Identification of Atrial Fibrillation-related Inflammatory Genes and Their Association with Immune Cell Infiltration Based on Comprehensive Bioinformatic Analysis
-
摘要:
目的 鉴定心房颤动 （ atrial fibrillation，AF）患者的炎症相关基因，并探讨这些基因与浸润免疫细胞在AF的发生发展过程中可能的作用和机制。 方法 通过一系列的生物信息学分析结合机器学习算法识别AF的生物标志物，使用受试者操作特性曲线（receiver operating characteristic，ROC）验证关键基因的预测及诊断价值，采用Spearman 相关分析明确关键基因与浸润免疫细胞的相关性。 结果 筛选出593个差异基因[|log2 （fold change，FC）|>1，P<0.05]，7种免疫细胞亚型（P<0.05），获得190个免疫相关差异基因，识别出 3 个生物标志物（IGF1、PTGS2和PPARG），相关性分析结果显示3个标志物与浸润免疫细胞显著相关（P<0.05）。 结论 IGF1、PTGS2和PPARG是AF的炎症相关基因，推测其与免疫细胞浸润过程和途径密切相关。 Abstract:Objective To identify inflammation-related genes in atrial fibrillation （AF） and explore the possible role and mechanism of these genes and infiltrating immune cells in the development of AF. Methods A series of bioinformatics analysis combined with machine learning algorithms to identify biomarkers of AF, the receiver operating characteristic （ROC） curves were used to verify the prediction and diagnostic value of key genes, and Spearman correlation analysis was used to clarify the correlation between key genes and infiltrating immune cells. Results 593 differential genes （| log2 （fold change, FC） |> 1, P <0.05）, 7 immune cell subtypes （P <0.05） were selected, 190 immune-related differential genes were obtained, 3 biomarkers （IGF1, PTGS 2 and PPARG）, and the correlation analysis showed that 3 markers were significantly associated with infiltrating immune cells （P < 0.05）. Conclusion IGF1, PTGS2 and PPARG are inflammation-related genes of AF, which are speculated to be closely related to the process and pathway of immune cell infiltration. -
Key words:
- Atrial fibrillation /
- Bioinformatics analysis /
- Immune infiltration /
- Inflammatory response /
- Biomarkers
-
心脏周围脂肪组织特有的解剖位置和代谢活性，可能在冠状动脉粥样硬化的进展中发挥了重要的作用。心脏周围脂肪组织分为心周脂肪组织（pericardial adipose tissue，PAT）和其中的心外膜脂肪组织（epicardial adipose tissue，EAT）。PAT定义为心脏周围心包膜内和心包膜外的所有脂肪组织。EAT定义为脏层心包膜内的脂肪组织。双源CT（dual-source computed tomography，DSCT）具有较高的时间分辨率及空间分辨率，在无创性显示冠状动脉情况的同时，能清晰显示心脏及包括心包在内的周围结构，能够准确测量心脏周围脂肪组织体积。本研究通过DSCT 准确定量PAT体积、EAT体积及计算EAT/PAT比值，探讨PAT体积、EAT体积、EAT/PAT比值与冠状动脉粥样硬化（coronary atherosclerosis，CAS）及冠状动脉粥样硬化病变程度的相关性。
1. 资料与方法
1.1 研究对象
收集昆明医科大学第一附属医院2019年7月至2020年3月因胸闷、胸痛、心悸入院，临床拟诊冠心病患者223例；行DSCT冠状动脉CTA检查；其中男性患者113例，女性患者110例。纳入标准：（1）同意参加本研究并签署知情同意书；（2）检查者有心绞痛症状；（3）无明显甲状腺功能亢进者；（4）无严重呼吸系统疾病者。排除标准：除外心肌炎，心肌病，严重瓣膜病，心包积液，严重心、肾功能不全，碘过敏，严重心律失常，支架植入后。所用患者检查前均签署书面检查知情同意书。
