识别共同的基因签名和慢性肾脏疾病之间的分子机制和溃疡性结肠炎

介绍

慢性肾脏疾病(CKD)指的是一个进步的不可治愈的疾病,其特征是免疫失调和多系统参与(1)。越来越多的证据表明CKD之间复杂的相互作用和肠道功能障碍(2- - - - - -14)。研究表明,溃疡性结肠炎(UC),一种慢性炎症性肠病影响结肠和直肠,患病率从0到4.4% IgA肾病(IgAN, CKD)的主要原因之一,远高于普通人群发病率最高的0.505% (3,15)。此外,IgAN UC患者表现出更严重的肾损伤有系膜细胞的增殖在肾活检(4)。同时,大约有12%的UC患者患有慢性肾病,这是2.46倍高于健康个体,使慢性肾病最常见的一种extraintestinal表现(eim)的加州大学(5,7)。显然,存在一个强大的慢性肾病的发生和加州大学之间的联系。然而,这种现象的机制仍有待探讨。

共同的病理机制,特别是免疫介导的炎症,可以解释这个临床观察慢性肾病和加州大学。加州大学,肠上皮屏障的结构或功能障碍驱动器antigen-activated炎症级联,如树突状细胞最初(触发抗原呈递细胞16)。因此,中性粒细胞炎症也吸引了网站通过趋化因子和起到促炎作用通过生产IL-23和嗜中性粒细胞胞外陷阱(网)(17)。此外,由淋巴细胞介导的免疫反应起着至关重要的作用在加州大学(17,18)。IL-5, il - 6、IL-13和肿瘤坏死因子(TNF)由2型T辅助细胞(th2)和IL-17来自类型17辅助T细胞(Th17s)以及集团3先天淋巴细胞(ILC3s)会加剧结肠屏障功能障碍。同样,在CKD,受伤的管状上皮细胞分泌炎症介质招募免疫细胞,包括巨噬细胞、中性粒细胞和淋巴细胞,它们放大炎症,促进肾功能衰竭(19,20.)。然而,还需要进一步的研究来说明核心信号和相关的免疫学特性同现的这两种疾病。

因此,我们的研究旨在探讨慢性肾病的常见的致病机制和加州大学,提供洞察两肾eim CKD患者的加州大学和肠道免疫紊乱。公共基因表达数据库基因表达综合(GEO) (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)是用来确认之间的共享度CKD和加州大学进行进一步分析。我们表明,炎症反应和PI3K-Akt信号通路在CKD和加州大学的重视。此外,我们证明了ICAM1中心度的基因,分析其与免疫渗透。上述研究结果证实在人类标本验证组和验证。值得注意的是,这是第一个研究来阐明共享基因签名和CKD和加州大学之间的分子机制,将小说的角度对这两种疾病之间的内在联系。

材料和方法

数据集集合

地理(www.ncbi.nlm.nih.gov /地理/)是一个巨大的公共基因组数据存储库包含各种疾病的基因表达谱。我们收集的数据集通过使用溃疡性结肠炎(UC)和慢性肾脏疾病(CKD)作为地理数据库中搜索关键字。入选标准如下:1)在总样本数据集包含至少15;2)基因表达谱来自成人;3)包括测试样品应该从病人和健康人;4)必须提供原始数据进行进一步的探索。最后,GSE66494 (CKD) GSE4183(加州大学),GSE115857 (CKD)和GSE10616(加州大学)被选为进一步分析(表1)。仅供数据集GSE4183 GSE10616, UC患者的样本包括在分析中。GSM数字样本中提供的分析使用补充表1。

常见的度CKD和加州大学的识别

(度)之间的差异表达基因病变组和对照组被确定使用GEO2R (www.ncbi.nlm.nih.gov /地理/ geo2r /)在线分析工具基于R包(GEOquery和Limma)。基因与假定值< 0.05和| log2褶皱变化(log2FC) | > 1被定义为度。R包“ggplot”是用来可视化度从数据集使用火山的地图。在线维恩图解工具被用来提取之间的共同度均上调或下调GSE66494 GSE4183,或GSE115857 GSE10616分别。此外,我们发现数据集,选择GSE66494和GSE4183和GSE115857 GSE10616验证数据集。

