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中风病学术思想传承——缺血性中风基因表达谱生物信息学分析的性别差异

1.介绍

在世界范围内，中风被列为仅次于缺血性心脏病的第二大常见死因，每年约有1700万新发病例和600万死亡病例[1]。它分别是美国女性和男性的第三和第五位主要死因[2]。多项证据表明，近几十年来，中风的患病率有所上升，尤其是在发展中国家。到2030年，预计将有340万美国人患中风，估计比2012年增加20.5%[2]。中风的特征是身体一侧麻木或虚弱，神志不清，或说话困难，或理解他人困难，或头晕。它大大降低了患者的生活质量，并造成巨大的公共卫生负担。一般来说，中风可分为两种主要类型，即缺血性中风（IS）和出血性中风。IS是目前中风的主要类型，占所有中风病的87%[2]。大约有一半的中风患者死于IS[3]。

近年来，越来越多的证据强调IS的发病率存在性别差异。在大多数年龄组，男性的IS发病率高于女性。有报道表明，IS的预后也存在性别差异。例如，Rutten-Jacobs等人[4]发现，IS后20年的男性死亡率高于女性。此外，男性和女性之间的症状也不同。女性经常表现为非传统的中风症状，如精神状态改变、瘫痪、意识水平下降、全身麻木或虚弱，而男性则更经常表现为感觉丧失、发音困难、复视、共济失调和行走问题[5]。美国国立卫生研究院（NationalInstituteofHealth，NIH）已经认识到，了解两性之间的生物学差异对于开发有效的疗法至关重要[6]。人们已经做了很大的努力去阐明IS的病理生理机制，但至今仍不清楚IS存在性别差异的机制。

基于高通量平台进行全基因组表达谱分析的微阵列是一种有前途和有效的工具，可用于识别调节患缺血性中风的基因组变异。为了确定性别差异的关键基因，我们进行了一项基于基因表达微阵列数据集的综合生物信息学分析。这项研究为性别特异性机制的研究提供了切入点，并可能为疾病治疗提供潜在的治疗靶点。

2.材料和方法

2.1微阵列数据

本研究的基因表达数据来自高通量基因表达数据库（geneexpressionomnibus，GEO）（/geo/）检索号为GSE22255[7]。数据集基于GPL570[HG-U133+2]Affymetrix人类基因组U133+2.0系列（Affymetrix，SantaClara，USA）平台。本研究共纳入40份血清样本，其中男性IS患者10份，女性IS患者10份，健康对照组20份。根据本研究的目的，选取20个IS样本进行进一步分析。所有IS患者均为成年白种人，平均年龄60.2±10.6岁。要求所有人在采血前至少6个月内只发作过1次中风。

2.2差异性表达分析

采用R软件和相关的R包对差异表达基因（DEGs）进行归一化和分析。首先，利用R软件中的log2变换对数据集进行归一化。然后，用线性模型对R中微阵列数据（limma）包进行IS女性和男性之间的DEGs筛选。选取显著基因，阈值为|log2foldchange(FC)|≥1.58，调整后P值0.05。

2.3功能富集分析

为了进一步分析IS女性与IS男性DEGs的生物学过程，通过数据库对DEGs进行功能富集分析，并进行注释、可视化和综合发现（DAVIDversion6.8,/)[8]。以基因本体论（geneontology，GO）术语和基因和基因组百科全书（KyotoEncyclopediaofGenesandGenomes，KEGG）通路为富集值，富集基因计数2，阈值P0.05。

2.4PPI网络分析

用于检索相互作用基因的有哪些信誉好的足球投注网站工具（STRING,version10.5,/）[9]是一个著名的在线数据库和web工具，用于预测DEGs产品之间的相互作用。本研究通过字符串构建PPI网络，默认阈值为0.4，然后用Cytoscape（version3.6.1）[10]可视化PPI网络。此外，节点代表生物分子，边缘连接着它们之间关系的节点[11]。根据它们的连通性确定PPI网络中的枢轴节点。

3.结果

3.1DEGs的鉴别

根据截断标准（|log2FC|≥1.58，调整后p值0.05），IS女性与IS男性血清样本共鉴定出123个DEGs，其中上调基因8个，下调基因115个。使用层次聚类方法对DEGs列表进行可视化，生成热图，可以清晰区分IS女性样本和IS男性样本（图1）。前8位上调基因和前10位下调基因如表1所示。

表1缺血性中风女性和男性的8个上调和10个下调基因的表达差异

3.2GO富集分析

进行GO富集分析，进一步了解与IS相关的所选DEGs的生物学过程。如图2所示，DEGs共显著富集了33个GO项目，主要包括炎症反应（p=5.47E-11,包括CXCL1、CXCL2、IL1?、IL6、CCL4和PTGS2），信号转导（p=3.58E-04，包括CXCL1和IL1?）