糖基化基因构建的IgA肾病风险预测模型及免疫细胞浸润分析

摘要

目的：筛选IgA肾病（IgA nephropathy,IgAN）糖基化相关基因并分析免疫细胞浸润情况。方法：基因表达综合数据库（Gene Expression Omnibus,GEO）中下载IgAN数据集，筛选糖基化相关差异基因并进行功能分析，通过最小绝对收缩和选择算子（least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）、支持向量机递归特征消除（support vector machine recursive feature elimination,SVM-RFE）和随机森林树算法进一步筛选糖基化相关最优特征基因（the optimal feature gene,OFG），并运用免疫组织化学染色、Western blot和Nephroseq v5外部数据库验证OFG差异表达。基于OFG绘制IgAN预测列线图，分析免疫细胞浸润，构建ceRNA网络。结果：经过筛选首次报道了3个OFG,α-N-乙酰神经氨酸α-2,8-唾液酸转移酶1(ST8 alpha-N-acetylneuraminide alpha-2,8-sialyltransferase 1,ST8SIA1)、硫酸软骨素合酶1(chondroitin sulfate synthase 1,CHSY1)和磷脂酰肌醇N-乙酰氨基葡萄糖转移酶亚基H(phosphatidylinositol N-acetylglucosaminyl transferase subunit H,PIGH)，构建的列线图模型提示OFG对IgAN发生有较好的预测价值。免疫细胞浸润分析显示，和对照组相比，IgAN组CD8+T细胞、CD4+幼稚T细胞、活化CD4+记忆T细胞、静息树突状细胞以及静息肥大细胞等浸润显著增加，而幼稚B细胞、浆细胞、静息CD4+记忆T细胞、活化肥大细胞和中性粒细胞等浸润明显减少。OFG与活化CD4+记忆T细胞、静息CD4+记忆T细胞、CD4+幼稚T细胞、幼稚B细胞等相关。验证实验结果也表明与微小病变性肾病相比，IgAN中CHSY1和PIGH表达水平显著下降，而ST8SIA1表达水平显著增加。值得注意的是，糖尿病肾病和微小病变性肾病中OFG的表达水平差异无统计学意义。此外，成功构建了一个包含117个lncRNA、67个miRNA和3个OFG的ceRNA网络。结论：ST8SIA1、CHSY1和PIGH可能是诊断和治疗IgAN的潜在靶点，结合浸润细胞免疫和ceRNA网络，为IgAN的研究提供了新的视角。

关键词

IgA肾病 / 糖基化 / 免疫细胞浸润分析 / 生物信息学

基金资助

国家自然科学基金（82000693）