COVID-19与SSc-ILD相关性研究

Association studies between COVID-19 and SSc-ILD

周彦; 江竞舟

2023

10.3724/SP.J.1249.2023.02171

深圳大学学报（理工版）   Impact Factor & Quartile

1000-2618

与系统性硬化症相关间质性肺病(interstitial lung disease associated with systemic sclerosis,SSc-ILD)类似,重症新型冠状肺炎疾病(corona virus disease 2019,COVID-19)患者可能会出现肺部纤维化的临床症状.为研究这2种疾病的病理标志物,利用Beta-Poisson模型鉴定差异表达基因捕捉核糖核酸测序(ribonucleic acid sequencing,RNA-Seq)数据的双峰特征.通过引入Beta-Poisson模型,即用Beta分布替换Gamma-Poisson分布的Gamma分布,构建新的混合分布刻画RNA-Seq数据中双峰特征.分析肺上皮细胞数据集中的新型冠状病毒感染和SSc-ILD疾病的转录组,确定新型冠状病毒和SSc-ILD的共同差异表达基因,使用基因功能与信号通路富集分析和蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络为患有新冠肺炎感染的SSc-ILD疾病找到共同的途径和药物靶点.结果表明,COVID-19和SSc-ILD有50个共同的差异表达基因,这些基因功能主要富集在免疫系统应答和干扰素信号通路等相关信号通路,并且富集在细胞对病毒防御反应和干扰素调节等生物学过程.基于PPI网络检测出hub基因,预测STAT1、ISG15、IRF7、MX1、EIF2AK2、DDX58、OAS1、OAS2、IFIT1和IFIT3是涉及两种疾病的病理表型关键基因.基于关键基因又鉴别了转录因子(transcription factor,TF)、小分子核糖核酸(micro ribonucleic acid,miRNA)与常见差异表达基因的相互作用.研究结果揭示了COVID-19和SSc-ILD两种疾病的病理标志物,以及相关的疾病治疗分子调控机制,可为治疗两种疾病提供理论研究依据.

生物信息学 多元统计 差异表达基因 新冠病毒 系统性硬化症相关间质性肺病 Beta-Poisson模型 富集分析 蛋白质-蛋白质相互作用

Chinese

Others

12071305:国家自然科学基金 ; 11871390:国家自然科学基金 ; 11871411:国家自然科学基金 ; 2023A1515011399:广东省自然科学基金资助项目 ; 2020B1515310008:广东省自然科学基金资助项目

WanFang

szdxxb202302006

1.深圳大学数学与统计学院,广东深圳 518060
2.南方科技大学理学院,广东深圳 518055

周彦,江竞舟. COVID-19与SSc-ILD相关性研究[J]. 深圳大学学报（理工版）,2023,40(2):171-178.

周彦,&江竞舟.(2023).COVID-19与SSc-ILD相关性研究.深圳大学学报（理工版）,40(2),171-178.

周彦,et al."COVID-19与SSc-ILD相关性研究".深圳大学学报（理工版） 40.2(2023):171-178.