RNA 추출 키트(Tiangen, Beijing)를 사용하여 총 RNA를 추출하고 제조업체의 지침에 따라 역전사 키트(Promega, Shanghai, China)를 사용하여 상보적 DNA를 얻었다. 이후 LightCycler® 480 II Real-Time PCR System(Roche, Germany)에서 정량적 PCR을 수행하였다. 프라이머는 Sangon Biotech(Shanghai, China)에 의해 합성되었으며 서열은 표 1에 나와 있습니다.
웨스턴 블롯
총 단백질을 분리하고 RIPA 완충액에 용해시켰다. 다음으로 BCA Protein Assay Kit(Beyotime Biotechnology, China)를 이용하여 단백질 농도를 검출하였다. 단백질 샘플을 12% 나트륨 도데실 설페이트-폴리아크릴아미드 겔에서 실행하고 PVDF 멤브레인(Millipore, Danvers, MA, USA)으로 옮겼습니다. 멤브레인을 실온에서 1시간 동안 5% 소 혈청 알부민으로 차단하고 표시된 1차 항체: 항-Lgals1(Cell Signaling Technology, Danvers, MA, USA, 1:1,{10 }}) 및 항-Rplp1 항체(Invitrogen, Waltham, MA, USA, 1:500). 그 후, PVDF 막을 Tris-buffered Saline Tween으로 세척하고
2차 항체로 실온에서 1시간(Invitrogen, Waltham, MA, USA, 1:10,{3}}). ECL Chemiluminescence Kit(Thermo, Waltham, MA, USA)를 사용하여 밴드를 시각화하고 ImageJ 소프트웨어를 사용하여 분석했습니다.
제자리 면역형광
조직 면역형광법의 경우,신장조직은 10% 포름알데히드 용액으로 고정하고 각각 10%, 20%, 30% 자당으로 탈수시킨 후 OCT에 포매하였다. 그런 다음 샘플을 4-μm 섹션으로 만들고 PBS로 5분 동안 3회 세척했습니다. 조직을 실온에서 1시간 동안 5% BSA로 차단한 다음 표시된 1차 항체: 항-Lgals1(Cell Signaling Technology, Danvers, MA, USA; 1:200) 및 항-Rplp1 항체와 함께 4도에서 밤새 인큐베이션했습니다. (Invitrogen, Waltham, MA, USA; 1:100). 다음날, 조직을 PBS로 5분 동안 3회 세척한 후 Alexa Fluor® 488-접합 이차 항체(Cell Signaling Technology, Danvers, MA, USA; 1:200)와 실온에서 인큐베이션했습니다. 1시간 이미지는 가상 슬라이드 현미경(VS120-S6-W, Olympus, Japan)으로 캡처되었습니다.
통계 분석
실시간 PCR 및 웨스턴 블롯 통계 분석은 GraphPad Prism 7.{2}}(GraphPad Software, La Jolla, CA, USA)에 의해 수행되었습니다. 2개 이상의 비교 그룹이 있는 경우 일원 ANOVA가 사용되었습니다. p < 0.05는="" 통계적="" 차이로="">
그림 3. Turquoise 모듈의 기능 분석. Turquoise 모듈의 유전자 기능 강화 분석 결과. 청록색 모듈에 있는 허브 유전자의 B PPI 네트워크 및 결과는 Cytoscape로 시각화되었습니다. PPI, 단백질-단백질 상호작용; ECM, 세포외 기질.
결과
데이터 전처리
다운로드된 데이터 세트 GSE121190에 있는 12개의 어레이 데이터 샘플은 R 언어의 limma 패키지를 사용하여 전처리되었습니다. AKI와 관련된 유전자를 얻으려면 정상 샘플과 AKI 샘플 간의 유전자 발현 변화를 비교하고 변이 전 유전자의 25%를 스크리닝해야 합니다. 그 결과 후자의 WGCNA 분석을 위해 총 5,418개의 유전자를 얻었다.
협업 표현 모듈 구축
먼저 R 언어 hclust 도구를 사용하여 이상치를 제거하기 위해 샘플을 먼저 클러스터링했습니다. 결과는 그림 1A에 나와 있습니다. 그런 다음 서로 다른 임계값에서 모듈의 독립성과 평균 연결성을 측정했습니다. 그림 1B에서 볼 수 있듯이 임계값이 8일 때 네트워크의 평균 연결 정도가 너무 낮지 않을 뿐만 아니라 구축된 네트워크가 스케일 프리에 가깝다는 것을 그림에서 판단할 수 있습니다. 회로망.