1.2 仪器与方法
扫描前训练患者控制呼吸，于扫描前3 min舌下含服硝酸异山梨醇0.5 mg以扩张冠状动脉。采用Siemens Somatom Definition Flash CT机，先行钙化积分扫描，层厚与间距均为3 mm，管电流89 mAs/rot，管电压120 kV。冠状动脉CTA扫描参数：管电压120、140 kV，采用实时动态曝光剂量调节（CARE Dose4D），在管电压调节的基础上，根据BMI进一步调节管电流，参考范围为350～410 mA；探测器宽度76.8 mm，层厚0.6 mm。扫描范围自气管隆突下约1 cm向下至心膈面下方1 cm，包括整个心脏。扫描方向自头向足。利用对比剂自动跟踪技术触发增强扫描法（Bolus tracking），决定扫描触发时间，将检测兴趣区置于升主动脉根部水平，以100 HU为触发阈值。增强扫描时行双期注射，以5 mL/s的流率经肘前静脉先行注入60～80 mL（依据患者体重、注射速率和扫描时间进行调整）对比剂，再以相同流率注入0.9%的生理盐水30～40 mL。扫描结束后，软件可自动重建出最佳舒张期及最佳收缩期的冠脉图像，层厚0.75 mm，重叠间隔0.5 mm。
1.3 DSCT图像后处理及评价
所有原始图像传输至后处理工作站，采用Agatston评分[1]，将数据调入CaScoring选项卡，CT值 > 130 HU的结构被认为是钙化，并显示为红色，逐层手动勾画冠状动脉区域显示为红色的部分，软件自动计算冠状动脉钙化积分（coronary artery calcium score，CACS）总和。按照CACS的分值将其分为0级：CACS≤10；1级：CACS = 11～100；2级：CACS = 101～400；3级：CACS = 401～1000、4级：CACS > 1000共5组。
由2名经验丰富的医师在不知晓患者CAS程度的情况下，分别将最佳舒张期数据调入半自动容积测量软件Volume选项卡，将手动勾画窗口的图像层厚设置为3 mm，计算阈值范围设为-250～-30 HU。从肺动脉分叉部至心膈面、前至胸壁后至食管和降主动脉，逐层手动勾画心包轮廓（并以层厚0.75 mm窗口内的薄层图像作为参考），在此轮廓内的CT值在阈值范围内的组织体积将自动被计算，所得阈值范围内的容积为EAT体积。PAT体积定义为心脏周围心包膜内和心包膜外的所有脂肪含量；在与EAT相同范围内逐层手动勾画出心周全部脂肪的外轮廓，再按上述范围及阈值，自动计算出该范围内PAT体积。EAT体积、PAT体积由2名医生分别按相同测量方法重复进行2次测量，如所得数据误差较大，分析原因后重复测量，以误差较小数据作为结论。并由2位医师独立评价冠状动脉情况，包括有无冠状动脉粥样硬化、冠状动脉粥样硬化程度、冠状动脉病变支数，意见不一致时重新评估后协商得出一致结论。LM病变以2支病变计算，RCA、LAD、LCX病变各算1支病变。所有病例冠状动脉血管情况分析在工作站完成。冠状动脉狭窄程度的评价根据采用美国心脏病协会（american heart association，AHA）冠状动脉血管图像分段评价标准和Gensini积分系统对每支血管病变程度进行定量评定[2]。闭塞血管以远段不记入分析，选取所有直径 > 2 mm的冠状动脉节段进行分析，根据横断面、VR和CPR图像进行评估。
1.4 统计学处理
由于PAT体积、EAT体积及EAT/PAT比值为非正态分布数据，描述时用中位数±4分位数间距表示。使用SPSS17.0软件，根据数据分布及检验要求，2组资料比较用Wilcoxon 秩和检验等统计方法，分别采用Pearson相关分析及Spearman相关分析。P < 0.05为差异有统计学意义。
2. 结果
2.1 心脏周围脂肪组织的性别差异
2.1.1 不同性别冠脉硬化组EAT、PAT、EAT/PAT的差异
男性患者70例，PAT体积为（193.56±107.01）mm3，EAT体积为（106.05±58.58）mm3，EAT/PAT为（0.57±0.09）；女性患者63例，PAT体积为（182.77±92.94）mm3，EAT体积为（119.8±64.73）mm3，EAT/PAT为（0.64±0.1）；男性CAS者PAT、EAT体积均大于女性CAS者，差异无统计学意义（P > 0.05）；女性CAS者EAT/PAT大于男性有CAS者，差异有统计学意义（P < 0.05），见表1。
表 1 不同性别冠状动脉粥样硬化组心脏周围脂肪组织比较[（$M \pm Q $ ）mm3]Table 1. Comparison of pericardial adipose tissue in different genders of patients with coronary atherosclerosis [（$M \pm Q $ ）mm3]变量 性别 n M ± Q Z P PAT 男 70 193.56 ± 107.01 −0.099 0.256 女 63 182.77 ± 92.94 EAT 男 70 106.05 ± 58.58 0.022 0.799 女 63 119.8 ± 64.73 EAT/PAT 男 70 0.57 ± 0.09 0.402 < 0.001* 女 63 0.64 ± 0.1 *P < 0.05。 2.1.2 不同性别无冠脉硬化组EAT、PAT、EAT/PAT的差异