功能富集分析

上述共享基因注释提交到数据库,可视化和综合发现(大卫)(https://david.ncifcrf.gov/)在线工具进一步基因本体论(去)基因和基因组的注释和京都百科全书(KEGG)通路富集分析。丰富的和KEGG通路选择p值< 0.05和可视化分别使用条形图和泡沫块。

蛋白质相互作用网络的建立

基于重叠度,检索的搜索工具相互作用的基因(字符串)(http://string-db.org/)是用于蛋白质相互作用(PPI)。交互Textmining来源,实验、数据库公司−表达式,街区,基因融合和−发生。PPI对提取的互动得分> 0.7,然后由Cytoscape可视化3.9.0。Cytoscape插件分子复杂的检测(MCODE)应用于PPI网络探索与选择标准主要功能模块如下:K-core = 2,学位截止= 2,max = 100,深度和节点分截止= 0.2。然后,KEGG去分析确定模块化基因进行使用由泡沫大卫在线工具和可视化情节和情节分别。

选择和分析中心的基因

CytoHubba插件Cytoscape确定中心的基因从PPI网络,然后5算法(Radiality,跨国公司}{最大社区组件,MCC{最大小团体中心},EPC}{边缘扩散组件,和程度)被用来确认最后中心基因,维恩图所示。然后,中心基因在GSE115857和GSE10616进行验证。最终,上述基因中心提交GeneMANIA (http://genemania.org)构建一个co-expression网络。

接受者操作特性曲线的中心基因

接受者操作特征(ROC)曲线建立了使用GraphPad棱镜9日和ROC曲线下的面积(AUC)计算评估中心的预测价值基因在四个测试数据集,包括GSE108112 (CKD) GSE200818 (CKD) GSE87466(加州大学)和GSE47908(加州大学)。

免疫渗滤分析

进一步揭示了免疫细胞景观在肾和结肠活检,我们使用分析平台CIBERSORT (https://cibersort.stanford.edu/)和LM22签名解码免疫细胞浸润的发现和验证数据集。皮尔森相关分析是用来确定不同的免疫细胞表型和基因中心之间的关系,这是见棒棒糖的阴谋。

人类活检标本

患者肾活检在这项研究中获得从CKD-UC合并症(n = 8), CKD患者没有报道共病肠道疾病(包括加州大学)(n = 8)或生活捐助者(n = 8)。结肠活检来自患者CKD-UC (n = 8), UC患者没有肾病(n = 8)或正常组织结肠镜检查(n = 8)。样本来自美国肾脏学或病理学系,中山大学第一附属医院。本研究所有参与者提供知情同意和伦理委员会批准的中山大学第一附属医院。

免疫荧光染色法和共焦显微镜

探测p-Akt ICAM1和髓过氧化酶(MPO)在人类标本,幻灯片处理除去石蜡然后水分在酒精和磷酸盐。然后用10%正常驴血清幻灯片被封锁(σ,D9663)和孵化主要抗体,分别在4°C一夜之间,包括ICAM1(圣克鲁斯,sc - 8439, 1:50), p-Akt (CST, 4060年代,1:50)和MPO (abcam, ab208670 1:15)。之后,幻灯片都沾染了相应fluorescence-labeled二级抗体室温1 h,包括anti-rabbit Alexa萤石488(热费希尔,A21206 1:1000)和anti-mouse Alexa萤石546(热费希尔,A11030 1:1000)。核与DAPI染色。幻灯片被安装和延长黄金不变色试剂(表达载体,P36934)和蔡司LSM880共焦显微镜检查。

