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研究背景与目的:肩袖腱病是临床常见的肌肉骨骼系统疾病,是引起肩部疼痛及肩袖撕裂的主要原因之一,给运动员及普通人带来了巨大的痛苦及经济负担。由于对疾病的发病机制的认识缺乏,无法针对性的治疗肩袖腱病,使得保守治疗方式有限及术后较高的再断裂率仍是临床面临的难题。因此,探究肩袖发病机制对指导临床治疗有着重要的意义。通过全转录组测序技术,以长链非编码RNA(long non-coding RNA,lncRNA)和环状RNA(circular RNA,circRNA)为代表的非编码RNA,在疾病的发生发展中的重要作用被不断发掘。筛查肩袖腱病中差异表达的非编码RNA及编码RNA,能为腱病的发病机制、诊断和治疗提供新的思路。为此,本研究通过对比肩袖腱病与正常肩袖表达谱,筛选差异表达lnc RNA、circ RNA和m RNA,通过生物信息分析探究潜在的靶点及通路机制。方法:通过磁共振、关节镜及组织学染色对5例肩袖腱病组织及5例配对正常肩袖标本进行鉴定;通过高通量测序技术对经鉴定的10例标本进行测序,对获得的RNA表达谱进行基因本体论(GO)、通路富集分析(KEGG)、共表达网络建立、内源竞争RNA机制(ceRNA)、蛋白-蛋白互相作用网络(PPI)、基因集富集(GSEA)等生物信息分析,对其中筛选的典型RNA进行q RT-PCR验证分析。通过高通量测序芯片对5组肩袖腱病和正常肩袖进行circRNA检测,筛选差异表达的circRNA,对circ RNA靶基因进行预测并进行GO、KEGG富集分析,同时构建ceRNA网络。结果:肩袖腱病在磁共振T2脂肪抑制像上表现非均质改变,肩袖内可以观察到点状或线状高信号影;关节镜下,肩袖腱病表面滑膜明显增生,肩袖组织变性,性状僵硬、无弹性,失去光亮色泽,成黄色改变。组织学切片染色显示,肩袖腱病组织胶原纤维失去正常排列状态,胶原厚度不一,胶原束极化状态被破坏,排列分离。肌腱细胞细胞核失去梭形形态,变为圆形,细胞核周围可见着色细胞质。阿利新蓝染色可见大量着色的黏蛋白存在于不规则排列的纤维束基质中。细胞基质内散在新生毛细血管丛。高通量测序结果显示,在|差异倍数(fold change,FC)|>2,P<0.01阈值下,共有419条lncRNAs和1541条mRNA差异表达。在GO富集分析中,差异基因主要富集于FATZ蛋白黏合、骨骼肌细肌丝组装、肌丝滑动、肌球蛋白-肌动蛋白滑动、肌肉结构成分等;KEGG通路分析显示,差异基因主要富集于柠檬酸循环、肾素-血管紧张素系统、鞘脂信号通路、乙醛酸和二羧酸代谢、B细胞受体信号通路和p53信号通路等;Ce RNA网络构建了包括139个lnc RNA、126m RNA和35miRNA在内的300节点和442处连接的网络。在这些RNA中,连接最多的分别是hsa-mi R-1273g-3p、NONHSAT224676.1和ARHGAP6。PPI网络构建提示了包括KLHL41和TNNT3等在内的基因为核心基因。所有表达不同基因的GSEA分析显示,正向调节基因主要富集于补体激活、免疫球蛋白复合物和循环免疫球蛋白介导的免疫反应。所有表达不同基因负向调节主要富集于DNA组装,DNA组装复合体和染色质组装或分解。qRT-PCR结果提示,挑选的3个lncRNA和3个mRNA(NONHSAT209114.1,ENST00000577806,NONHSAT168464.1,PLK2,TMEM214和IGF2)的表达趋势与测序结果相同,且在肩袖腱病组织中稳定表达。对circ RNA的表达谱分析显示,在|FC|>2,P<0.01阈值下,共筛选出94条差异表达的circRNA,在GO富集分析中,circRNA的亲本(parental)基因进行GO分类分析发现,与腱病相关的基因在生物学过程、细胞组分和分子功能三个分类中分别最多富集于细胞过程(cellular process)、细胞组分(cell part)和交联(binding)。富集分析提示,差异最显著富集于cAMP应答。KEGG通路分析显示,基因主要富集于细胞基质-受体交互作用、蛋白消化与吸收、细胞循环、B细胞信号通路、Fox O信号通路、NF-kappa B信号通路和T细胞信号通路等。Ce RNA网络构建了包括28个circRNA、46mRNA和13miRNA在内的87个节点的网络。其中自由能最高的ce机制为circRNA.8951-has-miR-6089-DNMT3B。结论:1.肩袖腱病组织中lnc RNA、circ RNA与mRNA表达谱存在显著改变。2.通过生物信息分析,发现了多个潜在的通路及核心位点的同时,也提示了免疫炎症反应可能是肩袖腱病的特征表现之一,为肩袖腱病的发病机制探讨提供了新的理论基础。3.qRT-PCR验证的相关lncRNA(NONHSAT209114.1,ENST00000577806,NONHSAT168464.1,PLK2,TMEM214和IGF2),可能在肩袖腱病的发病机制中起着重要的生物学作用。4.circRNA.8951-has-mi R-6089-DNMT3B这一ceRNA调控轴机制可能参与到肩袖腱病的发生中。