다음 단계에서는 노이즈와 잘못된 상관 관계를 줄이기 위해 인접 행렬을 위상 중첩 행렬로 변환했습니다. 그림 1C와 같이 위상 중첩 행렬을 통해 시스템 클러스터링 트리가 설정되었습니다. 그리고 각 모듈의 유전자 수는 동적 하이브리드 전단 알고리즘에 의해 30 이상으로 설정되었습니다. 마지막으로 시스템 클러스터 트리에서 17개의 모듈을 얻었고, 각 동시발현 모듈에 포함된 유전자의 수는 표 2와 같다.
핵심 모듈 및 허브 유전자 스크리닝
이후 상위 3개 모듈(갈색, 파란색, 청록색 모듈)을 분석하여 허브 유전자를 찾아보았다. 3개의 모듈에서 유전자의 발현 패턴을 분석하였다. 그림 2에서 볼 수 있듯이 파란색과 갈색 모듈은 AKI 진행과 음의 상관관계가 있는 반면 청록색 모듈은 AKI 진행과 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났습니다. 그런 다음 각 모듈에서 기능 분석을 수행하여 갈색, 파란색 및 청록색 모듈에 포함된 유전자가신장, 비뇨생식기 계통 발달, 일부 필수 대사 과정 및 신장 섬유증과 엄격하게 관련된 세포외 기질(ECM) 침착; 특히, 청록색 모듈은 AKI 후 신장 섬유증의 발달에 필수적인 역할을 하는 것으로 생각됩니다(자세한 내용은 그림 3A에 표시되고 온라인 공급 그림 1A, 2A 참조, www.karger.com/doi/ 참조). 10.1159/000511661(모든 온라인 공급 자료). 그런 다음 각 모듈에서 허브 유전자를 찾으려고 사전 필터링 후 청록색 모듈에서 상위 5개 유전자(Lgals1, Rplp1, Col3a1, Col6a2 및 Mgp)를 허브 유전자로 처리했습니다(그림 3B 참조). 우리는 또한 파란색 및 갈색 모듈에서 유사한 분석을 수행했지만 발현 패턴과 GS를 고려하여 허브 유전자를 찾지 못했습니다(온라인 공급 그림 1B, 2B에 나와 있음).
조직학적 병리 및 신장의 평가
기능
다음으로 Cis-AKI 및 IRI-AKI 동물 모델을 구성했습니다. 온라인 공급에 표시된 대로. 그림 3a, HE 염색 결과는 Cis-AKI/IRI-AKI 모델에서 세뇨관 괴사가 존재함을 시사했으며,부상시간이 지남에 따라 강조되었습니다. 한편, 대조군과 비교하여 혈청 Cr 및 BUN이 시간에 따라 급격히 증가함을 관찰할 수 있었습니다. 종합적으로, 이러한 모든 결과는 AKI 동물 모델의 성공적인 구축을 나타냅니다.
허브 유전자 검증
WGCNA 방법 및 신장 섬유증의 진행과 밀접한 관련이 있는 스크린 허브 유전자의 신뢰성을 추가로 확인하기 위해, 우리는 위의 근거를 기반으로 Cis-AKI 및 IRI-AKI 동물 모델에서 상위 5개 허브 유전자의 발현을 유리하게 검증하는 것을 목표로 했습니다. Real-Time PCR, Western blotting, in situ 면역형광. Lgals1, Rplp1, Col3a1, Col6a2 및 Mgp의 mRNA 발현 수준신장Real-Time PCR로 쥐를 검출했습니다. Col3a1, Col6a2 및 Mgp가 신장 섬유증의 과정과 관련이 있다는 많은 연구 보고서가 있습니다[23, 25, 26]. 그러나 Lgals1 및 Rplp1의 경우 AKI 후 신장 섬유증에 대한 연구가 수행되지 않았으므로 Western blot 및 제자리 면역 형광법을 사용하여 Lgals1 및 Rplp1의 발현을 추가로 확인했습니다. 도 4B에 나타난 바와 같이, Cis-AKI 및 IRI-AKI 마우스에서 정상군과 비교하여 Lgals1 및 Rplp1의 발현 수준도 유의하게 증가하였다. 또한, 우리는 제자리 면역형광에 의해 Lgals1 및 Rplp1의 위치를 평가했습니다. 그림 5와 같이 Rplp1은 주로 사구체와 신세뇨관에 분포하고 Lgals1은 간질세뇨관과 신세뇨관에 분포한다. 중요하게도, 우리는 또한 Rplp1/Lgals1과 BUN/Cr 사이의 상관관계를 검증했으며, 결과는 단백질 수준에서 Rplp1/Lgals1이 BUN/Cr과 양의 상관관계가 있음을 나타냅니다(모든 R > 0.5,p < 0.05)="" (그림="">
