基于GEO数据库分析非酒精性脂肪肝关键分子机制

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G LP-1对非酒精性脂肪肝病大鼠胰岛素抵抗及 PKCε的影响

G LP-1对非酒精性脂肪肝病大鼠胰岛素抵抗及PKCε的影响周小俐;李东风;徐丽姝【期刊名称】《中国病理生理杂志》【年(卷),期】2015(000)004【摘要】目的：探讨胰高血糖素样肽1（ GLP-1）对非酒精性脂肪肝病SD大鼠的治疗作用及可能的机制。

方法：32只SPF级雄性SD大鼠（体重约130 g）随机抽取21只予高脂饮食（88％普通饲料＋10％猪油＋2％胆固醇），余下11只予普通饲料饮食作为空白对照组；12周后，将高脂饮食大鼠随机分为2组，每组10只：高脂组予高脂饮食并腹腔注射等体积的无菌生理盐水，治疗组予高脂饮食并腹腔注射利拉鲁肽（ GLP-1类似物）注射液（0.6 mg· kg－1· d－1）。

治疗4周后处死全部大鼠抽取静脉血并取肝脏组织。

全自动生化仪检测血清谷丙转氨酶（ALT）、谷草转氨酶（AST）、甘油三酯（TG）、总胆固醇（TC）及葡萄糖（GLU）含量；ELISA法测定血清胰岛素含量。

石蜡包埋肝组织做病理切片及HE 染色；real-time PCR法测定肝组织蛋白激酶Cε（PKCε） mRNA的表达，Western blot测定肝组织胞浆PKCε蛋白表达。

结果：与正常对照组相比，高脂组的ALT、AST、TG、TC、胰岛素抵抗指数及肝脂数均明显升高；GLP-1治疗组与高脂组相比ALT、AST、TG、TC、胰岛素抵抗指数及肝脂数均下降，差异有统计学意义（P＜0.05）；real-time PCR及Western blot结果提示高脂组PKCεmRNA及蛋白表达减少（P＜0.05）；GLP-1治疗组PKCεmRNA及蛋白表达增多（ P＜0.05）。

结论：GLP-1类似物可改善非酒精性脂肪肝的脂质代谢及胰岛素抵抗，该过程可能与PKCε有关。

【总页数】5页(P690-694)【作者】周小俐;李东风;徐丽姝【作者单位】南方医科大学，广东广州510515;广东省人民医院，广东省医学科学院，广东省老年医学研究所消化科，广东广州510080;广东省人民医院，广东省医学科学院，广东省老年医学研究所消化科，广东广州510080【正文语种】中文【中图分类】R363.2【相关文献】1.化浊解毒活血通络方对脑缺血再灌注损伤大鼠PKCδ、PKCθ和PKCε表达的影响 [J], 田军彪;徐丽娟;李希;万溪;高晶晶;牟萍;赵层闪;许斐;刘学飞;杨丽静2.塞来昔布对2型糖尿病大鼠非酒精性脂肪肝病相关的胰岛素抵抗的影响 [J], 张亚杰;靳爽;姜宁;田丰3.c-jun氨基末端激酶在非酒精性脂肪肝病胰岛素抵抗大鼠中的表达及意义 [J], 陈金虎;刘慧霞;张佳妮;全养雅;郭敏;谭莺4.GPR81激动剂对非酒精性脂肪肝病大鼠胰岛素抵抗的影响 [J], 张瑜;路青华;曹海芳;张生荣;王虎德5.电刺激大鼠小脑顶核对感觉皮层及基底节PKCγ和PKCδ表达的影响 [J], 邓志宽;董为伟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

MicroRNA21在非酒精性脂肪肝病中的分子机制

分子影像学杂志,2019, 42 (1): 87-90doi 10.12122/j.issn.1674-4500.2019.01.20• 87•MicroRNA-21在非酒精性脂肪肝病中的分子机制王秀梅,李昌平西南医科大学附属医院消化内科，四川泸州646000摘要:MicroRNA(miRNA)是一类内生的、长度为19~25个核苷酸的非编码小RNAs,其在细胞内具有多种调节作用，主要通过靶向mRNAS W3'-UTR区完全或不完全性结合，影响靶向基因表达的翻译和转录后调节，从而调节不同细胞的增殖，凋亡和分化等。

近来研究发现microRNA-21参与非酒精性脂肪肝病的发病，与其进展及预后相关。

综合研究发现micr〇RNA-21的表达可以通过多种靶标，如HMGCR、LRP6、PPAR-<x等参与非酒精性脂肪肝病及其相关并发症的发生发展。

本文就microRNA- 21在非酒精性脂肪肝病不同发展阶段中的作用及其分子机制作一综述，并为进一步的研究治疗非酒精性脂肪肝病提供依据。

关键词:非酒精性脂肪肝病;microRNA-21; microRNA-21粑标;分子机制Molecular mechanism of MicroRNA-21 in non-alcoholic fatty liver diseaseW AN G Xiumei, LI ChangpingDepartment of G astroenterology, Affiliated Hospital ofXinan Medical University, Luzhou 646000, ChinaAbstract: MicroRNAs (miRNAs) are endogenous, non-coding small RNAs of approximately 19-25 nucleotides in length, which have a variety of regulatory roles in cells.Such as regulating the proliferation, apoptosis and differentiation of different ceUs.etc, mainly by targeting completely or incompletely the 3-UTR region of mRNAs affects the translation and post-transcriptional regulation of targeted gene expression. Recent studies have found that microRNA-21 was involved in the pathogenesis of nonalcoholic fatty liver disease, which is related to its progression and prognosis. Comprehensive research found that the expression of microRNA-21 can be involved in the development of non-alcoholic fatty liver disease and its related complications through multiple targets, such as HMGCR, LRP6, PPAR-a. This article reviews the role and molecular mechanism of microRNA-21 in different stages of development of non-alcoholic fatty liver disease, and provides a basis for further research on the treaiment of non-alcoholic fatty liver disease.Kej^words: non-alcoholic fatty liver disease; microRNA-21; microRNA-21 target; molecular mechanism非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)是一种肝脏代谢失调疾病，指在没有过多的酒精摄人(典型的阈值为男性<30 g/d，女性<20 g/d)的情况下，出现脂肪肝、脂肪浸润加炎症，和肝细胞性气球变性[非酒精性脂肪性肝炎(NASH)][1]。

AQP9在非酒精性脂肪肝中作用机制的研究的开题报告

AQP9在非酒精性脂肪肝中作用机制的研究的开题报
告
开题报告：
题目：AQP9在非酒精性脂肪肝中作用机制的研究
摘要：
非酒精性脂肪肝（NAFLD）是一种常见的慢性代谢性疾病，在全球范围内影响大量人群。

据悉，NAFLD的发病率已达到20-30%，特别是在肥胖和糖尿病患者中更为常见。

研究表明，AQP9在NAFLD中起重要作用。

然而，AQP9的作用机制仍不清楚。

因此，我们计划在这项研究中探讨AQP9在NAFLD发病中的作用机制。

研究内容：
1. 使用酶联免疫吸附实验（ELISA）检测患有NAFLD的患者和正常人群AQP9的表达水平；
2. 采用Western blot和免疫印迹检测法检测AQP9对NAFLD相关基因的表达；
3. 筛选AQP9与其他转录因子的交互作用；
4. 建立AQP9小鼠模型，观察AQP9与NAFLD的相关性；
5. 研究AQP9的调节机制，并探讨其对NAFLD的影响。

研究意义：
本研究可以深入了解AQP9在NAFLD发病机制中的作用，更全面地阐明NAFLD的病因学特点及其调控机制，为预防和治疗NAFLD提供新的理论依据和研究思路。

非酒精性脂肪性肝病的脂质组学研究

组学研究中关键代谢节点的结构和功能。随着脂质组学平台的发展，ＭＳ技术将在鉴定和定量脂质方面占主导地位。ＭＳ技术主要分为三组，一组第
高，这都表明 △ ９乙酰辅酶Ａ脱氢酶活性的增加是对ＮＡＬＦＤ患者脂肪酸过量时一种适应性但不充分的反应。另外，不饱和脂肪酸（ＵＦ包括１：ｎ６多ＰＡ）者详细的脂肪酸代谢途径的图谱，确定了ＮＬＡＦＤ患者脂肪生成的增加，多数脂质类中的单不饱和脂肪酸与饱和脂肪酸的比值增加，特别是总血浆单不饱和脂肪酸棕榈酸（６１＿，子１：ｎ７分
治疗。
关键词：非酒精性脂肪性肝病；脂质组学；生物信息学；制机
ＤＯＩ０３６／．ｓｎ１７ — ３Ｘ．０２０．０：１．９９ｊｉｓ．６３５４２１．３０２
非酒精性脂肪性肝病（ＮＡＦＤ）Ｌ的疾病谱包括单纯性脂肪肝（Ｆ、酒精性脂肪性肝炎ＳＬ）非
用ＭＳ方法，析ＳＬ患者（分Ｆ＝２）ＮＡＨ患者５和Ｓ（＝５）０血浆脂质和类花生酸代谢产物的变化＿。该９］
物学的发展而迅速扩大的研究领域＿］５。脂质组学
研究技术的发展为揭示ＮＡＦＤ发生发展机制、Ｌ寻找疾病诊断标志物提供了有力的技术支持。本文
中含有１个碳原子、个双键，６１属７系列脂肪酸）和油酸（８ｌ－）１：ｎ９的含量在ＳＬ和ＮＨ组中显著升ＦＡＳ

基于多重生物信息学预测非酒精性脂肪性肝病与缺血性脑卒中共病的潜在机制

基于多重生物信息学预测非酒精性脂肪性肝病与缺血性脑卒中共病的潜在机制王维;赵晓东;魏明清;雷华斌;温豆;薛旭升【期刊名称】《延安大学学报:医学科学版》【年(卷),期】2022(20)4【摘要】目的通过多重生物信息学分析探索非酒精性脂肪性肝病(non-alcoholic fatty liver disease,NAFLD)与缺血性脑卒中(ischemic stroke,IS)共病的潜在机制。

方法根据纳入标准,从GEO数据库中分别下载NAFLD、IS高通量芯片数据集并进行预处理。

利用加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)分别对NAFLD、IS各自数据集构建共表达网络,进一步筛选与NAFLD、IS临床特征具有相关性的模块和基因,对NAFLD和IS潜在的共病基因进行富集分析,通过CytoNCA初步筛选NAFLD、IS共病的关键基因。