男性无CAS者43例，PAT体积为（155.28±102.44）mm3，EAT体积为（80.86±45.67）mm3，EAT/PAT为（0.53±0.07）；女性无CAS者47例，PAT体积（125.96±107.3）mm3，EAT体积为（75.22±62.22）mm3，EAT/PAT为（0.58±0.07）；男性无CAS者PAT、EAT体积均大于女性无CAS者，但差异无统计学意义（P > 0.05）；女性无CAS者EAT/PAT大于男性无CAS者，差异有统计学意义（P < 0.05），见表2。
表 2 不同性别无冠状动脉粥样硬化心脏周围脂肪组织比较[（$M \pm Q $ ）mm3]Table 2. Comparison of pericardial adipose tissue in different genders of patients without coronary atherosclerosis [（$M \pm Q $ ）mm3]变量 性别 n M ± Q Z P PAT 男 43 155.28 ± 102.44 −0.171 0.107 女 47 125.96 ± 107.3 EAT 男 43 80.86 ± 45.67 −0.075 0.485 女 47 75.22 ± 62.22 EAT/PAT 男 43 0.53 ± 0.07 0.355 0.001* 女 47 0.58 ± 0.07 *P < 0.05。 2.2 心脏周围脂肪组织与冠状动脉粥样硬化的相关性。
2.2.1 男性有、无冠脉硬化EAT、PAT、EAT/PAT的差异
113例男性患者中，有CAS者70例，PAT体积为（193.55±107.01）mm3，EAT体积为（106.5±58.58）mm3，EAT/PAT为（0.57±0.09）；无CAS者43例，PAT体积为（155.28±102.44）mm3、EAT体积为（80.85±45.67）mm3、EAT/PAT为（0.53±0.07）；男性有CAS组PAT、EAT、EAT/PAT均大于无CAS组，差异有统计学意义（P < 0.05），见表3。
表 3 男性有、无冠状动脉粥样硬化组心脏周围脂肪组织比较[（$M \pm Q $ ）mm3]Table 3. Comparison of pericardial adipose tissue between male patients with or without coronary atherosclerosis [（$M \pm Q $ ）mm3]变量 有无冠脉硬化 n M ± Q Z P PAT 有 70 193.55 ± 107.01 0.204 0.031 无 43 155.28 ± 102.44 EAT 有 70 106.5 ± 58.58 0.281 0.003* 无 43 80.86 ± 45.67 EAT/PAT 有 70 0.57 ± 0.09 0.276 0.003* 无 43 0.53 ± 0.07 *P < 0.05。 2.2.2 女性有、无冠脉硬化EAT、PAT、EAT/PAT的差异
110例女性患者中，有CAS者63例，PAT体积为（182.77±92.94）mm3，EAT体积为（119.8±64.73）mm3，EAT/PAT为（0.64±0.1）；女性无CAS者47例，PAT体积为（125.96±107.3）mm3，EAT体积为（75.22±62.22）mm3，EAT/PAT为（0.58±0.07）；女性有CAS组PAT、EAT、EAT/PAT均大于无CAS组，差异有统计学意义（P < 0.05），见表4。
表 4 女性有、无冠状动脉粥样硬化组心脏周围脂肪组织比较[（$M \pm Q $ ）mm3]Table 4. Comparison of pericardial adipose tissue between female patients with or without coronary atherosclerosis [（$M \pm Q $ ）mm3]变量 有无冠脉硬化 n M ± Q Z P PAT 有 63 182.77 ± 92.94 0.295 0.002* 无 47 125.96 ± 107.3 EAT 有 63 119.8 ± 64.73 0.372 < 0.001* 无 47 75.22 ± 62.22 EAT/PAT 有 63 0.64 ± 0.1 0.393 < 0.001* 无 47 0.58 ± 0.07 *P < 0.05。 2.2.3 男女共同有、无冠脉硬化EAT、PAT、EAT/PAT的差异
223例患者中，有CAS组133例，PAT体积为（185.97±99.63）mm3，EAT体积为（114.03±58.78）mm3，EAT/PAT为（0.6±0.09）；无CAS者90例，PAT体积为（137.71±112.42）mm3，EAT体积为（77.94±57.25）mm3，EAT/PAT为（0.56±0.08）；有CAS组PAT、EAT、EAT/PAT均大于无CAS组，差异有统计学意义（P < 0.05），见表5。
表 5 有、无冠状动脉粥样硬化组心脏周围脂肪组织比较[（$M \pm Q $ ）mm3]Table 5. Comparison of pericardial adipose tissue in patients with or without coronary atherosclerosis [（$M \pm Q $ ）mm3]变量 有无冠
