子宫内膜异位症患者细胞外基质相关基因筛选的生物信息学分析

doi:10.13481/j.1671-587X.20220123

摘要/Abstract

摘要： 目的

通过生物信息学工具筛选子宫内膜异位症（EMS）相关的差异表达基因（DEGs），为阐明EMS的病因提供理论依据，为EMS的诊断和治疗开辟新的研究方向。

方法

从基因表达汇编（GEO）数据库检索“endmetriosis”，下载涉及EMS组织和正常子宫内膜组织的高通量芯片数据集GSE25628，GSE23339和GSE7305。使用GE02R在线分析工具筛选EMS组织和正常子宫内膜组织的DEGs，使用基因本体功能注释（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）对DEGs进行功能及通路富集分析，利用STRING数据库建立蛋白-蛋白互作（PPI）网络，最后通过Cytoscape软件对PPI网络进行可视化并筛选核心基因。

结果

分析确定了27个上调DEGs和43个下调DEGs。GO富集分析，DEGs主要富集于细胞外基质、细胞外空间和细胞外区域等方面；KEGG通路分析，DEGs主要富集于磷酸肌醇代谢信号通路。通过 STRING 数据库和Cytoscape 软件共筛选出核心蛋白聚糖（DCN）、上皮细胞黏附分子（EPCAM）、双链蛋白聚糖（BGN）、脂肪酸结合蛋白4（FABP4）、神经酪氨酸激酶受体2（NTRK2）、磷脂酰肌醇聚糖3（GPC-3）、表皮生长因子受体3（ERBB3）、分化抗原簇蛋白24（CD24）、巢蛋白2（NID2）和血小板反应蛋白2（THBS2）连接度最高的前10个核心基因，其中DCN、BGN、NID2和THBS2 4种基因与细胞外基质的生物学功能有密切关联。

结论

细胞外基质相关基因失调可能在EMS发生发展过程中起重要作用，且细胞外基质相关基因可能成为EMS早期诊断的生物标志物及治疗靶点。

关键词: 子宫内膜异位症, 生物信息学, 核心蛋白聚糖, 双链蛋白聚糖, 巢蛋白2, 血小板反应蛋白2

Abstract: Objective

To screen the differentially expressed genes （DEGs） of endometriosis （EMS） by bioinformatics tools，and to provide theoretical basis for clarifyinng the pathogenesis of EMS， and to find a new research direction for the diagnosis and treatment of EMS.

Methods

The datasets （GSE25628， GSE23339 and GSE7305） including EMS tissue and normal endometrial tisue were downloaded from the Gene Expression Omnibus（GEO） database by searching for endometriosis. The GE02R online analvsis tools were used to screen for the DEGs in the EMS tissue and the normal endometrial tissue. Gene Ontology （GO） enrichment analysis and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes （KEGG） were used to analyze the function and pathway enrichment of DEGs， the STRING database was used to establish the protein-protein interaction （PPI） network. Finally，the PPI network was analyzed and visualized by Cytoscape software， and the top ten core genes were screened.

Results

After the DEGs analysis， a total of 27 up-regulated DEGs and 43 down-regulated DEGs were identified. The GO enrichment analysis results showed that DEGs were mainly enriched in the extracellular matrix， extracellular space， extracellular region and so on. The results of KEGG pathway analysis demonstrated that DEGs were mainly enriched in phosphate inositol metabolic signal pathway.Through STRING and Cytoscape softwares， the top 10 core genes with the highest connectivities in the PPI network were screened out， including DCN， EPCAM， BGN， FABP4， NTRK2， GPC-3， ERBB3， CD24， NID2， and THBS2. Among them， DCN， BGN， NID2， and THBS2 were associated with the biological function of extracellular matrix.

Conclusion

The disorder of extracellular matrix-related genes may play an important role in the occurrence and development of EMS， and the extracellular matrix-related genes may become the biomarkers and for early diagnosis and therapeutic targets of EMS.

Key words: Endometriosis, Bioinformatics, Decorin, Biglycan, Nidogen2, Throm-bospondin 2

中图分类号:

R711.71

李楠,陈蕾,许天敏,张琨. 子宫内膜异位症患者细胞外基质相关基因筛选的生物信息学分析[J]. 吉林大学学报(医学版), 2022, 48(1): 188-194.

Nan LI,Lei CHEN,Tianmin XU,Kun ZHANG. Bioinformatics analysis on screening of extracellular matrix related genes in patients with endometriosis[J]. Journal of Jilin University(Medicine Edition), 2022, 48(1): 188-194.