用mirTarBase等数据库预测NAFLD与IS共病关键基因的相关微小RNA(miRNA),用Enrichr数据库预测NAFLD与IS关键性共病关键基因的相关转录因子(transcription factors,TF),构建miRNA-TF-mRNA调控网络。

用DSigDB数据库预测与NAFLD、IS共病基因相关的药物分子。

结果NAFLD与IS有86个潜在共病基因,GO功能富集分析显示NAFLD与IS共病基因主要参与炎症反应、固有免疫反应、适应性免疫反应等生物过程;KEGG分析显示NAFLD与IS共病基因主要参与细胞因子-细胞因子受体相互作用、细胞粘附分子信号通路。

通过CytoNCA插件初步筛选出BTLA、CCR7、POU2AF1等13个NAFLD与IS共病的关键基因;miRNA-TF-mRNA调控网络显示NAFLD与IS的关键性共病基因是BTLA、CCR7、POU2AF1,关键共病miRNA是hsa-miR-335-5p,关键共病TF是NR1H3;最后,维生素D3、阿托伐他汀可能作为针对NAFLD与IS共病的常见药物。

非酒精性脂肪性肝病与相关肝细胞肝癌研究进展

非酒精性脂肪性肝病与相关肝细胞肝癌研究进展作者：王玉洁覃后继易廷庄黄嘉伟来源：《中国医学创新》2024年第14期*基金项目：广西自然科学基金项目（2020GXNSFAA297170）；2020年百色市科学研究与技术开发计划-新冠肺炎病毒感染防治专项项目（百科20203215）【摘要】非酒精性脂肪性肝病（non-alcoholic fatty liver disease，NAFLD）是一种以肝脏脂肪沉积为主的代谢性疾病，可导致肝脏脂肪变性、肝硬化及肝细胞肝癌（hepatocellular carcinoma，HCC）的发生发展。

NAFLD与NAFLD相关HCC有着相似的多元化发病机制：胰岛素抵抗、脂肪代谢、遗传易感性、免疫失调、肠道菌群紊乱、铁沉积等。

近些年随着NAFLD的患病率的增加，NAFLD相关HCC患病率也逐年增加，因此提早监测预防NAFLD 相关HCC发生显得尤为重要。

本文综述了NAFLD相关HCC的流行病学、发病机制、监测及预防，为认识NAFLD相关的HCC现状及预防奠定了基础。

【关键词】非酒精性脂肪性肝病肝细胞肝癌分子机制疾病进展Research Progress of Non-alcoholic Fatty Liver Disease and Related Hepatocellular Carcinoma/WANG Yujie， QIN Houji， YI Tingzhuang， HUANG Jiawei. //Medical Innovation of China， 2024， 21（14）： -178[Abstract] Non-alcoholic fatty liver disease （NAFLD） is a metabolic disease dominated by fat deposition in the liver， which can lead to the occurrence and development of hepatic steatosis，cirrhosis and hepatocellular carcinoma （HCC）. NAFLD and NAFLD-related HCC share similar diversified pathogenesis， including insulin resistance， fat metabolism， genetic susceptibility，immune dysregulation， intestinal flora disorder， iron deposition， and so on. In recent years，with the increase of the prevalence of NAFLD， the prevalence of NAFLD-related HCC has also increased year by year， so early monitoring and prevention of NAFLD-related HCC are particularly important. This article reviews the epidemiology， pathogenesis， surveillance and prevention of NAFLD-related HCC， which lays a foundation for understanding the current situation and prevention of NAFLD-related HCC.[Key words] Non-alcoholic fatty liver disease Hepatocellular carcinoma Molecular mechanisms Progression of diseaseFirst-author's address： Graduate School of Youjiang Medical University for Nationalities，Baise 533000， Chinadoi：10.3969/j.issn.1674-4985.2024.14.041非酒精性脂肪性肝病（non-alcoholic fatty liver disease，NAFLD）因在全球迅速地增長，变得越来越普遍，全球成年人群中NAFLD患病率占25%～30%[1]，NAFLD逐渐成了全世界慢性肝病的最常见病因。

加权基因共表达网络鉴定非酒精性脂肪肝核心基因

Advances in Clinical Medicine 临床医学进展, 2023, 13(7), 12148-12154 Published Online July 2023 in Hans. https:///journal/acm https:///10.12677/acm.2023.1371703加权基因共表达网络鉴定非酒精性脂肪肝核心基因马博艺青岛大学附属医院消化内科，山东青岛收稿日期：2023年6月25日；录用日期：2023年7月19日；发布日期：2023年7月31日摘要非酒精性脂肪肝是指肝脏脂肪累计超过5%。

据统计，非酒精性脂肪肝已成为世界范围内最常见的慢性肝脏疾病，影响全球25%成年人口。

大约30%的非酒精性脂肪肝患者最终会发展到肝纤维化，肝硬化，肝癌。

然而，目前尚未有有效的药物能逆转这一过程。

加权基因共表达网络致力于计算每个模块与样本之间的关联性，并寻找网络中的核心基因，为疾病治疗筛选候补靶点。

本研究中，我们通过分析57例患者肝脏转录组测序数据，构建了非酒精性脂肪肝共表达基因网络。

筛选出与非酒精性脂肪肝高度相关的模块，并对模块内基因进行KEGG 富集分析及蛋白互作网络构建，鉴定到30个调控非酒精性脂肪肝进展的关键基因。

这30个核心基因中，TGF-β推动了非酒精性脂肪肝向肝癌进展，可能是治疗非酒精性脂肪肝潜在的靶点，为开发非酒精性脂肪肝治疗新靶点提供了理论基础。

关键词非酒精性脂肪肝，加权基因共表达网络，蛋白互作网络，核心基因Weighted Gene Co-Expression Network Identifying Core Nonalcoholic Fatty Liver Disease GenesBoyi MaDepartment of Gastroenterology, Affiliated Hospital of Qingdao University, Qingdao ShandongReceived: Jun. 25th , 2023; accepted: Jul. 19th , 2023; published: Jul. 31st , 2023AbstractNon-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is defined as an accumulation of more than 5% fat in the马博艺liver. According to statistics, NAFLD has become the most common chronic liver disease world-wide, affecting 25% of the adult population worldwide. Approximately 30% of people with NAFLD will eventually progress to liver fibrosis, cirrhosis and liver cancer. However, there are no effec-tive drugs that can reverse this process. Weighted gene co-expression networks work to calculate the association between each module and the sample, and to find core genes in the network to screen candidate targets for disease treatment. In this study, we constructed a co-expression gene network for NAFLD by analysing liver transcriptome sequencing data from 57 patients. Modules highly associated with NAFLD were screened, and 30 key genes regulating NAFLD progression were identified by KEGG enrichment analysis and protein interaction network construction of genes within the modules. Among these 30 core genes, TGF-β drives the progression of NAFLD to hepatocellular carcinoma and may be a potential target for the treatment of NAFLD, providing a theoretical basis for the development of new targets for the treatment of NAFLD.KeywordsNon-Alcoholic Fatty Liver Disease, WGCNA, PPI, Hub GenesThis work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0)./licenses/by/4.0/1. 背景据统计，非酒精性脂肪肝(NAFLD)在全球成年人口中的发病率为25%，已成为慢性肝病最主要的原因[1]。

非酒精性脂肪性肝病细胞模型中胆固醇代谢紊乱机制

学报Journal of China Pharmaceutical University 2023，54（4）：490 - 500490非酒精性脂肪性肝病细胞模型中胆固醇代谢紊乱机制章玉婷1，王安慧1，杨晋妮1，林佳纯1，田媛1，董海娟2，张尊建1，宋瑞1*（1中国药科大学药物质量与安全预警教育部重点实验室，南京 210009；2中国药科大学公共实验室平台，南京 210009）摘要肝脏胆固醇代谢紊乱在非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）的发生发展中具有重要作用。

为揭示饱和脂肪酸诱导肝细胞胆固醇稳态失衡的分子机制，采用棕榈酸诱导HepG2细胞，通过油红O染色、试剂盒测定细胞内甘油三酯（TG）和胆固醇（TC）含量评估脂质累积；采用RT-qPCR和Western blot检测与胆固醇稳态相关基因和蛋白表达水平；LC-MS/MS检测细胞胆汁酸和线粒体氧甾醇水平。

结果发现，棕榈酸处理后，细胞内脂滴明显累积且TG与TC含量显著升高（P < 0.000 1）；胆固醇合成和摄取相关基因表达无明显变化，但ABCG5和LXRα蛋白表达显著下调，表明胆固醇外排减少；负责胆汁酸替代合成的限速酶STARD1和CYP7B1基因表达显著增强，线粒体中胆固醇、27-羟基胆固醇（27-OHC）以及细胞中鹅去氧胆酸（CDCA）水平明显升高。

本研究结果表明，棕榈酸刺激后可能通过抑制胆固醇外排和促进胆汁酸合成扰乱胆固醇稳态。

关键词非酒精性脂肪性肝病；胆固醇代谢；氧甾醇；胆汁酸；STARD1中图分类号R965 文献标志码 A 文章编号1000 -5048（2023）04 -0490 -11doi：10.11665/j.issn.1000 -5048.2023032401引用本文章玉婷，王安慧，杨晋妮，等.非酒精性脂肪性肝病细胞模型中胆固醇代谢紊乱机制［J］.中国药科大学学报，2023，54（4）：490–500.Cite this article as：ZHANG Yuting，WANG Anhui，YANG Jinni，et al. Mechanisms of cholesterol metabolism imbalance in a PA-induced non-alcoholic fatty liver disease cell model［J］.J China Pharm Univ，2023，54（4）：490–500.Mechanisms of cholesterol metabolism imbalance in a PA-induced non-alcoholic fatty liver disease cell modelZHANG Yuting1, WANG Anhui1, YANG Jinni1, LIN Jiachun1, TIAN Yuan1, DONG Haijuan2, ZHANG Zunjian1, SONG Rui1*1Key Laboratory of Drug Quality Control & Pharmacovigilance, China Pharmaceutical University, Ministry of Educational, Nanjing 210009; 2The Public Laboratory Platform of China Pharmaceutical University, Nanjing 210009, ChinaAbstract Liver cholesterol metabolism disorder plays an important role in the development of non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD).In order to reveal the molecular mechanism of cholesterol homeostasis imbalance induced by saturated fatty acids, HepG2 cells were stimulated with palmitic acid (PA).Lipids accumulation was analyzed by Oil Red O staining, intracellular triglyceride and cholesterol quantification.The level of genes and proteins related to cholesterol homeostasis was measured by RT-qPCR and western blotting.Additionally, intracellular bile acids and mitochondrial oxysterols were detected by LC-MS/MS.The results demonstrated that intracellular lipids such as TG and TC were significantly increased in the model with PA stimulation.Although no significant difference was detected in genes related to cholesterol synthesis and uptake, the protein expression of ABCG5 and LXRα were significantly down-regulated, indicating a decrease in cholesterol efflux.Meanwhile, the gene expression of STARD1and CYP7B1, which are responsible for bile acid alternative synthesis, were markedly enhanced, along with a significant increase of cholesterol and 27-OHC in mitochondria and CDCA in cells.These results suggested that PA overload may disrupt cholesterol homeostasis by inhibiting cholesterol efflux and promoting bile acids synthesis.Key words non-alcoholic fatty liver disease(NAFLD); cholesterol metabolism; oxysterols; bile acids; STARD1收稿日期2023-03-24 *通信作者Tel：************E-mail：songrui_cpu@第 54 卷第 4 期章玉婷，等：非酒精性脂肪性肝病细胞模型中胆固醇代谢紊乱机制非酒精性脂肪肝病（non-alcoholic fatty liver disease,NAFLD）是一种与2型糖尿病、肥胖和心血管疾病密切相关的代谢综合征。