脉硬化n M ± Q Z P PAT 有 133 185.97 ± 99.63 0.251 < 0.001* 无 90 137.71 ± 112.42 EAT 有 133 114.03 ± 58.78 0.327 < 0.001* 无 90 77.94 ± 57.25 EAT/PAT 有 133 0.6 ± 0.09 0.295 < 0.001* 无 90 0.56 ± 0.08 *P < 0.05。 2.3 心脏周围脂肪组织与冠状动脉粥样硬化程度的相关性
223例样本中，无冠脉受累89例（39.9%），1支冠脉受累41例（18.3%），2支冠脉受累37例（16.5%），3支冠脉受累33例（14.8%），4支冠脉受累8例（3.6%），5支冠脉受累15例（6.7%）；CACS分级中，0级146例（65.5%），1级32例（14.3%），2级29例（13%），3级14例（6.3%），4级2例（0.9%）。分析结果显示：PAT体积与病变支数（r = 0.357，P < 0.001）、CACS（r = 0.151，P = 0.024 < 0.05）均成正相关，与Gensini积分（P = 0.173 > 0.05）、CACS分级（P = 0.416 > 0.05）无相关性；EAT体积与病变支数（r = 0.433，P < 0.001）、Gensini积分（r = 0.150，P = 0.026 < 0.05）、钙化积分（r = 0.192，P = 0.004 < 0.05）均成正相关，EAT体积与CACS分级（P = 0.081 > 0.05）无相关性；EAT/PAT比值与病变支数（r = 0.409，P < 0.001）、Gensini积分（r = 0.221，P = 0.001 < 0.05）、CACS（r = 0.196，P < 0.003）及CACS分级（r = 0.225，P = 0.004 < 0.05）均成正相关，见表6。
表 6 心脏周围脂肪体积（EAT、PAT、EAT/PAT）与CAS程度的相关性Table 6. Correlation between the volume of pericardial adipose tissue （EAT，PAT，EAT/ PAT） and degree of CAS分组 PAT EAT EAT/PAT r P r P r P 病变支数 0.357 < 0.001* 0.433 < 0.001* 0.409 < 0.001* Gensini积分 0.091 0.173 0.150 0.026* 0.221 0.001* CACS 0.151 0.024* 0.192 0.004* 0.196 0.003* CACS分级 0.078 0.416 0.160 0.081 0.225 0.004* *P < 0.05。 3. 讨论
正常EAT覆盖了心脏表面的80%，沿冠状动脉和静脉分布，并随年龄增长而增多，易堆积在有发生动脉粥样硬化趋势的部位[3]。所以目前更多的研究以EAT为对象，探讨其与冠心病的相关性及对冠心病的预测价值。但由于心包的影像完整显示受限，使EAT测量的可重复性不如PAT。DSCT具有较高的时间分辨率（75 ms）和空间分辨率，在成像时间更短、成功率更高、射线剂量更少的同时，对心脏及包括心包在内的结构显示更清晰；使所测得的EAT体积、PAT体积均具有较好的可重复性。
有研究[4]显示，EAT与舒张压、胆固醇、糖尿病等心血管危险因素及CAS的关系较PAT更为密切。然而，即使在EAT体积很小的情况下，仍然有发生CAS的危险，而在EAT体积较大时，无CAS的发生。因此仅仅关注EAT体积是不够的。EAT在位置上更贴近心肌及冠状动脉表面，可通过释放肿瘤坏死因子TNFα、白介素、抵抗素、瘦素等致粥样硬化因子，促进CAS的发生。此外，EAT可清除过多的脂肪酸，在心肌和局部血管床之间起缓冲作用，避免心脏收缩时对冠状动脉的影响；而且，EAT可通过高脂肪分解活性成为游离脂肪酸的储备源，以满足心肌能量需求的增加，特别是在缺血条件下[5-6]。因此，EAT/PAT比值可能反映了心脏周围脂肪组织的有益、有害因素及致粥样硬化与抗粥样硬化之间的平衡关系；本研究采用了EAT/PAT比值来进行分析，研究EAT在PAT中所占比例，能否更有效、早期预测CAS及CAS的程度。
3.1 不同性别心脏周围脂肪组织的差异
本研究数据显示，无论有、无冠状动脉粥样硬化，PAT体积、EAT体积均无性别差异，而王璟[7] 等研究结果 < 70岁的人群中，男性PAT体积明显大于女性，有统计学意义；而 > 70岁后女性PAT体积反而高于男性。与本课题研究结果不相符合，可能由于本课题研究中，没有采用上述年龄来进行分组，导致产生的结果不一致。而本研究中所使用的EAT/PAT比值与CAS相关性研究，尚无相关文献报道其与性别之间有无差异。在本研究中显示，无CAS组及CAS组，女性EAT/PAT比值均大于男性，差异有统计学意义。其比值增大说明女性EAT所占PAT比例增多，产生的原因可能是由于体内性激素水平、体内致粥样硬化与抗粥样硬化因子综合作用的影响。
研究[8]显示脂联素具有抗炎和抗动脉粥样硬化的作用，脂联素水平的降低将使冠心病患者失去对冠状动脉的保护作用，促进冠心病的发生、发展；在其研究中同时指出，冠心病患者的EAT较非冠心病患者分泌更多的瘦素。瘦素可以促进血管内皮细胞和泡沫细胞增生、促进血管平滑肌细胞增殖和迁移；增加内皮细胞中内皮素-1、单核细胞趋化蛋白-1的产生；增加氧自由基的生成；还可促进血小板聚集和动脉血栓形成；具有明显的致动脉粥样硬化的作用。EAT产生的脂联素可增加胰岛素敏感性，有较强的抗炎和抗动脉粥样硬化形成的特性[9]。通过对脂联素和瘦素比率的分析证实，脂联素在EAT中的表达与性别相关，在女性中的表达高于男性[10]。这或许可以解释女性EAT/PAT比值大于男性EAT/PAT比值。