图/表 4

图1

表1

图2

表2

参考文献 35

1	MOUNSEY A L， WILGUS A， SLAWSON D C. Diagnosis and management of endometriosis［J］. Am Fam Physician， 2006， 74（4）： 594-600.
2	FLORES I， RIVERA E， RUIZ L A， et al. Molecular profiling of experimental endometriosis identified gene expression patterns in common with human disease［J］. Fertil Steril， 2007， 87（5）： 1180-1199.
3	TVAN GORP， AMANT F， NEVEN P， et al. Endometriosis and the development of malignant tumours of the pelvis. A review of literature［J］. Best Pract Res Clin Obstet Gynaecol， 2004， 18（2）： 349-371.
4	BISCHOFF F， SIMPSON J L. Genetics of endometriosis： heritability and candidate genes［J］. Best Pract Res Clin Obstet Gynaecol， 2004， 18（2）： 219-232.
5	VIGANO P， SOMIGLIANA E， VIGNALI M， et al. Genetics of endometriosis： current status and prospects［J］. Front Biosci， 2007， 12： 3247-3255.
6	FAIRLIE D P， WEST M L， WONG A K. Towards protein surface mimetics［J］. Curr Med Chem， 1998， 5（1）： 29-62.
7	YAN Y， XU Z， QIAN L， et al. Identification of CAV1 and DCN as potential predictive biomarkers for lung adenocarcinoma［J］. Am J Physiol Lung Cell Mol Physiol， 2019， 316（4）： L630-L643.
8	XU Y， XIA Q， RAO Q， et al. DCN deficiency promotes renal cell carcinoma growth and metastasis through downregulation of P21 and E-cadherin［J］. Tumour Biol， 2016， 37（4）： 5171-5183.
9	ŽLAJPAH M， HAUPTMAN N， BOŠTJANČIČ E，et al.Differential expression of extracellular matrix‑related genes DCN， EPHA4， FN1， SPARC， SPON2 and SPP1 in colorectal carcinogenesis［J］. Oncol Rep， 2019. DOI：10.3892/or.2019.7274 . doi: 10.3892/or.2019.7274
10	TANG R Y， WANG Z， CHEN H Q， et al. Negative correlation between miR-200c and decorin plays an important role in the pathogenesis of colorectal carcinoma［J］. Biomed Res Int， 2017， 2017： 1038984.
11	REKKER K， SAARE M， ROOST A M， et al. Circulating miR-200-family micro-RNAs have altered plasma levels in patients with endometriosis and vary with blood collection time［J］. Fertil Steril， 2015， 104（4）： 938-946.e2.
12	ONO Y J， TERAI Y， TANABE A， et al. Decorin induced by progesterone plays a crucial role in suppressing endometriosis［J］. J Endocrinol， 2014， 223（2）： 203-216.
13	KEDEM A， ULANENKO-SHENKAR K， YUNG Y， et al. Elucidating Decorin’s role in the preovulatory follicle［J］. J Ovarian Res， 2020， 13（1）： 15.
14	SCHAEFER L， TREDUP C， GUBBIOTTI M A，et al. Proteoglycan neofunctions： regulation of inflammation and autophagy in cancer biology［J］.FEBS J，2017，284（1）：10-26.
15	HU L， ZANG M D， WANG H X， et al. Biglycan stimulates VEGF expression in endothelial cells by activating the TLR signaling pathway［J］. Mol Oncol， 2016， 10（9）： 1473-1484.
16	XING X J， GU X H， MA T F. Knockdown of biglycan expression by RNA interference inhibits the proliferation and invasion of， and induces apoptosis in， the HCT116 colon cancer cell line［J］. Mol Med Rep， 2015， 12（5）： 7538-7544.
17	SUN H， WANG X， ZHANG Y， et al. Biglycan enhances the ability of migration and invasion in endometrial cancer［J］. Arch Gynecol Obstet， 2016， 293（2）： 429-438.
18	KOCBEK V， HEVIR-KENE N， BERSINGER N A， et al. Increased levels of biglycan in endometriomas and peritoneal fluid samples from ovarian endometriosis patients［J］. Gynecol Endocrinol， 2014，30（7）： 520-524.
19	VOUK K， SMUC T， GUGGENBERGER C， et al. Novel estrogen-related genes and potential biomarkers of ovarian endometriosis identified by differential expression analysis［J］.J Steroid Biochem Mol Biol， 2011， 125（3/4/5）： 231-242.
20	GUERRERO-PRESTON R， SOUDRY E， ACERO J， et al. NID2 and HOXA9 promoter hypermethylation as biomarkers for prevention and early detection in oral cavity squamous cell carcinoma tissues and saliva［J］. Cancer Prev Res （Phila）， 2011， 4（7）： 1061-1072.
21	SCHUSSEL J， ZHOU X C， ZHANG Z， et al. EDNRB and DCC salivary rinse hypermethylation has a similar performance as expert clinical examination in discrimination of oral cancer/dysplasia versus benign lesions［J］. Clin Cancer Res， 2013， 19（12）： 3268-3275.
22	SCHMITZ S， ANG K K， VERMORKEN J， et al. Targeted therapies for squamous cell carcinoma of the head and neck： current knowledge and future directions［J］. Cancer Treat Rev， 2014，40（3）： 390-404.
23	KAUR J， JACOBS R， HUANG Y， et al. Salivary biomarkers for oral cancer and pre-cancer screening： a review［J］. Clin Oral Investig， 2018， 22（2）： 633-640.
24	NAGATA S， HAMADA T， YAMADA N， et al. Aberrant DNA methylation of tumor-related genes in oral rinse： a noninvasive method for detection of oral squamous cell carcinoma［J］. Cancer， 2012， 118（17）： 4298-4308.
25	ROBERTSON K D. DNA methylation， methyltransferases， and cancer［J］. Oncogene， 2001， 20（24）： 3139-3155.
26	KUK C， GUNAWARDANA C G， SOOSAIPILLAI A，et al. Nidogen-2： a new serum biomarker for ovarian cancer［J］. Clin Biochem， 2010， 43（4/5）： 355-361.
27	CHENG Z X， HUANG X H， WANG Q， et al. Clinical significance of decreased nidogen-2 expression in the tumor tissue and serum of patients with hepatocellular carcinoma［J］. J Surg Oncol， 2012， 105（1）： 71-80.
28	冯婉琴，邓月秀，马颖，等. miR-34a-5p及AKT1基因在子宫内膜异位症子宫内膜组织中的表达及其对子宫内膜基质细胞迁移和侵袭的影响［J］.解放军医学杂志， 2020，45（5）： 503-508.
29	NAUMNIK W， OSSOLIŃSKA M， PŁOŃSKA I，et al. Circulating thrombospondin-2 and FGF-2 in patients with advanced non-small cell Lung cancer： correlation with survival［J］. Adv Exp Med Biol，2015，833：9-14.
30	BORNSTEIN P， ARMSTRONG L C， HANKENSON K D， et al. Thrombospondin 2， a matricellular protein with diverse functions［J］. Matrix Biol， 2000， 19（7）： 557-568.
31	ZHUO C， LI X， ZHUANG H， et al. Elevated THBS2， COL1A2， and SPP1 expression levels as predictors of gastric cancer prognosis［J］. Cell Physiol Biochem， 2016， 40（6）： 1316-1324.
32	SLAVIN S， YEH C R， DA J， et al. Estrogen receptor alpha in cancer-associated fibroblasts suppresses prostate cancer invasion via modulation of thrombospondin 2 and matrix metalloproteinase 3［J］. Carcinogenesis，2014，35（6）：1301-1309.
33	CHEN P C， TANG C H， LIN L W， et al. Thrombospondin-2 promotes prostate cancer bone metastasis by the up-regulation of matrix metalloproteinase-2 through down-regulating miR-376c expression［J］. J Hematol Oncol， 2017， 10（1）： 33.
34	LAWLER J， DETMAR M. Tumor progression： the effects of thrombospondin-1 and -2［J］. Int J Biochem Cell Biol， 2004， 36（6）： 1038-1045.
35	BARBE A M， BERBETS A M， DAVYDENKO I S， et al. Expression and significance of matrix metalloproteinase-2 and matrix metalloproteinas-9 in endometriosis［J］. J Med Life， 2020， 13（3）： 314-320.