探讨非酒精性脂肪肝机制的实验研究

探讨非酒精性脂肪肝机制的实验研究摘要】目的：观察非酒精性脂肪肝大鼠PI3K/Akt-mTOR信号通路相关指标、IL-1β、NF-κBp65变化，探讨上述指标在非酒精性脂肪肝发病中的作用。

方法：30只SPF级♂SD大鼠，按体重随机分为正常组、模型组，采用改良高脂餐法制备脂肪肝模型。

应用光镜、透射电镜等技术观察大鼠肝脏组织形态学变化，应用Real-time PCR技术检测PI3K/Akt-mTOR信号通路相关指标、IL-1β、NF-κBp65 mRNA表达。

结果：光镜下见模型组大鼠肝细胞脂变，以中央静脉周围为主，胞浆内充满大量脂肪空泡，形成脂肪细胞，100%存在小叶内炎症，以单核细胞、淋巴细胞浸润为主；电镜下见模型组线粒体增大、肿胀、线粒体内嵴脱落，减少，基质变淡，部分细胞坏死，胞浆内充满脂滴。

模型组P85、P-Akt、mTOR、IL-1β、NF-κBp65 mRNA表达均呈高表达变化，与正常组比较，有统计学意义（P＜0.05）。

结论：炎症状态下PI3K/Akt-mTOR信号通路过度活化介导肠源性内毒素血症在非酒精性脂肪肝的发生、发展中占据重要地位，提示阻断PI3K/Akt-mTOR通路可能为非酒精性脂肪肝的防治提供新的思路。

【关键词】PI3K/Akt-mTOR信号通路；肠源性内毒素血症；非酒精性脂肪肝【中图分类号】R295【文献标识码】B【文章编号】1005-0515(2011)10-0407-02非酒精性脂肪肝（nonalcoholic fatty liver disease,NAFLD）是指对肝脂类输入或合成和其输出或氧化之间平衡具有调控作用的局部或系统性因素的改变，导致甘油三酯在肝内堆积超过肝脏湿重5%，使肝脏对此后的损害变得易感，最终导致肝细胞炎症和纤维化的一种疾病［1］。

1980 Ludwig首次提出NAFLD病名，迄今30余年［2］。

流行病学调查发现NAFLD现己成为仅次于慢性病毒性肝炎、酒精性肝病的重要肝硬化前期病变之一［3］，目前该病确切机制尚未阐明，医学界比较公认是“二次打击学说”，即胰岛素抵抗（insulin resistance,IR）所致甘油三酯堆积看作是对肝脏第一次打击，而在肝脏脂肪沉积基础上所发生的氧应激和脂质过氧化则形成二次打击。