3.2 心脏周围脂肪组织与冠状动脉粥样硬化的相关性
本研究中，有CAS组，无论男性、女性还是所有患者，其PAT体积、EAT体积、EAT/PAT比值均大于无CAS组，差异有统计学意义（P < 0.05）。一些学者[11] 的研究显示EAT是多种炎性介质的来源，冠状动脉粥样硬化性心脏病患者EAT抗炎因子分泌减少，致炎因子分泌增加，其分泌的致炎因子可通过内分泌、旁分泌等作用于心肌及冠状动脉，促进冠状动脉病变的形成。Arangalage等[12]研究显示，冠状动脉病变的患者与无冠状动脉病变的患者相比，EAT体积明显增加。黄少华等[13]的研究证实，EAT与冠心病的发生具有相关性。与本研究结果中PAT体积及EAT体积与CAS的相关性一致；说明PAT体积、EAT体积、EAT/PAT与CAS具有好的相关性，可作为预测CAS的指标。而EAT/PAT比值的增加可能反映了EAT有益、有害因素及致动脉粥样硬化与抗动脉粥样硬化之间平衡破坏的表现。是否其对有无CAS具有更强的相关性及更好的预测价值，需要进一步扩大样本研究。
3.3 心脏周围脂肪组织与冠状动脉粥样硬化程度的相关性
本课题采用了冠状动脉病变支数、CACS、CACS分级、Gensini积分对CAS程度从不同方面进行评估、分组：在以冠状动脉病变支数分组中，数据显示PAT体积、EAT体积、EAT/PAT比值与CAS病变支数成正相关，随冠状动脉受累支数增加而增加，且EAT体积、EAT/PAT比值相关性强于PAT体积，与文亮等[14]研究中EAT体积与冠状动脉粥样硬化成正相关一致。EAT与心肌及冠状动脉表面紧密连接，没有类似于筋膜的结构分离脂肪与心肌及冠状动脉，可近距离释放致炎因子，通过由外向内的信号传导途径，在冠脉局部强化系统性致粥样硬化效应，促进CAS的发生和发展[15-16]。因此，随着EAT体积、PAT体积及EAT/PAT比值，CAS的风险及冠状动脉受累支数均增加。EAT体积、PAT体积、EAT/PAT比值与冠状动脉病变支数具有较好的相关性。
冠状动脉钙化是指发生在CAS处的钙质沉积现象，是CAS的重要标志。冠状动脉钙化的检出表明了CAS的存在，钙化程度与粥样硬化斑块大小有关[17-18]。冠状动脉钙化的程度是心血管疾病的危险因素，其钙化程度与冠心病事件密切相关，冠状动脉钙化可产生严重的临床并发症。钙化程度越明显，动脉粥样硬化越严重、病变范围也越广泛，而CACS是对冠状动脉钙化的量化。DSCT对钙化检测的敏感性极高，且能通过CACS对钙化程度进行量化及分级，对于预测CAS及早期诊断具有重要价值。本组数据显示，PAT体积、EAT体积、EAT/PAT比值三者与CACS均成正相关，且EAT体积、EAT/PAT比值相关性强于PAT体积；PAT体积、EAT体积均与CACS分级无相关性，EAT/PAT比值与CACS分级成正相关。本研究显示EAT体积与CACS成正相关，与文亮等研究结果一致[14]。PAT体积、EAT/PAT比值也与CACS成正相关。本研究数据显示EAT体积、PAT体积与CACS分级无相关性，而EAT/PAT与CACS分级成正相关；与Ahmadi 等[19] 报道的EAT体积或PAT体积与CACS分级相关不一致，可能由于Ahmadi 等[19]的研究结果为身高、BMI或腹部内脏脂肪等多种相关因素调整后的相关性研究，因此，存在结论差异。而EAT/PAT比值与CACS分级成正相关，可能说明了相比EAT体积、PAT体积，EAT/PAT比值能更好反应的局部粥样硬化与抗粥样硬化过程的平衡，能更好的预测及早期诊断CAS。
Gensini评分系统主要起于冠状动脉造影（coronary angiography，CAG），并应用于CAG，是对血管狭窄程度的较可靠评分系统；由于DSCT冠状动脉成像简便、快捷，为一种无创性检查方法，对不同程度冠状动脉狭窄的评估，具有高度的特异性和阴性预测值，不仅可以有效评价冠状动脉管腔的狭窄程度，还可以敏感发现斑块并区分斑块成分，同时通过后处理过程可以较为准确计算EAT体积，使CT技术在心血管疾病的检查中临床适应症更宽，诊断更加准确，特别是对CHD的诊断，已成为筛查的首选方法。本研究基于DSCT无创性、低剂量及能清晰显示管壁结构，应用DSCT冠状动脉CTA计算Gensini积分，能够对冠状动脉病变程度进行更准确的评估，同时测量PAT体积、EAT体积及计算EAT/PAT比值。数据显示与PAT体积与Gensini积分无相关性；EAT体积与Gensini积分正相关，与杨春英等[20] 的研究结果相一致；EAT/PAT比值也与Gensini积分正相关。基于EAT与心肌和冠状动脉紧密相邻的解剖特性和产生多种致炎因子的生化特性，ETA体积的增加和EAT/PAT比值的增加可能与CAS病变程度具有较好的相关性，应能更好预测冠状动脉粥样硬化程度。
-
图 1 生物信息学分析的流程图
DEGs：差异表达基因；WGCNA：加权基因共表达网络分析; GO：基因本体论；KEGG：京都基因和基因组百科全书；PPI：蛋白质-蛋白质相互作用；ROC：受试者操作特性曲线。
Figure 1. Flow diagram of the bioinformatics analysis
图 2 AF和SR样本组间的DEGs鉴定
A：去除批次效应后AF和SR组间的PCA图；B：前50个DEGs的热图；C：DEGs的火山图。
Figure 2. Identification of DEGs between AF and SR samples
图 3 免疫细胞浸润的分布和相关性
A：22种免疫细胞亚型的分布相对百分比；B：SR和AF组间22种免疫细胞亚型的浸润分数；C：22种免疫细胞亚型组成的相关矩阵。
