查看更多>>摘要:目的:基于生物信息学分析探究种植体周围炎(peri-implantitis)疾病发展中明显浸润的免疫细胞及关键的免疫相关基因.方法:整合美国国家生物技术信息中心基因表达数据库(gene expression omnibus,GEO)中的GSE106090、GSE33774及GSE57631数据集,通过单样本基因集富集分析(single-sample gene set enrichment analysis,ssGSEA)评估种植体周围炎及健康牙龈组织中的免疫细胞浸润分数,并利用套索算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)筛选关键的免疫基因.结果:整合3个数据集并去批次效应后,使用"ClusterProfiler"包实现种植体周围炎的基因本体论(gene ontology,GO)及京都基因与基因组百科全书(kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)数据库的富集分析,以识别在种植体周围炎中主要上调和下调的信号通路及生物学过程.本研究进一步将差异基因与ImmPort数据库中获得的免疫相关基因取交集,通过LASSO回归筛选变量后,成功鉴定关键的疾病免疫特征性基因,包括趋化因子CC配体18(C-C motif chemokine ligand 18,CCL18)、白细胞介素-1β(interleukin 1 beta,IL-1β)、补体C3(complement C3,C3)、白细胞介素-6(interleukin 6,IL6)、利钠肽受体-3(natriuretic peptide receptor 3,NPR3)、肽酶抑制因子-3(peptidase inhibitor 3,PI3)、白细胞免疫球蛋白样受体-B3(leuko-cyte immunoglobulin like receptor B3,LILRB3)、富亮氨酸重复序列 G蛋白偶联受体-4(leucine rich repeat containing G protein-coupled receptor 4,LGR4).随后,本研究进行与ssGSEA免疫浸润分数的相关性分析,这些基因与种植体周围软组织内明显增加的23种免疫细胞呈现出不同程度的相关性.通过GO和KEGG数据库的富集分析,发现IL1B、IL6、CCL18、C3、LGR4、PI3、LILRB3等基因主要参与体液免疫、适应性免疫、白细胞迁移以及皮肤表皮发育等生物过程,而NPR3主要与白细胞增殖和体液水平调节等生物过程相关.结论:通过运用生物信息学的方法对免疫相关差异基因进行筛选,本研究成功识别出8个关键的免疫特征性基因,参与了种植体周围炎免疫应答及炎症响应的多个环节,并对种植体周围炎疾病背景具有较高敏感性.这些免疫特征性基因的识别为深入理解种植体周围炎的发病机制以及开发新的治疗策略提供重要的分子靶标.