综合生物信息学与机器学习筛选非酒精性脂肪性肝炎的趋化因子相关核心基因

㊃消化专栏㊃[收稿日期]2023-03-16[基金项目]广西壮族自治区卫生与健康委员会自筹经费科研课题(Z 20210082㊁Z -B 20231296);柳州市人民医院院内立项科研项目(l r y 202311㊁l r y202309)[作者简介]莫双阳(1986-),男,壮族,广西柳州人,广西医科大学附属柳州市人民医院副主任医师,医学博士研究生,从事消化内科疾病诊治研究㊂*通信作者㊂E -m a i l :l z r y ji a x i m o d u o 2016@163.c o m 综合生物信息学与机器学习筛选非酒精性脂肪性肝炎的趋化因子相关核心基因莫双阳1,伍文红1,韦海小1,覃海燕1,李俩2*(1.广西医科大学附属柳州市人民医院消化内科,广西柳州545006;2.广西医科大学附属柳州市人民医院感染科,广西柳州545006) [摘要] 目的综合运用生物信息学方法及机器学习算法筛选与非酒精性脂肪性肝炎相关的趋化因子核心基因㊂方法公共数据库G E O 下载非酒精性脂肪性肝病芯片数据集G S E 49541,采用Rs t u d i o 软件进行差异分析筛选差异基因,对差异基因进行G O 功能注释和K E G G 信号通路富集分析,将差异基因与趋化因子通路相关基因集取交集获取趋化因子相关差异基因,然后采用机器学习L A S S O 回归及S VM -R F E 算法筛选核心基因,通过G e n e m a n i a 数据库构建核心基因互作网络图,构建核心基因列线图预测模型,并通过R O C 曲线验证列线图效能㊂结果共筛选获取差异基因148个,G O 及K E G G 富集分析提示差异基因富集于脂质代谢㊁趋化因子㊁细胞外基质等㊂最后筛选获得核心基因C C L 19㊁C D 24㊁R O B O 1㊁S L C 12A 2,构建核心基因互作网络图,基于核心基因建立N A S H 列线图预测模型,该模型R O C 曲线的A U C =0.997,95%置信区间(c o n f i d e n c e i n t e r v a l ,C I )为0.988~1.000㊂结论C C L 19㊁C D 24㊁R O B O 1㊁S L C 12A 2可能与非酒精性脂肪性肝炎发生与进展密切相关,有望成为诊断和精准治疗的潜在靶点㊂[关键词] 非酒精性脂肪性肝炎;生物信息学;机器学习;趋化因子 d o i :10.3969/j .i s s n .1007-3205.2024.02.008 [中图分类号] R 575.5 [文献标志码] A [文章编号] 1007-3205(2024)02-0165-07I n t e g r a t e d i d e n t i f i c a t i o no f t h e c h e m o k i n e -r e l a t e dk e y g e n e s u n d e r l y i n g t h e p r o g r e s s i o no f n o n a l c o h o l i c s t e a t o h e p a t i t i s v i ab i o i n f o r m a t i c s a n dm a c h i n e l e a r n i n gMOS h u a n g -y a n g 1,WU W e n -h o n g 1,W E IH a i -x i a o 1,Q I N H a i -y a n 1,L IL i a n g2*(1.D e p a r t m e n t o f G a s t r o e n t e r o l o g y ,L i u z h o uP e o p l e 'sH o s p i t a lA f f i l i a t e d t oG u a n gx iM e d i c a l U n i v e r s i t y ,L i u z h o u 545006,C h i n a ;2.D e p a r t m e n t o f I n f e c t i o u sD i s e a s e s ,L i u z h o uP e o pl e 's H o s p i t a lA f f i l i a t e d t oG u a n g x iM e d i c a lU n i v e r s i t y ,L i u z h o u 545006,C h i n a )[A b s t r a c t ] O b je c t i v e T o i n t e g r a t e d l y i d e n t if y t h e c h e m o k i n e -r e l a t e dk e yg e n e su n d e r l y i n g th e p r o g r e s si o no f n o n a l c o h o l i c s t e a t o h e p a t i t i s (N A S H )v i ab i o i n f o r m a t i c s a n dm a c h i n e l e a r n i n g .M e t h o d s T h e d i f f e r e n t i a l l y e x p r e s s e d g e n e s (D E G s )a f t e r d o w n l o a d o f N A S H d a t a s e t s G S E 49541f r o m p u b l i cd a t a b a s et h e G e n eE x pr e s s i o n O m n i b u s (G E O )w e r ei d e n t i f i e dv i a R s t u d i o s o f t w a r e .F u r t h e r ,t h eG e n eO n t o l o g y (G O )f u n c t i o n a l a n n o t a t i o n a n dK y o t oE n c y c l o p e d i a o fG e n e s a n dG e n o m e s (K E G G )e n r i c h m e n t a n a l ys e sw e r e p e r f o r m e d .T h eD E G s a n d c h e m o k i n e -r e l a t e d g e n e s e t sw e r e i n t e r s e c t e d t o i d e n t i t y t h e d i f f e r e n t i a l l y e x pr e s s e d c h e m o k i n e -r e l a t e d g e n e s .㊃561㊃第45卷第2期2024年2月河北医科大学学报J O U R N A L O F H E B E I M E D I C A L U N I V E R S I T YV o l .45 N o .2F e b . 2024I d e n t i f i c a t i o no f t h ek e yg e n e sw a sa p p l i e dv i am a c h i n e l e a r n i n g L A S S Or e g r e s s i o na n ds u p p o r t v e c t o rm a c h i n e s-r e c u r s i v ef e a t u r ee l i m i n a t i o n(S VM-R F E).T h ek e yg e n ei n t e r a c t i o nn e t w o r k w a s e s t a b l i s h e d v i a t h eG e n e MA N I Ad a t a b a s e.T h e n t h e k e y g e n e n o m o g r a m m o d e l s i n p r e d i c t i o n w e r ec o n s t r u c t e d a n d t h e e f f e c t i v e n e s s o f n o m o g r a m s w a s v a l i d a t e d b y r e c e i v e r o p e r a t o r c h a r a c t e r i s t i c(R O C)c u r v e.R e s u l t s A t o t a lo f148D E G s w e r ei d e n t i f i e d.G O a n d K E G G a n a l y s e s r e v e a l e dt h a tD E G sw e r e m a i n l y e n r i c h e di nf a t t y a c i d m e t a b o l i c p r o c e s s,c h e m o k i n e s i g n a l i n gp a t h w a y,a n d e x t r a c e l l u l a rm a t r i x.M o r e o v e r,f o u r k e y g e n e s,i n c l u d i n g C C L19,C D24, R O B O1,a n d S L C12A2,w e r ei d e n t i f i e d,a n d a k e y g e n ei n t e r a c t i o n n e t w o r k d i a g r a m w a s c o n s t r u c t e d.B a s e do n t h e k e y g e n e s,aN A S Hn o m o g r a m p r e d i c t i o nm o d e l w a s e s t a b l i s h e d,w i t h t h e a r e au n d e r t h eR O Cc u r v e(A U C)o f997a n d95%c o n f i d e n c e i n t e r v a l(C I)o f0.988-1.000.C o n c l u s i o n C C L19,C D24,R O B O1,a n dS L C12A2m i g h tb ec l o s e l y r e l a t e dt ot h eo c c u r r e n c e a n dd e v e l o p m e n t o fN A S H,a n da r ee x p e c t e d t ob e c o m e p o t e n t i a l t a r g e t s f o r i t se a r l y d i a g n o s i s a n d p r e c i s e t r e a t m e n t.[K e y w o r d s]n o n a l c o h o l i c s t e a t o h e p a t i t i s;b i o i n f o r m a t i c s;m a c h i n e l e a r n i n g;c h e m o k i n e非酒精性脂肪性肝病(n o n a l c o h o l i c f a t t y l i v e r d i s e a s e,N A F L D)的疾病谱包括单纯性脂肪性肝病(n o n a l c o h o l i c f a t t y l i v e r,N A F L)㊁非酒精性脂肪性肝炎(n o n a l c o h o l i cs t e a t o h e p a t i t i s,N A S H)及其相关肝硬化㊁肝细胞癌等[1]㊂N A F L很少伴有肝内炎症及纤维化,是N A F L D低风险的可逆性阶段,被认为是轻度N A F L D[2];相反N A S H是N A F L D的疾病进展阶段,可进展为肝纤维化㊁肝硬化及终末期肝功能衰竭[3],被认为是进展期N A F L D[4]㊂N A F L D 的发病机制与代谢综合征的各组分密切相关,尤其是肥胖㊁2型糖尿病和高血压[5]㊂N A F L向N A S H 进展的确切调控机制尚不完全明确,目前N A S H的诊断主要依靠影像学和组织学活检,无可靠的分子诊断标记物[6]㊂与N A F L相比,N A S H具有更强的炎症反应和免疫细胞浸润的特点[7],细胞因子[8]㊁趋化因子[9]及免疫细胞所致的炎症损伤和细胞凋亡在N A S H进展中起着关键作用[10]㊂趋化因子是损伤和炎症组织中炎症细胞运输㊁生长和活化的诱导剂, N A S H肥胖患者肝脏中趋化因子及其受体的表达升高[9]㊂趋化因子可能是N A F L D进展至N A S H 的重要驱动因素㊂生物信息学可对特定疾病分子机制进行高通量研究[6],因此本研究将综合利用生物信息学方法及机器学习,筛选N A F L向N A S H进展的趋化因子通路相关核心基因,为N A S H提供潜在的诊断标志物㊂1材料与方法1.1数据来源与处理从公共数据库G E O(h t t p s://w w w.n c b i.n l m.n i h.g o v/g e o/)中检索并下载数据集G S E49541㊂数据集G S E49541中包含40例轻度N A F L D(m i l d N A F L D)和32例进展期N A F L D(a d v a n c e d N A F L D)肝组织活检标本相关基因芯片数据,上述病例全部纳入研究,并进行基因探针名与基因通用名转换,数据集进行标准化㊂趋化因子通路相关基因集来源于G e n e c a r d s数据库,检索关键词为 c h e m o k i n ea n d p a t h w a y s ,共检索获取396个趋化因子通路相关基因(c h e m o k i n e p a t h w a y r e l a t e d g e n e s,C P R G s)㊂1.2差异分析与富集分析利用Rs t u d i o软件的l i mm aR包对数据集G S E49541中轻度N A F L D组和进展期N A F L D组芯片数据进行基因表达差异分析,筛选出2组间全部差异表达基因(d i f f e r e n t l y e x p r e s s e d g e n e s,D E G s),筛选标准为|l o g2F o l d C h a n g e(F C)|>0.585(F C为差异倍数)(P<0.05),应用g g p l o t2R包绘制差异基因火山图㊁热图㊂然后采用c l u s t e r P r o f i l e rR,对差异基因进行基因本体(g e n e o n t o l o g y,G O)功能富集分析和京都基因及基因组百科全书数据库(k y o t oe n c y l o p e d i ao f g e n e s a n d g e n o m e s,K E G G)信号通路富集分析,以了解其参与调控的生物学功能和信号通路,筛选条件设定为调整后P<0.05,使用在线工具微生信(h t t p s:// w w w.b i o i n f o r m a t i c s.c o m.c n/)绘制桑椹图及弦图㊂1.3筛选差异表达的F A T G s及基因相互作用网络构建将D E G s与396个C P R G s取交集以筛选差异表达的C P R G s,并通过Rs t u d i o软件通过2种机器学习算法L A S S O回归及支持向量机-递归特征消除(s u p p o r tv e c t o r m a c h i n e s-r e c u r s i v e f e a t u r e e l i m i n a t i o n,S VM-R F E)进一步筛选特征基因,最后将两种算法获取的特征基因取交集获取核心基因㊂并通过在线数据库G e n e m a n i a(h t t p://g e n e m a n i a.