不是测序做不起，而是数据挖掘更有性价比！上海交大第九人民医院6分+非肿瘤纯生信，m7G基因+免疫景观分析，临床价值翻倍！
今天小途在PubMed发现一篇思路简单，但是影响因子不简单的SCI，是啥SCI，纯生信还能发接近7分（IF:6.986）SCI，这一下子就激起本小途的好奇心，那小途还不得赶紧给各位科研大佬献上！
近几年，RNA修饰也是比较火热点，大家目前重点关注的是m6A修饰，其次像m1A和m6A等，而m7G，则是RNA修饰里的后起之秀。m7G作为一种重要的表观遗传修饰，m7G RNA甲基化在基因表达、加工代谢、蛋白质合成、转录稳定等方面发挥着重要的作用，参与疾病发生发展等多种生命过程。而这篇SCI首先是抓住了这个热点，结合了免疫景观分析，最后利用N7-甲基鸟嘌呤相关基因进行了药物筛选，提供了临床应用价值。
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题目：免疫景观的表征和新型N7-甲基鸟嘌呤相关基因标记的发展，以辅助治疗复发性阿弗他口炎
杂志：Inflammation Research
影响因子：IF=6.986
发表时间：2023年1月
研究背景
复发性阿弗他口炎(Recurrent aphthous stomatitis, RAS)是口腔黏膜最常见的炎症性疾病，可影响易感人群的生活质量，甚至导致肿瘤的发生。N7-甲基鸟嘌呤(m7G)在多种细胞活动中起着至关重要的作用，但尚未在RAS中被研究。
数据来源
研究思路
从GEO数据库获得数据集，筛选了m7G相关的差异表达基因（DEG），分析获得了11个m7G相关的DEGs。并研究了全面的免疫浸润图谱，这表明几种免疫标志物是可能的免疫治疗靶点。并研究了m7G相关DEG与免疫细胞/途径之间的相关性。随后进行了功能富集分析，并构建了RAS中的蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）和多因子调控网络。提取m7G相关枢纽基因，形成相应的m7G预测特征，鉴定4个枢纽基因（DDX58、IFI27、IFIT5和PML），验证相应的m7G预测性特征。
主要结果
1.m7G相关DEGs的鉴定以及免疫浸润分析
通过对数据集GSE37265的差异分析，共鉴定出11个m7G相关的DEGs，其中9个在RAS相对于正常样本中上调(CMTR1, CYFIP2, DDX58, IFI27, IFIT5, NT5C3A, PML, PRKCB, RPS6KA1)， 2个下调(MKNK2和EIF4EBP1)(表1)。通过火山图来可视化m7G相关基因的表达(图1A)。此外， 11个m7G相关的DEGs在不同样本中的表达模式被聚类成热图(图1B)。
图1 数据集GSE37265中m7G相关DEGs的可视化
2.免疫景观分析
通过构建了热图全面展示RAS中的免疫景观，描绘了RAS和正常样本之间16种免疫细胞类型和13种免疫通路的富集评分(图2)。并进行了RAS样本中免疫细胞富集评分(图3A)和免疫功能富集评分(图3B)之间的相关性分析。在相关矩阵中，观察到一些类型的免疫细胞(如CD8+ T细胞、中性粒细胞和Treg细胞)与其他免疫细胞密切正相关，表明它们在RAS发展过程中处于免疫活动的中心位置(图3A)。此外，多种免疫反应在RAS中发挥了重要作用，尤其是炎症促进、趋化因子受体、T细胞共刺激等信号通路(图3B)。进一步进行了免疫细胞通路的差异分析(图4)。箱形图显示，RAS组中除肥大细胞、NK细胞和Th2细胞外，其他不同免疫细胞的浸润显著增强(图4A)。还进行了Pearson相关分析，以分析筛选的m7g相关的DEGs和不同的免疫细胞/通路之间的关联。发现9个基因(CMTR1、CYFIP2、DDX58、IFI27、IFIT5、NT5C3A、PML、PRKCB和RPS6KA1)与免疫活性密切正相关，而MKNK2与免疫活性呈负相关。（ps：免疫浸润分析、富集分析等多种生信分析可以用小途新开发的零代码生信分析小工具实现，云生信分析工具平台包含超多零代码分析和绘图小工具，上传数据一键出图，感兴趣的小伙伴欢迎来尝试哟，网址：
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图2 RAS和正常样品之间的16种免疫细胞类型和13种免疫途径的热图可视化