논의
AKI가 결국 CKD/ESRD로 발전하고 발병률이 더 높다는 증거가 증가하고 있습니다[4, 27]. 현재까지 AKI에서 CKD로의 전환에 대한 치료법은 제한적이다[28-30]. 따라서 병태생리학적 메커니즘에 대한 더 나은 이해와 잠재적인 바이오마커의 식별은 이러한 전환을 예방하고 예후를 개선하는 데 크게 도움이 됩니다. 이 연구에서는 AKI에서 CKD로의 전환과 관련된 마이크로어레이 데이터를 분석하기 위해 WGCNA를 수행했습니다. 총 17개의 모듈을 얻었고, 추가 분석을 위해 주요 3개의 유전자 모듈을 사용하였다. 이 연구의 결과는 3개의 유전자 모듈이
그림 4. 청록색 모듈의 허브 유전자 검증. Q-PCR에 의한 Lgals1, Col3a1, Rplp1, Mgp 및 Col6a2의 mRNA 발현 정량화. 표시된 단백질 발현을 조사하기 위해 B 웨스턴 블롯을 사용했습니다. C 스캐닝 농도계에 의한 단백질 발현의 정량화. ***p < 0.001="" 대조군과="" 비교.="" d,="" e="" rplp1/lgals1과="" bun/cr="" 사이의="" 상관관계(모두="" r=""> 0.5, p <>
그림 5. 청록색 모듈에서 허브 유전자의 위치 검증. A, B 각각 제자리 면역형광에 의한 Lgals1 및 Rplp1의 위치 및 발현.
GO 분류에서 AKI 후 신장 섬유증의 발달, 예를 들어, 신장 계통 발달, 신장 혈관 발달 [31, 32], 일부 대사 과정 [33, 34], 미토콘드리아 내막, 소기관 내막 및 ECM [35-37 ]. ECM 불균형은 신장 섬유증의 주요 원인입니다. AKI 후 섬유증은 축적된 염증 세포, 활성화된 근섬유아세포 등과 같은 여러 요인에 의해 영향을 받습니다[30, 33]. 따라서 본 연구는 모듈이 ECM과 밀접하게 관련되어 있기 때문에 청록색 모듈에 초점을 맞추었다.
다음으로 GS를 계산하여 청록색 모듈의 유전자를 필터링한 다음 PPI 네트워크를 생성했습니다. Turquoise 모듈의 PPI 네트워크에서 S100a6, Col3a1, Col6a2, Mgp, Rplp1 및 Lgals1 유전자 6개가 다른 인접 유전자와 가장 높은 연결성을 나타내며 PPI 네트워크의 중앙에 위치함을 알 수 있습니다. S100a6은 S100 단백질 패밀리의 구성원으로 인코딩됩니다. S100a6이 세포 증식을 조절하고 신장 상피-중간엽 전이 및 섬유증의 면역 매개 병리학적 과정에 참여할 수 있다는 문헌이 보고되었습니다[38, 39]. Col3a1 및 Col6a2는 각각 콜라겐 유형 III 알파-1 및 콜라겐 유형 VI 알파-2 사슬입니다. 그들은 콜라겐을 암호화하고 세포 외 기계 단백질에 결합하며 세포 매트릭스 구성 요소에서 매우 중요합니다. 간, 신장 등의 장기에 섬유화가 발생하면 이들 콜라겐의 발현이 증가하는데, 이는 질병의 진행을 판단하고 치료효과를 관찰하는 데 필수적인 지표이다[23, 25]. Gla 단백질의 기질인 Mgp는 CKD 후에 발현되는 오스테오칼신/Mgp 계열의 구성원이며 신장 예후와 관련이 있습니다[26, 40]. 이전 연구와 마찬가지로, 우리의 연구는 또한 S100a6, Col3a1, Col6a2 및 Mgp가 AKI 후 신장 섬유증의 잠재적인 조기 진단 마커임을 밝혔습니다.