统计分析

未配对t检验是用来检测两组之间的差异。和比较两组以上的免疫荧光结果评估的方差分析(方差分析)使用统计软件GraphPad棱镜和P值< 0.05被认为是具有统计学意义。统计学意义的定义是* * * p < 0.05, p < 0.01, * * * p < 0.001, * * * * p < 0.0001,或ns(不重要)。

结果

CKD和加州大学之间的共同度的识别

所示的工作流图表总结了图1,CKD微阵列数据集GSE66494和加州大学微阵列数据集GSE4183从GEO数据库下载。选择数据集提供了的细节表1。随后,度被确定在GSE4183 GSE66494和2473年(6604年)后筛选的标准假定值< 0.05和| log2FC | > 1,这说明了火山的阴谋图2 a, B,分别。此外,共有784个差异表达基因共享被发现后的交集CKD度和加州大学度基于维恩图分析(图2 c)。)最后,462年合作社——或衰减度GSE66494和GSE4183得到排除基因显示相反的表达趋势。

功能共同度的浓缩

破译的生物功能共同度,去KEGG通路富集分析462年之间共享基因CKD和加州大学大卫使用在线工具。去浓缩生物过程的分析,这些基因主要是富含免疫细胞生物过程,如炎症反应,免疫反应,嗜中性粒细胞趋化作用,chemokine-mediated信号通路(图3一)。细胞组件和分子功能,这些度是在细胞外空间丰富,细胞外区域,趋化因子活动,细胞因子活性,肝素绑定和受体结合。KEGG通路富集分析,大大丰富了通路包括cytokine-cytokine受体相互作用,在癌症通路,PI3K-Akt信号通路,趋化因子信号通路,肿瘤坏死因子信号通路,IL-17信号通路和nf -κB (NFκB)信号通路(图3 b)。总的来说,这些结果表明,炎症反应起着至关重要的作用在CKD和加州大学,而免疫介质如趋化因子和细胞因子和细胞外PI3K-Akt主要信号通路参与这个过程。

确认我们的发现,我们选择GSE115857 CKD和GSE10616加州大学作为验证数据集,它在的细节表1。最初,度与假定值< 0.05和| log2FC | > 1提取这两个数据集在GSE10616 GSE115857和1450年(2001年)。然后,维恩图解分析两组的度,和共同度155被发现(补充图1)。之后,基因删除相反的表达趋势,介绍了剩下的117度和KEGG富集分析。去富集分析,炎症反应是丰富,度主要是在细胞外空间(补充图1 b)。KEGG通路富集分析而言,PI3K-Akt信号显示在也排在第一位补充图1 c。

PI3K-Akt信号通路的研究主要集中在一种蛋白激酶,这是最重要的下游效应器PI3K-Akt通路,和磷酸化是必不可少的一种蛋白激酶激活(21,22)。因此,验证PI3K-Akt信号通路在疾病状态,我们进行免疫荧光染色检测磷酸化Akt (p-Akt)水平在结肠癌和肾活检从健康个体,CKD患者,UC患者和那些患有这两种疾病(CKD-UC)。所示图3 c,p-Akt稀疏表示在健康的肾组织,显著增加肾小管上皮细胞(tec)的慢性肾病肾活检。此外,p-Akt表达水平的进一步提高CKD患者也开发了加州大学。一个有趣的平行发生在结肠,p-Akt,近不明说的正常的人类结肠癌、高度调节在UC患者结肠活检。更丰富的表达p-Akt检测结肠癌组织中诊断为加州大学和CKD的患者(图3 d)。总而言之,这些研究结果有力地表明,免疫调节和PI3K-Akt信号通路可能起着至关重要的作用在这两种疾病的发生和发展。