㊃661㊃河北医科大学学报第45卷第2期o r g/)构建核心基因相互作用网络图,进一步探索核心基因的生物学功能㊂1.4构建预测进展期N A F L D列线图及受试者工作曲线图并通过g g D C A R包,绘制核心基因预测进展期N A F L D的列线图(n o m o g r a m),并通过校准曲线㊁决策曲线(d e c i s i o n c u r v e a n a l y s i s, D C A)㊁临床影响曲线(c l i n i c a l i m p a c t c u r v e,C I C)评估列线图可靠性和临床获益情况,最后绘制相对应的受试者工作曲线(r e c e i v e r o p e r a t i n g c h a r a c t e r i s t i c,R O C),计算曲线下面积(a r e au n d e r t h e c u r v e,A U C),最终评估筛选获取的趋化因子通路核心基因对进展期N A F L D的预测效能㊂2结果2.1筛选差异基因在数据集G S E49541中共筛选获得148个D E G s,其中表达上调基因112个,表达下调基因36个,绘制差异基因火山图(图1A)及热图(图1B)㊂图1差异表达基因火山图与热图A.G S E49541差异基因火山图(红点表示上调基因,绿点表示下调基因,灰点表示无差异基因);B.G S E49541差异基因热图(a d v a n c e d表示进展期N A F L D组,m i l d表示轻度N A F L D组,红色表示上调,蓝色表示下调)F i g u r e1V o l c a n o p l o t a n d h e a t m a p o f d i f f e r e n t i a l l ye x p r e s s e d g e n e s2.2 G O功能注释及K E G G信号通路富集分析将148个D E G s进行G O及K E G G信号通路富集分析㊂G O功能富集分析结果显示,D E G s主要参与脂肪酸代谢㊁三酰甘油代谢及脂质转运等生物学过程(图2A)㊂K E G G信号通路富集分析结果显示, D E G s主要参与细胞外基质受体相互作用㊁趋化因子信号通路㊁细胞因子受体相互作用㊁T o l l样受体信号通路等(图2B)㊂表明进展期N A F L D差异基因主要涉及脂类代谢生物学功能,并参与调控趋化因子㊁细胞因子㊁固有免疫等炎症相关通路和细胞外基质反应,结果与N A S H脂质代谢紊乱㊁炎症失控㊁细胞外基质增多所致肝纤维化的临床病理特征一致,提示炎症反应在N A S H进展过程中扮演重要角色㊂图2G O及K E G G信号通路富集分析A.G O富集分析结果桑椹图;B.K E G G信号通路富集分析结果弦图F i g u r e2G Oa n dK E G G p a t h w a y e n r i c h m e n t a n a l y s e s2.3筛选进展期N A F L D核心基因并构建基因互作网络图采用维恩图展示D E G s与396个C P R G s取交集的结果,共筛选获取7个与趋化因子通路相关的差异基因C X C L6㊁C C L20㊁C C L19㊁S L C12A2㊁R O B O1㊁S I G I R R和C D24(图3A)㊂将上述7个基因纳入机器学习L A S S O回归与S VM-R F E分别筛选特征基因,其中L A S S O回归筛选获得5个特征基因,即C C L19㊁C X C L6㊁S L C12A2㊁R O B O1㊁C D24(图3B㊁3C),S VM-R F E筛选获得4个特征基因,即C D24㊁R O B O1㊁C C L19㊁S L C12A2 (图3D㊁3E)㊂最后将2种机器学习筛选获得的特征基因取交集,其中C D24㊁R O B O1㊁C C L19㊁S L C12A2均被两种算法纳入(图3F),成为进展期N A F L D的趋化因子通路相关核心基因(简称核心基因)㊂2.4核心基因并构建基因互作网络图构建核心基因C C L19㊁C D24㊁R O B O1㊁S L C12A2的基因互作网络图,结果提示核心基因主要参与调控趋化因子反应㊁趋化因子调控通路㊁白细胞迁移㊁白细胞趋化性㊁淋巴细胞迁移等(图4)㊂㊃761㊃河北医科大学学报第45卷第2期图3差异表达的C P R G s维恩图㊁L A S S O回归分析模型图㊁S V M-R F E模型图㊁核心基因维恩图A.差异表达的C P R G s维恩图;B.L A S S O回归特征筛选过程图;C.L A S S O回归各变量的系数变化图;D.S VM-R F E筛选变量的模型图,纳入4个特征变量时,模型准确性最高为0.97;E.S VM-R F E筛选变量的模型图,纳入4个特征变量时,模型的错误率最低为0.03;F.核心基因维恩图F i g u r e3C P RG sV e n nd i a g r a m,L A S S Or e g r e s s i o na n a l y s i s m o d e ld i a g r a m,S V M-R F E m o d e ld i a g r a m,a n dk e yg e n eV e n n d i a g r a mo f d i f e r e n t i a l e x p r e s s i o n图4核心基因互作网络图(连线颜色表示基因间互相作用的类型,饼图不同颜色表示基因调控的不同生物学功能)F i g u r e4K e y g e n e i n t e r a c t i o nn e t w o r k2.5构建预测进展期N A F L D列线图(n o m o g r a m)及R O C曲线利用核心基因C C L19㊁C D24㊁R O B O1㊁S L C12A2构建预测进展期N A F L D列线图模型(图5A),列线图的校准曲线具有极高的拟合度(m e a na b s o l u t ee r r o r=0.014),提示列线图准确性较高(图5B)㊂决策曲线提示联合使用核心基因构建的预测模型(n o m o g r a m)具有最好的临床决策价值(图5C),临床影响曲线提示预测模型与临床实际诊断符合度较高(图5D)㊂R O C曲线提示用于诊断进展期N A F L D时,C C L19的A U C=0.804, C D24的A U C=0.941,R O B O1的A U C=0.865, S L C12A2的A U C=0.884(图5E),而联合使用4个核心基因的n o m o g r a m预测模型时A U C=0.997, 95%置信区间(c o n f i d e n c e i n t e r v a l,C I)为0.988~ 1.000(图4F),提示预测模型具有极高的敏感度及特异度㊂㊃861㊃河北医科大学学报第45卷第2期图5核心基因预测进展期N A F L D列线图及R O C曲线A.核心基因C C L19㊁C D24㊁R O B O1㊁S L C12A2预测进展期N A F L D的列线图(n o m o g r a m);B.列线图模型的校准曲线图(实线表示列线图预测曲线,细虚线表示实际曲线,粗虚线表示理想曲线);C.列线图模型的决策曲线(横坐标表示风险概率阈值及损失获益比,纵坐标表示净收益);D.列线图的临床影响曲线(横坐标表示风险概率阈值及损失获益比,纵坐标表示人数,红色曲线表示在不同的概率阈值下,被模型判定为进展期N A F L D的人数;红色线条表示在不同的概率阈值下,被模型判定为高风险且真的为进展期N A F L D的人数);E.各核心基因预测进展期N A F L D的R O C曲线;F.核心基因n o m o g r a m预测模型的R O C 曲线F i g u r e5N o m o g r a ma n dR O Cc u r v e o f k e y g e n e s i n p r e d i c t i n g t h e p r o g r e s s i v eN A F L D3讨论N A F L D被认为是代谢综合征(m e t a b o l i c s y n d r o m e,M S)的一种肝脏表现形式[11],脂质堆积㊁脂质过氧化㊁氧化应激损伤及炎症反应共同参与了N A F L D的发生与进展,N A S H被认为是一种进展期N A F L D,可导致肝硬化㊁肝细胞癌等终末期肝病[12]㊂N A F L D的发病机制较为复杂,目前最为认可的是二次打击学说,其中胰岛素抵抗及肝脏内过量脂质堆积导致的肝细胞脂肪变性为第一次打击[13]㊂持续的肝脏炎症是从N A F L向N A S H进展的关键驱动因素㊂肝细胞脂质过氧化加剧及氧化应激损伤,线粒体功能障碍,免疫细胞浸润,炎症反应失控及细胞因子风暴等为第二次打击,增加肝脏对炎性坏死敏感性,从而加速N A S H过程及肝纤维化,最终导致肝硬化及诱发H C C[14]㊂N A S H和N A F L的关键区别在于炎症和纤维化的存在,而炎症和纤维化的出现与免疫细胞和免疫因子如趋化因子和细胞因子的作用密切相关[15]㊂趋化因子是一类通过趋化和激活白细胞参与免疫和炎症反应的趋化性细胞因子大家族,迄今为止,已鉴定出大约70余种表达于各种细胞类型和组织的趋化因子及趋化因子受体,而参与趋化因子及趋化因子受体调控及效应的基因多达上百种,共同构成了复杂的调控网络[16]㊂趋化因子系统可调控肝脏的炎症,临床和实验研究的证据表明,趋化因子及其受体在N A F L D患者的肝脏中增加,在诱导胰岛素抵抗㊁脂肪变性㊁炎症和肝脏纤维化中起关键作用[17]㊂因此,趋化因子通路相关基因在N A S H发生和进展过程中可能起着关键的调控作用,通过生㊃961㊃河北医科大学学报第45卷第2期物信息学筛选与N A F L D进展密切相关的核心基因,具有重要的研究价值和可行性㊂本研究采用生物信息方法和机器学习算法,通过分析公共数据库数据,进展期N A F L D组与轻度N A F L D组相比,共鉴定出148个表达量显著上调或下调的D G E s,富集分析提示D G E s主要参与细胞外基质受体相互作用㊁趋化因子信号通路㊁细胞因子受体相互作用㊁T o l l样受体信号通路的调控,提示免疫炎症反应及趋化因子与进展期N A F L D的发生发展密切相关㊂经机器学习算法筛选,明确C C L19㊁C D24㊁R O B O1㊁S L C12A2为与N A F L D进展密切相关的核心基因,4个基因均表现为一致性表达上调㊂基因相互作用网络提示核心基因主要参与调控趋化因子调控通路㊁白细胞趋化性㊁淋巴细胞迁移等,并构建了具有高效能的进展期N A F L D列线图(n o m o g r a m)预测模型,该模型具有极高的敏感性与特异度㊂C C L19是趋化因子配体家族的一员,参与炎症反应正常淋巴细胞的再循环和归巢,它特异性地结合趋化因子受体C C R7,并显示了对T淋巴细胞的趋化活性[18]㊂本研究的K E G G富集分析和基因相互作用网络均提示,C C L19参与了趋化因子信号通路与淋巴细胞迁移的调控,与文献报道相一致㊂有研究报道,在N A F L D患者中C C L19的表达与炎症信号通路[如T o l l样受体4(T L R4)和N F-κB]和促炎因子(I L-6和T N F-α)明显正相关,二甲双胍可显著抑制C C L19的高表达并改善肝脏脂肪变性与炎症[19]㊂C C L19/C C R7信号通路可促进高脂饮食诱导的胰岛素抵抗和肥胖[20]㊂因此,C C L19及其信号通路可通过参与调控胰岛素抵抗㊁炎症反应㊁白细胞与淋巴细胞趋化迁移等,影响N A S H的进展,有望成为精准治疗N A S H的潜在靶点㊂C D24编码在成熟粒细胞和B细胞上表达的唾液糖蛋白,并调节向这些细胞发出的生长和分化信号,脂肪细胞祖细胞亚群表达C D24对体内白色脂肪组织功能重建至关重要[21],而外周白色脂肪在胰岛素抵抗状态下的异常脂解,可导致大量游离脂肪酸转运及堆积于肝细胞内,诱发肝细胞脂肪变性[22]㊂此外,C D24的缺失可导致全身脂肪减少,葡萄糖稳态失衡和游离脂肪酸代谢紊乱[21]㊂R O B O1是分泌蛋白S l i t2的受体,可参与调节细胞的生长和迁移㊂肝纤维化患者肝组织中S l i t2㊁R O B O1的表达均显著升高,使用R O B O1的中和抗体拮抗其功能或使用s i R N A抑制R O B O1的表达,均可降低肝星状细胞表达纤维化标志物α-S MA[23]㊂C C N2/ C T G F可通过与S l i t2/R O B O信号通路的互相调控而促进肝纤维化[24]㊂S L C12A2编码一种钠离子依赖的离子转运体,其突变会导致细胞代谢的改变[25]㊂高脂饮食诱导的雄性W i s t a r大鼠N A F LD 模型中S L C12A2表达上调[26]㊂目前尚缺少C D24㊁R O B O1㊁S L C12A2与N A S H进展相关的机制研究报道,从现有文献汇总分析,C D24㊁R O B O1㊁S L C12A2可能通过影响外周脂肪细胞功能㊁脂肪酸代谢㊁细胞外基质调控等多种机制,调控N A S H及其所致肝纤维化的进展,这将为今后N A S H研究提供新的方向㊂综上,通过综合运用生物信息方法和机器学习算法,通过分析数据集G S E49541芯片数据,提示与趋化因子通路相关的核心基因C C L19㊁C D24㊁R O B O1㊁S L C12A2表达上调,可能参与了N A F L D 发生与N A S H进展的调控,上述核心基因对进展期N A F L D具有较高的预测效能,有望成为今后N A S H研究新的方向,并为进一步实验研究提供理论依据㊂[参考文献][1]田爱平,杨永峰.非酒精性脂肪性肝病诊断病理的重要性[J].临床肝胆志,2023,39(3):491-497.[2] M u r p h y S K,Y a n g H,M o y l a nC A,e t a l.R e l a t i o n s h i p b e t w e e nm e t h y l o m ea n dt r a n s c r i p t o m ei n p a t i e n t s w i t hn o n a l c o h o l i cf a t t y l i v e r d i s e a s e[J].G a s t r o e n t e r o l og y,2013,145(5):1076-1087.[3] C a m i l l e r i M,M a l h i H,A c o s t a A.G a s t r o i n t e s t i n a lc o m p l i c a t i o n s o f o b e s i t y[J].G a s t r o e n t e r o l o g y,2017,152(7):1656-1670.[4] K i m M C,P a r kJ G,J a n g B I,e t a l.L i v e r f i b r o s i s i sa s s o c i a t e dw i t h r i s k f o r c o l o r e c t a l a d e n o m a i n p a t i e n t sw i t hn o n a l c o h o l i cf a t t y l i v e rd i s e a s e[J].M e d i c i n e(B a l t i m o r e),2019,98(6):e14139.[5] H a g e m a n n C A,L e g a r t C,Møl l e r høj M B,e t a l.A l i v e rs e c r e t o m e g e n e s i g n a t u r e-b a s e d a p p r o a c h f o r d e t e r m i n 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基于生物信息学对非酒精性脂肪性肝病肝纤维化进展关键基因的挖掘与分析