60S 서브유닛의 일부인 리보솜 단백질을 암호화하는 유전자인 Rplp1은 단백질 합성의 연장 단계에서 중요한 역할을 합니다. Rplp1은 여러 인간 암 세포에서 고도로 발현되며 이의 결핍은 단백질 합성에 영향을 주어 세포자멸사를 유도합니다[41, 42]. Galectin-1으로도 알려진 Lgals1은 -galactoside-binding protein family의 구성원이며 apoptosis, 세포 증식 및 세포 분화를 조절하는 역할을 합니다. Lgals1은 종양 분야의 연구 핫스팟으로 최근 많은 연구에서 장기 섬유화 과정에서도 중요한 역할을 한다고 보고했습니다. Lgals1은 I형 및 II형 당뇨병의 신장에서 고도로 발현되며 신장 섬유증의 새로운 마커인 것으로 나타났습니다[43-45]. 그러나 AKI 후 신장 섬유증에서 Rplp1 및 Lgals1이 보고되지 않았다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 현재 연구에서 우리는 생물 정보학 및 실험적 방식으로 AKI 후 신장 섬유증에서 Rplp1 및 Lgals1이 잠재적인 바이오마커로 사용될 수 있음을 예비 증명했습니다. 우리의 다중 실험 분석은 Lgals1과 Rplp1이 IRI-AKI와 Cis-AKI의 신장에서 극적으로 증가하는 것으로 나타났고, 2개의 유전자 발현은 3일 후에 증가하고 7일 후에 감소하는 것으로 분석된 결과와 일치합니다. WGCNA 생물정보학 방법.
연구에는 몇 가지 제한 사항이 있다는 점에 유의해야 합니다. 첫째, 분석에 사용된 샘플 수가 상대적으로 부족하여 분석의 정확도가 누락되거나 감소할 수 있습니다. 둘째, 허브 유전자는 인간 표본이 아닌 AKI 설치류 모델에서만 추가로 조사되었으며, 이는 마우스에서 인간으로의 결과 번역을 방해할 수도 있습니다. 인간 암에서 LGALS1에 대한 많은 연구가 있으며, 그 발현은 신장암에서 증가합니다. LGALS1을 표적으로 하는 것은 그것의 종양의 발달을 억제할 수 있습니다. RPLP1은 자궁내막증, 부인과 종양 및 기타 질병에서 발견되었지만 인간의 신장에서는 연구되지 않았습니다. 소변 배설과 같은 인간 표본에 대한 허브 유전자에 대한 추가 조사는 임상적으로 생물학적 역할을 더 잘 설명할 수 있습니다. 결론적으로, 본 연구는 AKI에서 Rplp1과 Lgals1의 역할을 더 연구하기 위한 토대를 마련했습니다.
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결론
요약하면, 본 연구는 WGCNA 분석을 통해 AKI와 관련된 주요 유전자를 확인하고 추가 연구 가능성이 있는 2개의 허브 유전자 Rplp1 및 Lgals1을 실험적으로 발견했습니다. 그러나 AKI의 발병 기전에 대한 구체적인 기전은 추가 연구로 남아 있습니다. 선별된 핵심 후보 유전자는 신장 섬유증의 예방, 진단, 치료 및 예후를 위한 새로운 연구 방향을 제시합니다.
윤리성명서
모든 동물은 연구 동물의 사용 및 관리에 대한 국립 보건원 지침에 따라 처리되었습니다.
이해 상충 진술서
저자는 이해 상충이 없다고 선언했습니다.
자금 출처
이 작업은 Luzhou – Southwest Medical Joint Platform Project(2017LZXNYD-P01 및 2018LZXNYD-PT03), Sichuan Provincial Key Laboratory of Medicine(2018#53) 건설 프로젝트, Sichuan Science and Technology Project(2020YJ0442)의 지원을 받았습니다. Luzhou Municipal – Southwest Medical University 고급 인재 도입을 위한 공동 특별 보조금(Lan Hui-Yao 팀); 및 사우스웨스트 의과 대학 및 제휴 전통 의학 병원 공동 프로그램(2018XYLH{13}}).
저자 기여
Li Wang과 Jianchun Li는 연구를 구상하고 조정했습니다. Xiao Lin이 논문을 작성했습니다. Jianchun Li가 논문을 수정했습니다. Jianchun Li는 생물정보학 분석을 수행했습니다. Xiao Lin은 동물 실험을 수행하고 실시간 PCR, IHC 및 IF를 수행했습니다. Xia Zhong과 Jieke Yang은 WB를 수행하고 마우스 신장 샘플을 수집했습니다. Ruizhi Tan이 통계 분석을 수행했습니다. 모든 저자는 결과를 검토하고 원고의 최종 버전을 승인했습니다.
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