Description	Gene	P
Extracellular matrix	DSP, RARRES2, COL8A2, HTRA1, BGN, LTBP2, AEBP1, THBS2, NID2, LMCD1, DCN	1.39E-07
Extracellular space	PTGIS, CFH, CCL21, HTRA1, LTBP2,AEBP1, DCN, BMP6,ERBB3, SCGB2A1, DPYSL3, GPC3, LMCD1, SCG2	0.001 265
Extracellular region	COL16A1, CFH, CCL21, RARRES2, HTRA1, BGN, PLA2G5, THBS2, NID2, DCN,PDGFRL, BMP6, C7, OLFML1, COL8A2	0.002 173
Proteinaceousm extracellular matrix	COL16A1, CCL21, COL8A2, BGN,GPC3, LTBP2	0.003 247
Wound healing single organismal	DSP, SCARB1, CDH3, ERBB3, DCN	2.91E-04
Cell-cell adhesion	DSP, CDH3, COL8A2, CD24, MPZL	27.07E-04
Kidney development	PAX8, TCF21, DCN, BMP6	0.004 906
Anatomical structure morphogenesis	PAX8, GPC3, LYVE1, MPZL2	0.005 919
Glycosaminoglycan metabolic process	BGN, GPC3, DCN	0.005 939
Extracellular - matrix organization	COL16A1, COL8A2, BGN, NID2, DCN	0.007 783
Cell adhesion	CDH3, COL16A1, THBS2, CD24, GRHL2, NID2, LYVE1	0.009 879