蛋白质相互作用网络分析和子模块分析

为了进一步确定蛋白质编码之间的潜在关系的共享度CKD和加州大学,PPI网络的互动得分> 0.7是由字符串和Cytoscape可视化,包括438个节点和317边(图4一)。接下来,MCODE插件是用来检测重要基因聚类模块。八个模块组成的52度和118互动对提取,和三大重要模块所示图4罪犯。去分析这些模块化基因显示这些模块主要富集在炎症反应、chemokine-mediated信号通路和趋化性(图4 e)。KEGG浓缩相关分析表明,这些模块具有高度cytokine-cytokine受体相互作用,趋化因子信号通路,肿瘤坏死因子信号通路和IL-17信号通路(图4 f)。总之,这些数据表明,炎症在CKD和加州大学是很重要的。

基因识别和co-expression网络分析的中心

调查潜在基因扮演重要角色在慢性肾病的发生和加州大学中心共同度的基因是由CytoHubba插件。我们共同度的分数计算五算法(Radiality、跨国公司、MCC、EPC和学位),然后把前20名的十字路口中心基因从不同的算法获得的维恩图分析(表2)。最后,九个候选基因鉴定中心,包括CXCL8,CCL2,CD44,ICAM1,IL1A,CXCR2,PTPRC,ITGAX,CSF3(图5一个)。这些候选人的全名和相关功能基因所示中心表3。有趣的是,大部分的这些基因参与免疫细胞迁移和附着力,这表明炎症细胞的浸润在CKD和加州大学的发展是至关重要的。

然后我们确认我们的发现在GSE115857 CKD和GSE10616加州大学(补充图2一个)。候选基因中心相交后发现军团和验证军团,我们只获得一个共享中心基因,ICAM1(图5 b),它是显示显著调节CKD和加州大学的验证组(补充图2 b, C),这表明ICAM1在这两种疾病可能是非常重要的。

进一步验证的可靠性和临床意义中心基因发现的生物信息学分析,我们得到了从健康人结肠癌和肾活检,CKD患者,UC患者和患者CKD-UC发病率与上面相同的分组设置,并通过免疫荧光检测ICAM1。所示图5 d, E,ICAM1很少健康的肾脏和结肠组织中表达,在显著调节肾tec和血管内皮的CKD患者和UC患者结肠粘膜,与先前的报道一致(23,24)。引人注目的是,ICAM1表达水平的进一步大幅升高肾和结肠活检CKD-UC病人,从而确认ICAM1在共病特征的重要作用和致病机制。在此基础上,我们分析了co-expression网络和相关的功能ICAM1基于GeneMANIA数据库。ICAM1拥有一个复杂的交互网络与物理相互作用为77.64%,co-expression 8.01%,预测为5.37%,co-localization 3.63%, 2.87%的基因相互作用,1.83%的通路,共享0.60%的蛋白质域(图5 c)。20个基因与ICAM1被识别,主要是与白细胞游走,白细胞游走,调节T细胞激活参与免疫反应,积极调节白细胞游走,淋巴细胞激活参与免疫反应,和细胞外渗。这些结果强调免疫闲暇的重要性在这两种疾病,炎症ICAM1可能是调节基因的关键。

联系中心基因和免疫渗透

进一步确定哪些类型的肾脏免疫细胞和结肠癌相关CKD和加州大学的比例22类型的免疫细胞在肾脏和结肠癌样本量化CIBERSORT (图6)。与健康对照组相比,CKD和加州大学都普遍表现为中性粒细胞显著增强,M0巨噬细胞(Mφ0)M1 (Mφ1)、巨噬细胞和CD4细胞⁺记忆T细胞(图6模拟)。

此外,这些免疫细胞之间的关系ICAM1皮尔森相关分析表达水平进行了分析。有趣的是,的表达水平ICAM1呈正相关,中性粒细胞,Mφ0 Mφ1,CD4吗⁺记忆T细胞,激活肥大细胞,γδ(γδ)T细胞和嗜酸性粒细胞,尽管负面与调节性T细胞,天真的B细胞,浆细胞,NK细胞和肥大细胞休息休息CKD和加州大学(图7 a, B)。这些匹配的upregulation免疫渗透的趋势表明ICAM1导致类似的免疫细胞两种疾病的景观。特别是,中性粒细胞,Mφ0 Mφ1,CD4和激活⁺记忆T细胞相关的四大重要积极的免疫细胞ICAM1,这表明ICAM1可能专门监管这四个类型的免疫细胞在慢性肾病和加州大学。验证组的关联模式被高度一致(补充图3)。