基于生物信息学对非酒精性脂肪性肝病肝纤维化进展关键基因的挖掘与分析梁金强;任松;花欣【期刊名称】《中国医药导报》【年(卷),期】2024(21)13【摘要】目的基于生物信息学分析对非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)肝纤维化进展关键基因及潜在致病机制进行挖掘。

方法从GEO数据库获取数据集GSE49541,limma包筛选出差异表达基因(DEGs)后对其进行基因本体(GO)功能注释及京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路分析。

STRING数据库对DEGs构建蛋白质-蛋白质相互作用网络,并用Cytoscape筛选关键基因,利用Gene MANIA 分析关键基因的共表达网络和功能,最后基于药物特征数据库对关键基因进行药物预测。

结果进展期NAFLD与轻度NAFLD比较后,DEGs有65个,表达上调的基因58个,表达下调的基因7个。

GO功能分析强调了65个DEGs的分子功能集中在细胞外基质结构成分,KEGG通路分析显示,DEGs主要与细胞外基质受体相互反应等通路有关。

Cytoscape筛选出的10个关键基因为COL1A1、COL3A1、COL4A1、COL1A2、COL14A1、FBN1、LUM、THBS1、THBS2、SPP1。

Gene MANIA提示关键基因之间存在高度的共表达-互作网络,与细胞外基质结构成分等功能相关。

最后,药物预测分析发现,维甲酸和黄体酮是富集到最多关键基因的药物。

结论 NAFLD纤维化进展相关的10个关键基因可能成为其生物监测标志物并为分子靶向治疗提供线索。

【总页数】5页(P29-33)【作者】梁金强;任松;花欣【作者单位】西安交通大学第二附属医院干部病房普通外科;西安市人民医院西安市第四医院医学影像中心【正文语种】中文【中图分类】R575.2【相关文献】1.非酒精性脂肪性肝病进展相关基因的生物信息学分析2.基于LASSO回归的非酒精性脂肪性肝病进展性肝纤维化预测模型的构建及分析3.miR-150-5p在非酒精性脂肪性肝纤维化中的表达及靶基因的生物信息学分析4.基于生物信息学的非酒精性脂肪性肝病关键基因筛选及实验验证5.非酒精性脂肪性肝病差异表达基因的筛选和生物信息学分析因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

非酒精性脂肪性肝病机制及标志物的蛋白质组学研究的开题报告

非酒精性脂肪性肝病机制及标志物的蛋白质组学研究的开题报告一、选题背景：非酒精性脂肪性肝病（Nonalcoholic fatty liver disease, NAFLD）是由于异常脂质代谢引起肝脏脂肪沉积，包括脂肪肝（Nonalcoholic fatty liver, NAFL）和非酒精性脂肪性肝炎（Nonalcoholic steatohepatitis, NASH）两种类型。

NAFLD已成为全球最常见的肝病，尤其在发达国家中有快速增长的趋势。

NAFLD可以导致肝炎和肝硬化，严重情况下可能会导致肝癌和死亡。

然而，目前还没有明确的治疗方法。

因此，了解NAFLD的发病机制和寻找有效的标志物具有重要的研究价值。

二、研究目的：本研究旨在通过蛋白质组学研究，探索NAFLD的发病机制，并寻找有效的标志物，为NAFLD的治疗和预防提供新的思路和途径。

三、研究内容：本研究将利用蛋白质组学技术，对NAFLD患者和对照组的肝组织中的蛋白质进行差异分析，找到与NAFLD相关的蛋白质。

同时，对比分析NAFLD不同阶段的蛋白质组，探究NAFLD发展和进展的分子机制。

最后，从富含NAFLD相关蛋白质的组织中，筛选出可能的标志物，并进行鉴定和验证。

四、研究方法：1. 实验样本的采集：我们将采集NAFLD患者和健康对照组的肝组织。

2. 蛋白质组学分析：采用液相色谱-串联质谱技术(LC-MS/MS)对NAFLD患者和对照组的肝组织中的蛋白质进行差异分析。

3. 生物信息学分析：通过对差异表达蛋白质进行生物信息学分析，找到与NAFLD相关的代谢通路和分子机制。

4. 标志物的鉴定和验证：从富含NAFLD相关蛋白质的组织中，筛选出可能的标志物，并进行鉴定和验证。

五、研究预期成果：通过本研究，我们将探索NAFLD的发病机制，并找到可能的标志物，为NAFLD 的治疗和预防提供新的思路和途径。

此外，本研究还将为蛋白质组学方法在肝病研究中的应用提供实践经验。

非酒精性脂肪肝发生发展的分子机制及治疗方法的研究进展

非酒精性脂肪肝发生发展的分子机制及治疗方法的研究进展关桥伟;姜慧玲;盘强文
【期刊名称】《西南军医》
【年(卷),期】2016(018)005
【摘要】随着人们生活水平的提高与生活方式的改变，非酒精性脂肪肝（NAFLD）的发病率日益升高，目前我国NAFLD的患病率已达15.35%，且呈不断升高趋势。

为进一步认识非酒精性脂肪肝发生发展的分子机制，寻求NAFLD临床治疗最佳疗效的依据，本文就非酒精性脂肪肝发生发展的分子机制及其治疗进行综述。

【总页数】4页(P467-470)
【作者】关桥伟;姜慧玲;盘强文
【作者单位】646000四川泸州，西南医科大学生理教研室;646000四川泸州，西南医科大学生理教研室;646000四川泸州，西南医科大学生理教研室
【正文语种】中文
【中图分类】R575.5
【相关文献】
1.MicroRNA-494参与多种神经系统疾病发生发展的分子机制研究进展 [J], 李芳芳;赵海苹
2.雌激素及拮抗剂他莫昔芬在肝癌发生发展中的作用和分子机制的研究进展 [J],
王宏阳;李学英;潘有福
3.脂肪因子在非酒精性脂肪肝病发生发展中作用的研究进展 [J], 成艺坪; 张秀娟;
王思超; 周新丽
4.成纤维细胞活化蛋白-α促进肿瘤发生发展的相关分子机制及治疗现状的研究进展 [J], 李秋煊;段佳佳;林玥霄;刘敏;王莹
5.导致肝纤维化发生和发展分子机制的研究进展 [J], 张明晓;杨艳;方峰
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基于数据挖掘的非酒精性脂肪肝中医临床用药规律研究

基于数据挖掘的非酒精性脂肪肝中医临床用药规律研究作者：徐慧明王越敏张天嵩来源：《中国中医药信息》2014年第08期摘要：目的探讨中药复方治疗非酒精性脂肪肝的用药规律。

方法检索中国期刊全文数据库（1979年1月-2014年1月）、中文科技期刊数据库（1989年1月-2014年1月）和中国生物医学文献数据库（1979年1月-2014年1月）公开发表文献中治疗非酒精性脂肪肝的中药复方，建立相应数据库，采用频次分析、聚类分析和关联规则分析方法对中药复方进行数据挖掘。

结果共获得治疗非酒精性脂肪肝的中药复方107个，涉及药物179种、频次1499次；以使用频次≥10次的37种作为主要药物进行聚类分析，归为活血药、清热药、利湿药、补气药、消积药、化痰药、补阴药、行气药和泻下9大类；经关联规则分析，共得有趣关联规则33条，药对30对。

结论数据挖掘有助于解读中药复方治疗非酒精性脂肪肝的用药规律。

关键词：非酒精性脂肪肝；数据挖掘；中药复方；用药规律DOI：10.3969/j.issn.1005-5304.2014.08.011中图分类号：R2-05；R259.755 文献标识码：A 文章编号：1005-5304（2014）08-0038-04（每周饮酒折合酒精量小于40 g）、以肝实质细胞脂肪变性和脂肪贮积为特征的临床病理综合征[1]。

近年来脂肪肝病发病率不断上升，其发病呈全球化流行趋势，已成为发达国家和中国富裕地区慢性肝病的首要病因[2]。

中医学无“脂肪肝”这一病名，根据其发病特点药理学杂志，2007，23（1）：54-57.[6] 陈永法，曹文帅.帕罗西汀与氟西汀治疗抑郁症效果和不良反应的Meta分析[J].中国药物评价，2012，29（2）：143-154.[7] 孙学礼.精神病学[M].北京：人民卫生出版社，2008：5-8.[8] 沈学勇.经络腧穴学[M].北京：中国中医药出版社，2008：116，189， 213，246-258.[9] 张明远.精神科评定量表手册[M].长沙：湖南科学技术出版社，1998：197.[10] 史榕荇，吴茜.针刺百会、印堂对慢性应激模型体重及HPA轴影响的研究[J].针灸临床杂志，2007，23（1）：50-53.[11] 韩焱晶，李文迅.针刺对抑郁模型大鼠海马一氧化氮-环磷酸鸟苷转导通路的影响[J].针刺研究，2009，34（4）：236-241.[12] 段冬梅，图娅.针刺对抑郁症患者不同脑区的影响[J].中国针灸， 2009，29（2）：139-144.（收稿日期：2013-08-30；编辑：季巍巍）和大量临床实践，可将其归属为“痰证”、“胁痛”、“积聚”等范畴，近年来涌现出一批疗效显著的中药复方，但因学术流派、个人经验和学术观点的不同，处方用药上有明显差异，因此，对这些中医复方的药物组成进行分析，挖掘其用药规律，既是对中医专家宝贵临床经验的整理，也是对中医组方用药的梳理。

内脏脂肪在非酒精性脂肪性肝病中的研究进展(完整版)

内脏脂肪在非酒精性脂肪性肝病中的研究进展(完整版)非酒精性脂肪性肝病(non－alcoholic fatty liver disease, NAFLD)指除外大量酒精摄入和其他明确肝损伤因素所导致的肝细胞脂质过度沉积的肝脏疾病，其组织学分型包括单纯性脂肪肝和非酒精性脂肪性肝炎(non－alcoholic steatohepatitis, NASH)，NASH甚至会进展为肝纤维化、肝硬化和肝细胞癌等严重的肝脏疾病，全球约1/3的人口患有NAFLD [ 1 ]。

由于NAFLD与超重、肥胖、糖尿病和代谢功能障碍密切相关，2020年亚太肝病研究学会提出将NAFLD更名为代谢相关脂肪性肝病[ 2 ]，但该命名在学术界仍存在争议。

2023年6月欧洲肝脏研究学会、美国肝病研究学会和拉丁美洲肝脏研究学会将NAFLD再次更名为代谢功能障碍相关脂肪性肝病，该命名强调了NAFLD患者发生肝脂肪变性且至少具有一种特定心脏代谢危险因素[ 3 ]。

NAFLD会增加多种肝外并发症的发生风险，如心血管疾病、2型糖尿病、慢性肾病和肝外恶性肿瘤[ 4 ]。

腹部脂肪组织主要由内脏脂肪组织(visceral adipose tissue, VAT)和皮下脂肪组织(subcutaneous adipose tissue，SAT)构成，与SAT相比，VAT的增多易诱发NAFLD等代谢性疾病[ 5 ]，现对内脏脂肪在NAFLD中作用的最新研究进展进行综述。