[1]	胡连涛,邓文俊,鹿士振,孙跞,李学斌,黎楚豪,王欣然,张春斌,李玥,王伟群. CC趋化因子配体20在肝细胞癌组织中的表达及其在肝细胞肝癌预后评估中作用的生物信息学分析[J]. 吉林大学学报(医学版), 2022, 48(4): 1010-1017.
[2]	刘迁,祁国萍,于华裔,戴宇阳,陆文斌,金建华. 结肠癌核心基因和独立预后因子筛选的生物信息学分析[J]. 吉林大学学报(医学版), 2022, 48(3): 755-765.
[3]	李小燕,张维,何杰. REG1A通过调控Wnt/β-catenin信号通路对肺腺癌细胞增殖和迁移的促进作用[J]. 吉林大学学报(医学版), 2022, 48(2): 444-453.
[4]	赵莹,赵丹玉,刘超. 基于TXNDC11基因对泛癌的预后评估价值及其免疫调节作用的生物信息学分析[J]. 吉林大学学报(医学版), 2022, 48(1): 142-153.
[5]	赵志娟,孟莲,刘春霞. 基于融合基因作用于横纹肌肉瘤的miRNA-mRNA调控网络的生物信息学分析[J]. 吉林大学学报(医学版), 2022, 48(1): 154-162.
[6]	董浩,江海圳,李超,高登科,靳亚平,陈华涛. 小鼠NR1D1基因过表达载体的构建及其生物信息学分析[J]. 吉林大学学报(医学版), 2022, 48(1): 94-103.
[7]	于洋,刘赛男,刘云恺,李勇,乔乙春,程熠. PRPS2表达特点及其与乳腺癌预后关系的生物信息学分析[J]. 吉林大学学报(医学版), 2021, 47(5): 1229-1236.
[8]	潘玉卿, 孙运艳, 李轶勋, 王丽英, 斯南卓玛, 陈睿, 张曦, 杜艳. 基于高通量芯片对急性髓系白血病竞争内源性RNA网络的构建和分析[J]. 吉林大学学报(医学版), 2021, 47(3): 669-676.
[9]	林瑶,林春霖,王琴,张彬,王少瑜,朱广伟. 微小染色体蛋白家族和染色体结构维持蛋白4基因在宫颈鳞状细胞癌组织中的表达及其生物信息学分析[J]. 吉林大学学报(医学版), 2021, 47(2): 430-437.
[10]	郑兰,朴松哲,徐然,王馨悦,王艺璇,林贞花,杨洋. 基于m⁶A调节基因表达水平对子宫内膜癌免疫浸润及其预后影响的生物信息学分析[J]. 吉林大学学报(医学版), 2021, 47(2): 438-452.
[11]	张曦, 翟丽, 孙运艳, 杨伟, 高艳章, 雷鸣, 潘玉卿. 基于高通量芯片对小儿急性髓系白血病的生物信息学分析[J]. 吉林大学学报(医学版), 2020, 46(05): 1036-1042.
[12]	王治, 洪莉, 李素廷, 曾婉玲. 基于GEO数据库生物信息学方法分析子宫内膜癌相关基因和候选通路[J]. 吉林大学学报(医学版), 2020, 46(04): 804-809.
[13]	谭琦, 任立群, 张祎冰, 王亚帝, 谷泽慧, 黄鹏, 陈素贤. 生物信息学在三阴性乳腺癌miRNA生物标志物筛选中的应用[J]. 吉林大学学报(医学版), 2019, 45(05): 1098-1105.
[14]	杜雅彦, 刘洋, 卢沐, 怀施涛, 吕作利, 魏育涛. 冠心病患者心外膜脂肪组织和血浆中脂联素相关miR-371b-5p表达及其对脂肪细胞因子分泌的影响[J]. 吉林大学学报(医学版), 2019, 45(03): 643-650.
[15]	霍燕伟, 谢冰, 姜磊, 张睿, 宋美, 王岚, 王学义, 许顺江. 快速老化相关miRNAs在遗忘型轻度认知功能障碍患者血清中的表达及其生物信息学分析[J]. 吉林大学学报(医学版), 2017, 43(02): 322-327.