ICAM1是一个著名的粘附受体调节白细胞招募。特别是,现有证据表明ICAM1主要介导的中性粒细胞浸润CKD和加州大学(23,25)。因此,我们验证了ICAM1和髓过氧化酶(MPO)之间的关系的积极嗜中性粒细胞浸润和肾活检在结肠健康对照组,CKD患者,UC患者和CKD-UC病人。正如所料,ICAM1表达水平和中性粒细胞浸润均明显增加UC患者的结肠癌和肾组织和CKD患者与健康对照组相比,并进一步调节CKD-UC患者(图7 c, D)。最重要的是,表达水平之间有显著的正相关关系ICAM1和嗜中性粒细胞浸润,在共病病人(更明显图7 e, F)。这些结果表明,ICAM1和随后的中性粒细胞浸润由它可能扮演重要的角色在CKD和加州大学的同现。

ROC曲线的中心基因

接下来,我们采用ROC曲线分析,探索基因ICAM1中心是否具有诊断效率的四个测试数据集GSE108112 (CKD) GSE200818 (CKD) GSE87466(加州大学)和GSE47908(加州大学)。提供了这些数据集的详细信息表1。这四个数据集的AUC值是大于0.7,证明的预测能力ICAM1是优秀的。具体来说,在GSE108112 (AUC: 0.8106)和GSE200818 (AUC: 0.7754)ICAM1显示一个优秀的性能在区分CKD患者和健康对照组(图8 a, B)。同样的,ICAM1工作将UC患者与健康人在GSE87466 (AUC: 0.9573)和GSE47908 (AUC: 0.8274) (图8 c, D)。

讨论

同现的CKD和炎症性肠病(IBD),包括溃疡性结肠炎和克罗恩病(CD),长期以来一直被观察到。IBD的CKD患者有更高的流行率,而肾脏功能障碍是一种最常见的extraintestinal IBD的表现(26,27)。有趣的是,这是观察到UC患者明显比CD患者肾脏疾病的风险更高,表明一个更强大的加州大学和慢性肾病的关系。例如,一个在加州大学统计学观察肾脏疾病的风险增加但不是在CD患者(5,28,29日)。此外,CKD患者更容易开发加州大学(比率{公关}为2.46,95%置信区间1.40 - -4.35)的{CI}比CD(公关,1.30;95%置信区间,0.75 - -2.27)(5)。患者具体的病因,如IgAN, CKD的主要原因,加州大学也比CD(更常见的合并症28)。值得注意的是,尽管多种病因导致CKD,包括IgAN,糖尿病肾病,肾小球肾炎,等等,陪审团仍是哪种类型的CKD更经常与IBD共病。在IBD患者中,最常见的肾脏病理诊断研究(而异30.,31日),与淀粉样变,IgAN阻力指标肾炎最也许可以和报道。由于这些原因,我们特别关注加州大学和慢性肾病的发病之间的联系,而不是一种特定的病因的慢性肾病。迄今为止,CKD和加州大学之间的联系的分子机制仍不清楚。在目前的研究中,我们试图调查共享基因的特性和分子途径从生物信息学角度CKD和加州大学之间基于现有的序列数据库。