图3 RAS的免疫浸润
图4 11种m7G相关DEGs与16种免疫细胞类型和13种免疫途径之间的相关性
3.功能富集分析
接下来，采用GO和KEGG富集分析探究10个免疫相关m7G-DEGs的分子功能和通路。DEGs的BP主要参与对病毒的防御反应、凋亡过程、固有免疫反应、肽基丝氨酸磷酸化以及宿主对病毒防御反应的正向调节(图5A)。发现这些DEGs显著富集于细胞质、细胞质、皱褶膜、PML小体和核质(图5B)。MF中主要参与蛋白激酶活性、蛋白丝氨酸/苏氨酸激酶活性、蛋白丝氨酸/苏氨酸/酪氨酸激酶活性、单链RNA结合、ATP结合(图5C)。最重要的是，KEGG分析显示这些与m7G相关的DEGs在以下几个方面富集:单纯疱疹病毒1型感染、mTOR信号通路、HIF-1信号通路、胰岛素抵抗、NF – κ B信号通路和MAPK信号通路(图5D),此外，为了进一步识别RAS样本中的主要信号通路，使用GSEA方法对整个转录组数据进行了富集分析。如图6A-F所示，这些基因与T细胞受体、趋化因子、VEGF、JAK-STAT、血小板形态发生、细胞衰老调节等信号通路强相关，这与DEGs的GO和KEGG分析结果一致。
图5 RAS组和正常组之间10个免疫相关
m7G-DEGs的富集分析
图6 基于RAS和正常组之间的整个转录组数据的
基因集富集分析（GSEA）
4.PPI网络和多因子调控网络的构建以及m7G相关基因的验证
利用STRING数据库构建10个免疫相关m7G-DEGs的PPI网络，并在Cytoscape软件中进行可视化。CytoHubba鉴定并展示了4个枢纽基因，包括DDX58、IFI27、IFIT5和PML(图7B)。其中DDX58位于核心基因的中心位置。近年来，利用在线数据库研究了这4个关键基因的多因子调控网络。如图7C所示，TFs – miRNAs – mrnas(枢纽基因)相互作用网络包含3个miRNAs (hsa-miR-423-3p、hsa-miR-10b-35p、hsa-miR-218-5p)和5个TFs (APEX1、SOX10、JDP3、AHR、JDP2)。
并进一步通过ROC曲线评估m7G相关的关键基因能否区分RAS患者和正常患者。如图8A-D所示，由DDX58, IFI27, IFIT5和PML组成的m7G基因特征显示出对RAS的良好预测价值。
图7 蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）
和多因子基因调控网络
图8 ROC曲线验证4个基因m7G特征对RAS的预测价值
5.候选药物的鉴定和疾病关联
将4个枢纽基因上传到Enrichr的DSigDB网站，确定了对RAS可能具有疗效的前10种治疗性化合物，并根据其综合评分进行排序，包括丙氯拉嗪、舒洛地尔、丙泊酚、特非那定、3 ‘ -叠氮-3 ‘ -脱氧胸腺嘧啶、氯培斯汀、噻氯匹定、乙酰己甲胺、再肉桂碱和更昔洛韦(图9)。此外，从创伤和损伤、精神障碍和免疫系统疾病三个方面分析了我们的枢纽基因与疾病的关联(图10A-D)。在创伤和损伤方面，最常见的疾病是心脏毒性、脑损伤和肺损伤。在精神障碍方面，发现所有4个枢纽基因都与焦虑、抑郁、认知障碍和学习障碍相关。此外，在免疫系统疾病中，一些重要的疾病包括哮喘、超敏反应和自身免疫性疾病。（ps：这里就凸显了作者思路创新性，利用相关Hub基因还进行了药物预测并且做了疾病关联，对完善研究思路，大大提高了科研价值）。
图9 药物特征数据库 （DSigDB） 中 10 个枢纽基因的前 4 个潜在治疗药物靶点
图10 使用比较毒理基因组学数据库（CTD）评估4个枢纽基因（DDX58，IFI27，IFIT5和PML）的基因-疾病联系
文章小结
这个文章最大的亮点是抓住热点，创新点在于首次证明了m7G在RAS发生发展过程中的存在， m7G与免疫景观分析进行结合，不局限于对疾病相关基因的鉴定，更是对利用疾病相关Hub基因进行了药物预测和疾病关联，提供了相应的治疗指导，虽然思路较为简单，但是胜在会抓热点，会结合相应发文套路！思路简单可复刻，各位科研打工人，快冲！
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