2018-10-17
發表(biao)期(qi)刊：International Journal o f Molecular Sciences
影響因子：3.687
派森諾生物與武(wu)漢輕工大學(xue)攜手合(he)作，通(tong)過 Illumina HiSeq 4000高通量測序平臺，應用轉錄組測序方法，對感染副豬(zhu)嗜血(xue)桿菌的豬(zhu)主動脈血(xue)管內皮細胞（PAVEC）的轉錄水(shui)平的變化進(jin)行(xing)了分析(xi)，揭示了副豬嗜血桿菌引起的血管損(sun)傷的可能機(ji)制。作者(zhe)付書林和通訊作者(zhe)邱銀生關于PAVEC轉錄(lu)組測序的研究成果(guo)《Transcriptional Profiling of Host Cell Responses to Virulent Haemophilus parasuis: New Insights into Pathogenesis》于2018年4月29日發表(biao)在《International Journal of Molecular Sciences》上(shang)。
研(yan)究簡介：
副豬(zhu)嗜血桿(gan)菌(jun)是一種小的革(ge)蘭氏陰(yin)性煙酰胺腺嘌呤二核(he)苷酸（NAD）依賴(lai)性細菌(jun)，是巴斯(si)德氏菌(jun)科的成(cheng)員。它是豬(zhu)Gl?sser氏病的致(zhi)病因子(zi)，可引起(qi)血管損傷(shang)，可以造(zao)成(cheng)養豬生(sheng)產中巨大的經濟損失。Gl?sser氏(shi)病(bing)的(de)典(dian)型特征是多(duo)漿膜炎，腦膜炎和關(guan)節炎。作為豬中細(xi)菌性(xing)呼吸道(dao)病(bing)原體之一，控制副(fu)豬嗜血桿菌引起的(de)感染是至(zhi)關(guan)重要的(de)。迄今為止，副(fu)豬嗜血桿菌的(de)發病(bing)機制尚未得到詳細(xi)解決。
細(xi)菌可(ke)以啟動與(yu)靶細(xi)胞的(de)(de)(de)多種細(xi)胞組分(fen)的(de)(de)(de)相(xiang)互作用并影(ying)響宿(su)(su)主(zhu)細(xi)胞基(ji)因的(de)(de)(de)轉(zhuan)錄和(he)表達。因此，當試圖(tu)理(li)解(jie)細(xi)菌和(he)宿(su)(su)主(zhu)細(xi)胞之間的(de)(de)(de)相(xiang)互作用時，初始和(he)隨后的(de)(de)(de)宿(su)(su)主(zhu)細(xi)胞對細(xi)菌的(de)(de)(de)反(fan)應是(shi)重(zhong)要(yao)的(de)(de)(de)，可(ke)以在轉(zhuan)錄水平上確定(ding)。本文研究(jiu)感(gan)(gan)染了(le)高(gao)毒(du)力的(de)(de)(de)副豬嗜血桿(gan)菌分(fen)離株的(de)(de)(de)PAVECs的(de)(de)(de)轉(zhuan)錄組，以分(fen)析感(gan)(gan)染期間宿(su)(su)主(zhu)細(xi)胞的(de)(de)(de)反(fan)應。研究(jiu)結果將有助于更好地了(le)解(jie)副豬嗜血桿(gan)菌引起的(de)(de)(de)血管(guan)損傷機制，并可(ke)能(neng)為控制和(he)預防感(gan)(gan)染提供新(xin)的(de)(de)(de)靶點。
研究方(fang)法：
研究(jiu)結果：
1. 轉(zhuan)錄組測序和(he)注釋(shi)
RNA-seq測序結果(guo)顯示如(ru)下(xia) 結果(guo)表(biao)明，這些高質量測序數據可(ke)用于進一步分析。
2. 差異表達基(ji)因DEG鑒定
感染副豬嗜血桿(gan)菌的PAVEC顯示出更(geng)高(gao)程度(du)的差異(yi)表(biao)達。轉錄表(biao)達譜的差異(yi)分析表(biao)明(ming)，281個基因顯著改變（≥2倍變化(hua)，p <0.05）; 其中236個被上調，45個被下調。
差異基因火山圖(tu)
3. 副(fu)豬嗜血桿菌感染引發PAVEC基因(yin)表達特(te)征的功(gong)能(neng)注釋
為了研究宿主細胞對副豬嗜(shi)血桿菌感染(ran)的反應，通過(guo)使用(yong)GO分類和KEGG途徑作為生物信(xin)(xin)息學工具，確定它(ta)們(men)的富集分析，來表征281個DEG。225個基因（89.7％）被分配(pei)到(dao)GO類別。在生物過(guo)程(cheng)(cheng)組中(zhong)，代(dai)謝過(guo)程(cheng)(cheng)，生物調節(jie)和信(xin)(xin)號轉(zhuan)導是(shi)(shi)豐富的類別，其(qi)他類別是(shi)(shi)運輸過(guo)程(cheng)(cheng)和免疫(yi)系統(tong)過(guo)程(cheng)(cheng)。在分子過(guo)程(cheng)(cheng)中(zhong)，豐富的類別是(shi)(shi)結合，轉(zhuan)運蛋白(bai)活性和調節(jie)功能。
GO富集分(fen)析結果