共有462个常见度相同的表达趋势CKD和加州大学识别并进行功能富集分析。和KEGG分析显示,这些度主要是富含inflammatory-related途径,如炎症反应、趋化因子活动,中性粒细胞趋化性,cytokine-cytokine受体相互作用,肿瘤坏死因子和IL-17信号通路。这些发现强调了炎症慢性肾病的发病和发展的重要性和加州大学。值得注意的是,PI3K-Akt信号通路排名前发现和验证组,显示其独特的位置在两种疾病的发病机理。PI3K-Akt途径是细胞内信号转导途径参与多个生物过程,包括代谢、增殖,细胞生存、生长和血管生成(32)。PI3K-Akt通路的作用是建立在癌症,尽管它的重要性也被认为在各种非癌疾病(33- - - - - -35)。在CKD, PI3K-Akt信号通路介导氧化低密度脂蛋白(ox-LDL)全身的肾元损失在足细胞,导致肾损伤36)。在加州,抑制PI3K-Akt缓解破坏性的上皮屏障完整性的小鼠模型全身的葡聚糖硫酸酯钠(DSS)结肠炎(33)。此外,PI3K-Akt通路也会导致免疫调节,参与中性粒细胞趋化性和吞噬作用,B细胞受体信号激活,树突状细胞成熟(37- - - - - -39)。在这里,我们观察到p-Akt的表达水平,代表PI3K-Akt通路的激活(22),发现在肾组织的慢性肾病患者显著调节和UC患者结肠组织。更令人印象深刻的是,PI3K-Akt通路进一步激活肾脏从CKD-UC患者发病率和结肠活检。值得强调的是,我们的研究获得两个冒号和肾脏组织相同的诊断疾病,患者和观察到的相同的趋势验证信号在两个组织,这是特别重要的在支持我们的提议为疾病发病机理。综上所述,upregulation PI3K-Akt通路可能促进发展这两种疾病的免疫反应,促进CKD和加州大学的同现。

随后,根据Cytoscape CytoHubba插件,我们九个候选基因中心筛选,包括CXCL8,CCL2,CD44,ICAM1,IL1A,CXCR2,PTPRC,ITGAX,CSF3,这都是高架CKD和UC患者。各自的功能如下所述。CXCR2, CXCL8 CCL2趋化因子受体和配体参与免疫调节和炎症反应(40)。的受体CXCR2 CXCL8,作为一个健壮的嗜中性粒细胞的趋化现象的因素招聘和激活(41)。CCL2显示单核细胞和嗜碱粒细胞趋化现象的活动(42)。CD44、ICAM1和整合素αX (ITAX)粘附分子,参与信息绑定和交互在炎症或肿瘤(43- - - - - -45)。IL-1α是主要由单核细胞和巨噬细胞产生的多效细胞因子参与各种免疫反应(46)。集落刺激因子3 (CSF-3)在扩散中扮演主要角色,中性粒细胞细胞系造血细胞的分化和激活(47)。上述分子的识别功能凸显了中性粒细胞和巨噬细胞在慢性肾病的发病机制中的作用和加州大学。一致地,将免疫分析和组织学染色渗透,我们表明,中性粒细胞和巨噬细胞显著积累在CKD和加州大学活检。总的来说,我们的数据表明,这些候选人中心基因调节中性粒细胞和巨噬细胞的浸润,随后导致免疫反应不均衡,引人注目的角色在CKD和加州大学发展。

进一步识别常见中心基因,我们从发现军团和分割的候选基因中心验证军团。最终,我们发现ICAM1可能发挥着极其重要的作用在CKD和加州大学的发展。ICAM1是一种细胞表面糖蛋白和粘附受体主要表达的内皮细胞(ECs),上皮细胞和一些免疫细胞(44,48,49)。ICAM1最合适的功能是调节从循环白细胞招聘网站的炎症和调解他们的跨内皮迁移(50,51)。先前的研究已经证明了致病作用的ICAM1在加州大学(52,53)。结肠内皮细胞下总的来说ICAM1-negative自我平衡的状态,而与在结肠炎ICAM1表达显著上调,符合这里我们发现了什么。针对ICAM1被证明能够有效地缓解炎症,降低血便和贫血小鼠结肠炎模型。ICAM1的底层机制是抑制阻止致病中性粒细胞的浸润(24)。此外,临床试验表明,反义寡核苷酸抑制ICAM1, Alicaforsen,有效和持久的治疗UC患者安全性极好(54)。CKD, ICAM1过度也发现在人类和小鼠肾脏受伤和被发现促进肾脏功能障碍通过的强化neutrophil-endothelial交互(23,55- - - - - -57)。符合这些报告,我们还发现ICAM1与中性粒细胞呈显著正相关,Mφ0 CD4 Mφ1,激活⁺记忆T细胞在慢性肾病和加州大学。鉴于ICAM1有助于慢性肾病的发病机制和加州大学通过招募中性粒细胞正如上面所讨论的,我们进一步验证ICAM1表达水平之间的正相关和嗜中性粒细胞浸润和肾活检在人类结肠癌。之力的水平ICAM1和中性粒细胞在结肠癌和肾活检患者诊断为慢性肾病和加州大学都明显高于活检在慢性肾病患者单独或加州大学。因此,ICAM1-mediated嗜中性粒细胞浸润可能扮演一个关键的角色在慢性肾病的病理生理学和加州大学,和更高层次的ICAM1患者可能会在两种疾病的风险。