一、NAFLD的发病机制NAFLD的发生涉及多因素和多步骤的代谢异常机制。

经典"双重打击学说"认为，在肝细胞中脂质过度积累基础上，触发炎症反应和氧化应激的第二重打击，导致NASH和肝纤维化形成。

近年提出的"多重打击学说"进一步解释了NAFLD的发生和发展是胰岛素抵抗、脂肪因子失衡、饮食因素、肠道微生物群、脂肪组织等多种危险因素之间的相互作用，尤其是脂肪组织功能障碍有着至关重要的作用[ 6 ]。

基于LC-MS技术非酒精性脂肪肝病痰湿证大鼠肝脏的脂质组学分析

环球中医药2023年10月第16卷第10期　Global Traditional Chinese Medicine,October 2023,Vol.16,No.101959　㊃基础研究㊃基金项目:山东中医药大学青年科研创新团队项目(校字[2020]54号)作者单位:250355　济南,山东中医药大学中医学院[张浩然(硕士研究生)㊁李毓秋㊁田琪(博士研究生)㊁于晗(硕士研究生)㊁王翔宇(本科生)㊁徐琬梨]作者简介:张浩然(1997-),2020级在读硕士研究生㊂研究方向:舌㊁脉㊁证及其相关性研究㊂E⁃mail:694710154@通信作者:徐琬梨(1981-),博士,副教授,硕士生导师㊂研究方向:舌㊁脉㊁证及其相关性研究㊂E⁃mail:138****2792@基于LC⁃MS 技术非酒精性脂肪肝病痰湿证大鼠肝脏的脂质组学分析张浩然　李毓秋　田琪　于晗　王翔宇　徐琬梨【摘要】　目的　从脂质组学层面探寻非酒精性脂肪肝病(nonalcoholic fatty liver disease,NAFLD)痰湿证的脂质生物标志物以揭示NAFLD 痰湿证的机理㊂方法　以高脂饲料喂养制备NAFLD 痰湿证大鼠模型,造模后痰湿证模型组大鼠的体质量㊁肝重明显升高(P <0.01或P <0.05),血清总胆固醇㊁血清甘油三酯及丙氨酸氨基转移酶㊁天冬氨酸氨基转移酶较正常组明显偏高(P <0.01或P <0.05);提示NAFLD 造模成功㊂采用液相色谱质谱联用技术对样本进行脂质组学分析,选用主成分分析和正交偏最小二乘法判别分析(orthogonal⁃partial least squares⁃discriminant analysis,OPLS⁃DA)并进行置换检验,避免检验模型过拟合㊂后根据OPLS⁃DA 的结果,设置变量投影重要度VIP>3.5㊁P <0.001且倍数变化>2或<0.5来寻找正常组与NAFLD 痰湿证组大鼠肝脏脂质的代谢物信息,寻找与NAFLD 痰湿证密切相关的差异性脂质生物标志物㊂结果　肝脏提取物的总离子流色谱图分离良好;质量控制样本聚集,重复性良好;主成分分析㊁偏最小二乘判别分析及OPLS⁃DA 模型验证显示组间明显聚集,模型拟合指数R 2=0.59,预测指数Q 2=-0.45㊂共筛选出23个潜在生物标志物,其中12个甘油三酯㊁一个甘油二酯呈上调趋势;磷脂酰胆碱(15∶0_20∶3)呈上调趋势,其余均呈下调趋势㊂结论　非酒精性脂肪肝痰湿证大鼠与正常对照组大鼠脂质代谢存在显著差异,其发病机制与甘油磷脂和甘油三脂等代谢异常相关,本研究筛选出的23个脂质生物标志物或可作为NAFLD 痰湿证的新的诊治依据㊂【关键词】　非酒精性脂肪肝病;　痰湿证;　脂质组学;　液相色谱质谱联用技术;　肝脏【中图分类号】　R259　【文献标识码】　A　doi:10.3969/j.issn.1674⁃1749.2023.10.005Lipidomic analysis of the liver in rats with nonalcoholic fatty liver disease with syndrome of phlegm⁃dampness based on LC⁃MSZHANG Haoran ,LI Yuqiu ,TIAN Qi ,YU Han ,WANG Xiangyu ,XU WanliSchool of Traditional Chinese Medicine ,Shandong University of Traditional Chinese Medicine ,Jinan 250355,ChinaCorresponding author :XU Wanli ,E⁃mail :138****2792@【Abstract 】　Objective To explore the lipid biomarkers of phlegm dampness syndrome innonalcoholic fatty liver disease (NAFLD)from the perspective of lipid histology to reveal the mechanism ofphlegm dampness syndrome in NAFLD.Methods A rat model of NAFLD with phlegm dampnesssyndrome was established by feeding with high fat diet.The body weight and liver weight of rats in themodel group of phlegm dampness syndrome were significantly increased,and the blood lipid indexes totalcholesterol,triglyceride(P <0.01or P <0.05),and liver lipids ALT,AST were significantly higher than1960　环球中医药2023年10月第16卷第10期　Global Traditional Chinese Medicine,October2023,Vol.16,No.10 those in the normal group(P<0.01or P<0.05).The samples were analyzed by liquid chromatography⁃mass spectrometry for lipomics.Principal component analysis(PCA)and orthogonal partial least⁃squares discriminant analysis(OPLS⁃DA)were used for displacement testing to avoid overfitting the test model.After that,based on the results of OPLS⁃DA,set VIP>3.5,P<0.001,and fold change>2or<0.5to searchfor liver lipid metabolite information of rats in the normal group and the NAFLD phlegm dampness syndromegroup,and to search for differential lipid biomarkers closely related to NAFLD phlegm dampness syndrome.Results　The total ion chromatogram of the liver extract was well separated;QC samples were clusteredwith good repeatability;PCA analysis,PLS⁃DA analysis,and OPLS⁃DA model validation showed significant aggregation between groups,with a model fitting index of R2=0.59,and a prediction index ofQ2=-0.45.A total of23potential biomarkers were screened out,among which12triglycerides and one diglyceride showed an upward trend;in phosphatidylcholine(15∶0_20∶3)showed an upward trend,while the rest showed a downward trend.Conclusion　There is a significant difference in lipid metabolismbetween rats with non alcoholic fatty liver syndrome of phlegm dampness and the normal control group,andits pathogenesis is related to abnormal metabolism of glycerol phospholipids and triglycerides.The23lipid biomarkers selected in this study may serve as a new basis for diagnosis and treatment of NAFLD syndromeof phlegm dampness.【Key words】　non⁃alcoholic fatty liver disease;　phlegm⁃dampness syndrome;　lipidomics;　liquid chromatography⁃mass spectrometry;　livers 非酒精性脂肪肝病(nonalcoholic fatty liver disease,NAFLD)是一种与胰岛素抵抗和遗传易感密切相关的代谢应激性肝脏损伤疾病[1],流行病学显示,NAFLD全球患病率为25%[2],严重威胁人类健康㊂因其关键致病因素为痰”和瘀”,故痰湿证是NAFLD的一种主要证型[3],且在已有的对NAFLD中医证型的临床研究中,痰湿证尤为常见㊂辨证论治是中医诊断学的基本原则,也是中医临床诊治的特色及核心,对个体的精准辨证与脂质组学的微观探索有异曲同工之妙㊂机体的生理病理改变往往伴随着代谢过程及成分的变化[4],NAFLD痰湿证的致病机制与代谢物紊乱密切相关[5],而脂质组学作为代谢组学的重要分支之一,为现代疾病的诊断提供了更有利的条件[6]㊂且中医证型具备多样性,根据脂质代谢在NAFLD 病程中的参与作用可推断其代谢标志物可能是区别NAFLD中医证型的微观物质基础及客观化依据㊂但目前国内有关对NAFLD痰湿证的脂质组学分析相对较少㊂本研究通过液相色谱质谱联用(liquid chromatography⁃mass spectrometry,LC⁃MS)技术检测正常组大鼠与造模后痰湿组大鼠肝脏脂质代谢物,探讨NAFLD痰湿证大鼠肝脏脂质代谢规律及特点,发现脂质代谢标志物,并探索痰湿证NAFLD证型的脂质代谢机制,有助于对NAFLD痰湿证进行精准辨证,为NAFLD痰湿证的诊断及有效防治提供新的科学依据㊂1　材料与方法1.1　仪器与试剂仪器:液相色谱仪(Thermo Vanquish)㊁质谱仪(Thermo QE Focus)㊁冷冻离心机(湘仪H1850⁃R)㊁混匀仪(其林贝尔BE⁃2600)㊁真空浓缩仪(eppendorf 5305)㊁滤膜(Jin Teng0.22μm PTFE)㊁组织研磨器(美壁MB⁃96)试剂:甲醇(色谱纯,Thermo)㊁乙腈(色谱纯, Thermo)㊁甲酸(色谱纯,TCI)㊁甲酸铵(色谱纯, Sigma)㊁氯仿(色谱纯,沃凯)㊁异丙醇(色谱纯,Ther⁃mo)㊂1.2　