Figure 3. Distribution and correlation of immune cell infiltration
图 4 WGCNA分析
A：无尺度分布网络的软阈值选择（β=10）；B：WGCNA网络模块分类（mergeCutHeight=0.25）；C：4种模块与7种免疫细胞亚型之间关联的热图；D：黑色模块与M2巨噬细胞之间的相关性散点图。
Figure 4. WGCNA analysis
图 5 DEIRGs的GO和KEGG功能富集分析
A：GO分析气泡图；B：KEGG分析气泡图。
Figure 5. GO and KEGG functional enrichment analysis of the DEIRGs
图 6 PPI网络筛选候选基因
A：DEGs与IRGs交集的韦恩图；B：PPI网络图；C：10个候选基因相关性及排名。
Figure 6. PPI network screening for candidate genes
图 7 机器学习算法识别 AF 生物标志物
A：LASSO；B：RF；C：SVM-RFE；D：3种预测模型ROC曲线比较。
Figure 7. Machine learning algorithm identifies AF biomarkers
图 8 生物标志物的诊断及预测效能
A：3个关键基因在AF和SR组间的差异表达箱线图；B：诊断模型的列线图；C～E：ROC曲线验证3个关键基因在外部数据集中的诊断有效性。***P<0.001。
Figure 8. Diagnostic and predictive efficacy of the biomarkers
-
[1] Zhu Y,Shi J,Zheng B,et al. Genetic findings in patients with primary fibrotic atrial cardiomyopathy[J]. European Journal of Medical Genetics,2022,65(3):104429. doi: 10.1016/j.ejmg.2022.104429 [2] Litviňuková M,Talavera-López C,Maatz H,et al. Cells of the adult human heart[J]. Nature,2020,588(7838):466-472. doi: 10.1038/s41586-020-2797-4 [3] Zaidi Y, Aguilar E G, Troncoso M, et al. Immune regulation of cardiac fibrosis post myocardial infarction. [Z]. 2021: 77, 109837. [4] Tian Y,Liu S,Zhang Y,et al. Immune infiltration and immunophenotyping in atrial fibrillation[J]. Aging (Albany NY),2023,15(1):213-229. doi: 10.18632/aging.204470 [5] Wynn T A,Vannella K M. Macrophages in tissue repair,regeneration,and fibrosis[J]. Immunity,2016,44(3):450-462. doi: 10.1016/j.immuni.2016.02.015 [6] Newman A M,Liu C L,Green M R,et al. Robust enumeration of cell subsets from tissue expression profiles[J]. Nat Methods,2015,12(5):453-457. doi: 10.1038/nmeth.3337 [7] Langfelder P,Horvath S. WGCNA: An R package for weighted correlation network analysis[J]. BMC Bioinformatics,2008,9(1):559. doi: 10.1186/1471-2105-9-559 [8] Liu Y, Shi Q, Ma Y, et al. The role of immune cells in atrial fibrillation[J]. J Mol Cell Cardiol, 2018: 123, 198-208. [9] Zhang Y L,Teng F,Han X,et al. Selective blocking of CXCR2 prevents and reverses atrial fibrillation in spontaneously hypertensive rats[J]. J Cell Mol Med,2020,24(19):11272-11282. doi: 10.1111/jcmm.15694 [10] Hulsmans M,Schloss M J,Lee I H,et al. Recruited macrophages elicit atrial fibrillation[J]. Science,2023,381(6654):231-239. doi: 10.1126/science.abq3061 [11] Grune J,Yamazoe M,Nahrendorf