值得注意的是,促炎细胞因子,如TNFαIL-1β,IL-17证明加强ICAM1表达通过在ECs NFκB体外(14,58)。肿瘤坏死因子信号通路,IL-17信号通路,和NFκB信号通路被大大丰富我们KEGG共同度的分析,表明upregulation ICAM1在CKD和加州大学可能被TNFα诱导,IL-17-mediated NFκB激活在活的有机体内。因此,TNFα/ IL-17-NFκB-ICAM1-neutrophil病理途径可能在这两种疾病被共享。

然而,目前的研究也有一些局限性。首先,尽管我们已经观察到分子和免疫细胞识别关键路径和中心在这项研究中对人体标本,进一步的实验室研究,尤其是动物实验,还需要验证他们的致病性的重要性。其次,CKD和加州大学的潜在共享机制是基于共同度CKD患者或加州大学,而不是两种疾病的患者。并不可用,因此数据集验证数据集包括CKD和UC患者目前是不可能的,应该在未来。最后,我们没有探索在当前分析之间是否有共同的基因签名CKD和CD,其他炎症性肠病的主要形式。因此,为了明确不同病因之间的特异性,它们之间的共病关系在未来将进一步调查。

总之,这个生物信息学研究发现基因签名CKD和加州之间共享,说明这两种疾病的潜在的分子机制。我们发现一个不平衡的免疫反应,PI3K-Akt信号通路,ICAM1-mediated嗜中性粒细胞浸润可能是常见的慢性肾病的发病机理和加州大学。

数据可用性声明

最初的贡献提出了研究中都包含在这篇文章/补充材料。进一步调查可以直接到相应的作者。

道德声明

涉及人类受试者的研究回顾和伦理委员会批准的中山大学第一附属医院。患者/参与者提供了他们的书面知情同意参与这项研究。

作者的贡献

ZL XH设计和整个研究促进了生物信息学分析。ZL分析地理数据集的加州大学和XH负责CKD的地理数据集。RL和ZT型进行了实验室实验和数据分析。ZY。RM收集人类结肠活检和WC收集人类肾活检。ZL。XH写的原稿,WC。YZ修改和定稿的手稿。所有作者的文章和批准提交的版本。

资金

这项工作是由中国国家自然科学基金支持YZ][82270764, 82270764,广东特别支持项目2017 tq04r549 YZ, NHC临床肾脏学重点实验室(中山大学)和广东省重点实验室肾脏病学会[2020 b1212060028]。

确认

我们感谢GSE66494的作者,GSE4183 GSE115857, GSE10616, GSE108112, GSE200818 GSE87466和GSE47908数据集的数据共享。

的利益冲突

作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。

出版商的注意

本文表达的所有索赔仅代表作者,不一定代表的附属组织,或出版商、编辑和审稿人。任何产品,可以评估在这篇文章中,或声称,可能是由其制造商,不保证或认可的出版商。

补充材料

本文的补充材料在网上可以找到:https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/fimmu.2023.1078310/full补充材料

引用