KEGG分析(xi)顯(xian)示(shi)DEGs主要(yao)參與信號(hao)轉(zhuan)導(dao)，傳感器(qi)系統和(he)(he)免疫等。此(ci)外，還研究了涉及主要(yao)代謝和(he)(he)信號(hao)傳導(dao)途徑(jing)的(de)DEG。主要(yao)代謝途徑(jing)和(he)(he)信號(hao)通(tong)路為(wei)Rap1信號(hao)通(tong)路，內吞作用，FoxO信號(hao)通(tong)路，內質網蛋白加工，黃(huang)體酮介導(dao)的(de)卵母細胞成熟，cAMP信號(hao)通(tong)路，PI3K / Akt信號(hao)通(tong)路，Toll樣受(shou)體信號(hao)通(tong)路和(he)(he)細胞凋亡(wang)，和(he)(he)其他調節途徑(jing)。
KEGG富(fu)集分(fen)析
使用(yong)Sus scrofa數據庫選(xuan)擇參(can)與(yu)主要和(he)(he)有趣途徑(jing)(jing)并且(qie)可能與(yu)血管損傷相(xiang)關的(de)DEG用(yong)于KEGG分析。下圖顯(xian)示了相(xiang)同途徑(jing)(jing)中(zhong)所選(xuan)DEGs的(de)預測關聯(lian)網絡(luo)。在DEGs中(zhong)，7種基(ji)因（ATF6B，PKN2，PTEN，IL7R，F2R，SGK1和(he)(he)FGF16）被(bei)上調并位(wei)于PI3K / Akt信號傳導途徑(jing)(jing)中(zhong)，這(zhe)是(shi)大多數DEG參(can)與(yu)的(de)途徑(jing)(jing)。一(yi)個上調的(de)DEG，ENSSSCG00000000175，參(can)與(yu)血管平滑肌收縮途徑(jing)(jing)。
在這些(xie)DEG中，大多數(shu)蛋白質(zhi)分子(zi)是(shi)彼(bi)此相關(guan)的(de)關(guan)鍵(jian)分子(zi)。這些(xie)信號傳導(dao)(dao)途徑的(de)激活可能是(shi)導(dao)(dao)致副豬嗜血桿(gan)菌引起的(de)血管損傷(shang)的(de)重要因素。
PI3K-AKT信(xin)號通路(lu)分析
4. ; STRING分析主(zhu)要通路上的(de)差異基(ji)因的(de)相互作用
通過使(shi)用(yong)STRING分析DEGs，來預測蛋白質(zhi)與(yu)(yu)DEGs編碼的(de)(de)蛋白質(zhi)之間的(de)(de)相互(hu)(hu)作用(yong)網(wang)絡(luo)。參與(yu)(yu)主要途徑(jing)的(de)(de)12個差異基(ji)因網(wang)絡(luo)是使(shi)用(yong)STRING v10數(shu)(shu)據庫構建的(de)(de)，以展示這些基(ji)因之間聯系的(de)(de)復(fu)雜性。大(da)多數(shu)(shu)DEGs彼此密切相關，并(bing)展示了一個協(xie)調的(de)(de)互(hu)(hu)動(dong)網(wang)絡(luo)，而(er)一些蛋白質(zhi)沒有(you)相互(hu)(hu)聯系。蛋白質(zhi)和蛋白質(zhi)之間的(de)(de)網(wang)絡(luo)相互(hu)(hu)作用(yong)分析推測，在副豬嗜血桿菌感(gan)染后，所選(xuan)擇(ze)的(de)(de)DEG的(de)(de)串擾協(xie)同誘導血管炎(yan)癥(zheng)和損傷。
12個選擇的(de)(de)差(cha)異(yi)基因的(de)(de)STRING分析(xi)
5. DEG的(de) RT-qPCR驗證
選(xuan)擇五個(ge)功(gong)能(neng)類別中的(de)12個(ge)DEG用于qRT-PCR驗證RNA-seq的(de)數據，并將實時(shi)qRT-PCR的(de)基(ji)(ji)(ji)因(yin)表(biao)(biao)達(da)與(yu)RNA-seq的(de)數據進行比較。 在所選(xuan)擇的(de)12個(ge)基(ji)(ji)(ji)因(yin)中，9個(ge)基(ji)(ji)(ji)因(yin)（PARD6G，MRAS，FGF16，IL7R，ATF6B，PTEN，SGK1，CDKN2D）與(yu)RNA-seq數據比較時(shi)，表(biao)(biao)現出相似的(de)表(biao)(biao)達(da)水平。基(ji)(ji)(ji)于實時(shi)qRT-PCR方法，另一(yi)基(ji)(ji)(ji)因(yin)（F2R）未顯(xian)示表(biao)(biao)達(da)水平的(de)明(ming)顯(xian)變化。 此外，10個(ge)經核實的(de)DEGs被上調，只(zhi)有一(yi)個(ge)被下調。
RT-qPCR驗證轉錄組測序數據(ju)
原(yuan)文索引：
Fu S, Guo J, Li R, et al. Transcriptional Profiling of Host Cell Responses to Virulent Haemophilus parasuis: New Insights into Pathogenesis.[J]. International Journal of Molecular Sciences, 2018, 19(5).
文章鏈接： //europepmc.org/abstract/MED/29710817