M. Electroimmunology and cardiac arrhythmia[J]. Nature reviews cardiology,2021,18(8):547-564. doi: 10.1038/s41569-021-00520-9 [12] Sun Z,Zhou D,Xie X,et al. Cross-talk between macrophages and atrial myocytes in atrial fibrillation[J]. Basic Res Cardiol,2016,111(6):63. doi: 10.1007/s00395-016-0584-z [13] Bosco M C. Macrophage polarization: reaching across the aisle?[J]. J Allergy Clin Immunol,2019,143(4):1348-1350. doi: 10.1016/j.jaci.2018.12.995 [14] Wen S,Yan W,Wang L. mRNA expression disturbance of complement system related genes in acute arterial thrombotic and paroxysmal atrial fibrillation patients[J]. Ann Palliat Med,2020,9(3):835-846. doi: 10.21037/apm.2020.04.18 [15] Liu L,Zheng Q,Lee J,et al. PD-1/PD-L1 expression on CD(4+) T cells and myeloid DCs correlates with the immune pathogenesis of atrial fibrillation[J]. J Cell Mol Med,2015,19(6):1223-1233. doi: 10.1111/jcmm.12467 [16] Cheng W L,Kao Y H,Chen Y C,et al. Macrophage migration inhibitory factor increases atrial arrhythmogenesis through CD74 signaling[J]. Transl Res,2020,216:43-56. doi: 10.1016/j.trsl.2019.10.002 [17] Chen Y,Fu L,Pu S,et al. Systemic lupus erythematosus increases risk of incident atrial fibrillation: A systematic review and meta-analysis[J]. Int J Rheum Dis,2022,25(10):1097-1106. doi: 10.1111/1756-185X.14403 [18] Kunamalla A,Ng J,Parini V,et al. Constitutive expression of a dominant-negative TGF-β type II receptor in the posterior left atrium leads to beneficial remodeling of atrial fibrillation substrate[J]. Circ Res,2016,119(1):69-82. doi: 10.1161/CIRCRESAHA.115.307878 [19] Liang Y,Zhou Y,Wang J,et al. Downregulation of fibromodulin attenuates inflammatory signaling and atrial fibrosis in spontaneously hypertensive rats with atrial fibrillation via inhibiting TLR4/NLRP3 signaling pathway[J]. Immun Inflamm Dis,2023,11(10):e1003. doi: 10.1002/iid3.1003 [20] Gao L,Kan C,Chen X,et al. Mechanism of action of Zhi Gan Cao decoction for atrial fibrillation and myocardial fibrosis in a mouse model of atrial fibrillation: A network pharmacology-based study[J]. Comput Math Methods Med,2022,2022:4525873. [21] Raman K,Aeschbacher S,Bossard M,et al. Whole blood gene expression differentiates between atrial fibrillation and sinus rhythm after cardioversion[J]. PLoS One,2016,11(6):e157550. [22] Troncoso R,Ibarra C,Vicencio J M,et al. New insights into IGF-1 signaling in the heart[J]. Trends Endocrinol Metab,2014,25(3):128-137. doi: 10.1016/j.tem.2013.12.002 [23] Fujita M,Takada Y K,Takada Y. Insulin-like growth factor (IGF) signaling requires αvβ3-IGF1-IGF type 1 receptor (IGF1R) ternary complex formation in anchorage independence,and the complex formation does not require IGF1R and Src activation[J]. J Biol Chem,2013,288(5):3059-3069. doi: 10.1074/jbc.M112.412536 [24] Zhao Z,Li R,Wang X,et al. Attenuation of atrial remodeling by aliskiren via affecting oxidative stress,inflammation and PI3K/Akt signaling pathway[J]. Cardiovasc Drugs Ther,2021,35(3):587-598. doi: 10.1007/s10557-020-07002-z [25] Cheng W,Zhu Y,Wang H. The MAPK pathway is involved in the regulation of rapid pacing-induced ionic channel remodeling in rat atrial myocytes[J]. Mol Med Rep,2016,13(3):2677-2682. doi: 10.3892/mmr.2016.4862 [26] Dalli J,Chiang N,Serhan C N. Elucidation of novel 13-series resolvins that increase with atorvastatin and clear infections[J]. Nat Med,2015,21(9):1071-1075. doi: 10.1038/nm.3911 [27] Kim S F,Huri D A,Snyder S H. Inducible nitric oxide synthase binds,S-nitrosylates,and activates cyclooxygenase-2[J]. Science,2005,310(5756):1966-1970. doi: 10.1126/science.1119407 [28] Wang Z,Zeng Z,Hu Y,et al. Network pharmacology and pharmacological mechanism of CV-3 in atrial fibrillation[J]. Evid Based Complement Alternat Med,2022,2022:5496299. [29] Barroso I,Gurnell M,Crowley V E,et al. Dominant negative mutations in human PPARgamma associated with severe insulin resistance,diabetes mellitus and hypertension[J]. Nature,1999,402(6764):880-883. doi: 10.1038/47254 [30] Park S H,Choi H J,Yang H,et al. Endoplasmic reticulum stress-activated C/EBP homologous protein enhances nuclear factor-kappaB signals via repression of peroxisome proliferator-activated receptor gamma[J]. J Biol Chem,2010,285(46):35330-35339. doi: 10.1074/jbc.M110.136259 [31] Chen Y L, Chuang J H, Wang H T, et al. Altered expression of circadian clock genes in patients with atrial fibrillation is associated with atrial high-rate episodes and left atrial remodeling[J]. Diagnostics （Basel）, 2021, 11（1）: 90. [32] Wang N,Yang G,Jia Z,et al. Vascular PPARgamma controls circadian variation in blood pressure and heart rate through Bmal1[J]. Cell Metab,2008,8(6):482-491. doi: 10.1016/j.cmet.2008.10.009 -
下载:
下载:
点击查看大图
计量
- 文章访问数: 1252
- HTML全文浏览量: 637
- PDF下载量: 30
- 被引次数: 0