实验动物SPF级雄性8周龄SD大鼠,16只,购自济南朋悦实验动物繁育有限公司,合格证号: 370726210100095071;许可证号:SCXK(鲁)2019 0003㊂动物实验遵守实验动物伦理学要求㊂1.3　模型制备分组及验证大鼠适应性喂养7天后,以随机数字的方法分成两组,每组8只,每笼饲养数量不超过3只,光照12小时/天,饲养温度(24±1)℃,相对湿度45%~70%,自由摄食和摄水㊂模型组采用高脂饲料(基础饲料+2%胆固醇㊁10%猪油)喂养诱导造模[7],正常对照组采用普通饲料喂养,喂养8周㊂造模期间每天观察各组大鼠毛发㊁摄食㊁饮水㊁粪便㊁精神状态及整体行为活动等情况,每4环球中医药2023年10月第16卷第10期　Global Traditional Chinese Medicine,October2023,Vol.16,No.101961周测体质量并记录㊂模型制备结果:模型组大鼠的体质量㊁肝重㊁血清总胆固醇㊁血清甘油三酯㊁谷丙转氨酶㊁谷草转氨酶较正常组明显偏高,且体质量㊁血清总胆固醇㊁血清甘油三酯(triglyceride,TG),差异有统计学意义(P<0.01),肝重㊁谷丙转氨酶升高,差异有统计学意义(P<0.05)㊂提示NAFLD模型制备成功㊂NAFLD大鼠嗜睡,毛松散暗淡无光,活动量减少,大便黏腻臭秽等症状符合人的痰湿证的特征[8],认为NAFLD痰湿证模型建立成功㊂1.4　样本取材取材前一晚对大鼠禁食不禁水12小时,取浓度为10%水合氯醛溶液对大鼠进行腹腔注射麻醉(0.25mL/100g),下腔静脉取血后摘取肝组织,称重后置于超低温-80℃保存㊂1.5　肝脏脂质样品处理称取肝脏组织100mg于2mL管中,加入750μL氯仿:甲醇混合溶液(2∶1,-20℃),涡旋振荡30秒;冰上放置40分钟,加入190μL蒸馏水,涡旋振荡30秒,冰上静置10分钟;离心(12000rpm, 4℃,5分钟),向下层液体中加入500μL氯仿:甲醇混合溶液(2∶1,-20℃),涡旋振荡30秒;离心(12000rpm,4℃,5分钟)取400μL下层液体用真空离心浓缩仪浓缩;用200μL异丙醇溶解样品, 0.22μm膜过滤,得到待测样本㊂每个待测样本中各取20μL混合成质量控制(quality control,QC)样本㊂1.6　脂质组学检测条件1.6.1　色谱条件　仪器使用ACQUITY UPLC®BEH C18色谱柱(2.1×100mm×1.7μm,购自美国赛默飞世尔科技公司),自动进样器温度为8℃,流速为0.25mL/min,柱温为50℃,流动相C相为乙腈∶水=60∶40(0.1%甲酸+10mM甲酸铵),D相为异丙醇∶乙腈=90∶10另加(0.1%甲酸+10mM 甲酸铵)㊂梯度洗脱程序为0~5分钟,70%~57% C;5~5.1分钟,57%~50%C;5.1~14分钟,50% ~30%C;14~14.1分钟,30%C;14.1~21分钟, 30%~1%C;21~24分钟,1%C;24~24.1分钟, 1%~70%C;24.1~28分钟,70%C㊂1.6.2　质谱条件　仪器使用电喷雾离子源(ESI),正负离子模式采集,正离子喷雾电压为3.50kV,负离子喷雾电压为2.50kV,鞘气30arb,辅助气10arb㊂毛细管温度325℃,以分辨率35000进行全扫描,扫描范围150~2000,并采用HCD进行二级裂解,碰撞电压为30eV,同时采用动态排除去除无必要的MS/MS信息㊂1.7　数据处理与分析1.7.1　数据稳定性　所有待测样本各取20μL,等量配置,混合制成QC样本,处理方法如 1.5”㊂1.7.2　数据处理　脂质组学数据通过LipidSearch 软件(v4.0)将获得的原始数据进行脂质注释,得到包括质荷比和保留时间及峰响应值等信息的数据矩阵㊂将所有样本的注释结果,通过LipidSearch软件(v4.0)进行alignment,对所有单个数据的注释结果进行峰对齐㊁峰过滤等工作,主要参数有bR.T. Tolerance=0.25,m⁃Score Threshold=3㊂为使不同量级的数据能够进行比较,对数据进行峰响应值的总峰归一化㊂归一化后,进行多元统计分析,对所有样本进行主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)㊂采用Simca⁃P13.0(Umetrics AB,Umea, Sweden)软件进行处理㊂采用Pareto数据变换,首先进行无监督的PCA分析,观察各族数据的聚类并去除离群样本;然后用偏最小二乘判别分析(Partial Least Squares⁃Discriminant Analysis,PLS⁃DA)和正交偏最小二乘判别分析(orthogonal⁃Partial Least Squares⁃Discriminant Analysis,OPLS⁃DA)进行有监督的数据分析,并采用置换检验防止PLS⁃DA模型的过度拟合差异脂质㊂设置第一主成分的变量投影重要度(Variable Importance in the Projection,VIP)> 3.5,P<0.001,倍数变化(fold change,FC)>2或< 0.5来寻找差异的脂质㊂根据获得的潜在脂质标志物检索HMDB(https://hmdb.ca)等数据库,参考相关信息和文献对生物标志物进行进一步筛选及确认㊂2　结果2.1　脂质组学数据处理2.1.1　总离子流图(total ion chromatogram,TIC)　使用LC⁃MS在正离子模式和负离子模式对肝脏进行脂质组学分析㊂肝脏中提取物的TIC图显示代谢物存在显著差异性㊂代表性的色谱图如图1所示㊂2.1.2　数据质量评价　对QC样本进行主成分分析,由图可见QC样本聚集,重复性良好,表明系统稳定,样本数据可靠㊂见图2㊂2.1.3　数据验证分析　将数据预处理后进行PCA 分析㊁PLS⁃DA分析,同时采用OPLS⁃DA模型验证㊂1962　环球中医药2023年10月第16卷第10期　Global Traditional Chinese Medicine,October2023,Vol.16,No.10图1　正负离子模式下TIC图图2　QC样本PCA得分图见图3㊂结果可见模型组与正常组大鼠组间明显聚集,分离良好,表明模型组肝脏脂质代谢出现较为明显的紊乱㊂模型拟合指数R2=0.59,预测指数Q2 =-0.45,表明所建立模型的拟合能力和预测能力良好㊂见图4㊂2.2　脂质差异分析与标志物筛选根据OPLS⁃DA的结果,参数设置VIP>3.5, P<0.001且FC>2或<0.5的筛选条件,得到23个变量结果作为NAFLD痰湿证潜在的脂质代谢的生物标志物,与正常对照组相较,12个TG㊁一个甘油二酯(diacylglycerol,DG)㊁磷脂酰胆碱(phosphatidylcholine,PC)(15∶0_20∶3)升高,其余9个PC㊁一个双甲基化磷脂酸(bis⁃methyl phosphatidic acid,BisMePA)㊁一个溶血磷脂酰胆碱(lysophosphatidylcholine,LPC)㊁一个甲基化磷脂酰胆碱(methyl phosphatidylcholine,MePC)㊁一个溶血磷脂酰乙醇胺(lysophosphatidylethanolamine,LPE)降低,详细数据见表1㊂环球中医药2023年10月第16卷第10期　Global Traditional Chinese Medicine,October 2023,Vol.16,No.101963 注:A 为正常对照组,B 为NAFLD 痰湿证组;①为正常组与模型组的PCA 得分图,②为PLS⁃DA 得分图,③为PLS⁃DA 置换检验图,④为OPLS⁃DA 得分图㊂图3　数据验证分析图表1　NAFLD 痰湿证组与正常对照组潜在脂质代谢生物标志物结果编号脂质名称质荷比保留时间(t /min)VIP FC(痰湿组/正常组)P 值变化趋势1BisMePA(16∶0_22∶5)768.55411.696 6.4450.2690.001↓2DG(18∶1_22∶4)688.58715.508 3.832 2.8370.001↑3LPC(22∶6)568.340 2.2439.1110.2350.001↓4MePC(17∶1e)544.337 2.37611.7040.4010.001↓5MePC(34∶1)796.58312.813 3.8430.1830.001↓6PC(15∶0_20∶3)770.56914.695 4.182 3.6250.001↑7PC(35∶4)768.55411.665 6.4450.2690.001↓8PC(37∶4)796.58513.0869.8930.2600.001↓9PC(39∶4)824.61614.207 4.5390.1870.001↓10PC(42∶10)854.56910.519 3.7970.4090.001↓11TG(12∶0e_6∶0_20∶5)643.53016.039 3.908 3.1280.001↑12TG(16∶1_18∶2_18∶2)870.75519.4449.753 2.1160.001↑13TG(18∶4_16∶0_18∶1)870.75519.4589.727 2.1050.001↑14TG(17∶0_18∶1_18∶1)890.81720.709 6.034 4.3500.001↑15TG(18∶1_17∶1_18∶1)888.80120.368 4.247 2.0850.001↑16TG(18∶0_18∶0_18∶1)906.84821.201 5.983 6.9640.001↑17TG(18∶0_18∶1_18∶1)904.83320.86812.165 4.9280.001↑18TG(19∶1_18∶1_18∶1)916.83320.699 3.537 3.8080.001↑19TG(20∶0_18∶1_18∶1)932.86421.156 6.7379.0600.001↑20TG(20∶1_18∶1_18∶1)930.84820.8237.628 5.4720.001↑21TG(18∶0_18∶2_20∶2)928.83320.646 5.410 4.2420.001↑22TG(20∶1_18∶1_20∶1)958.88021.123 4.143 6.1120.001↑23LPE(22∶6)524.2782.3653.5890.2990.001↓ 注:VIP 为投影变量重要性;FC 为倍数变化,代表痰湿组与正常组脂质成分平均相对强度的比值, ↑’和 ↓’分别代表该脂质代谢物在痰湿组中升高和降低㊂1964　环球中医药2023年10月第16卷第10期　Global Traditional Chinese Medicine,October2023,Vol.16,No.103摇讨论NAFLD同多数代谢疾病一样存在诱发原因多样性的特点,而肝脏作为最重要的人体代谢器官,与脂类的代谢合成关系密切,尤其是参与内源性脂肪的合成及转运[9]㊂脂质代谢紊乱是NAFLD的重要特征之一,且其发生和发展程度与中医痰湿证密切相关[5,10⁃11]㊂通过脂质组学对生物脂质进行筛选和分析,探索脂质生物标志物及其相关的代谢通路,对于本病以及相关证型的诊断和发病机制进行深入研究有着及其重要的临床指导意义㊂本研究以探索NAFLD中医临床最常见证型痰湿证的脂质代谢差异物为研究目标,补充了脂质组学对NAFLD 痰湿证的研究空白㊂质谱分析一般是脂质组学研究的首选分析技术,在对脂质的结构鉴定能力和灵敏度㊁精确度上体现了其绝对优势㊂因此本研究采用了LC⁃MS技术正负离子相结合的电离模式进行检测,以获得覆盖率更大㊁更准确的差脂质异代谢物㊂痰湿证为NAFLD最为常见的中医证型㊂NAFLD虽无明确的中医病名,但根据其临床特性一般将其归于肝胀㊁肝痞㊁肝癖㊁肝着㊁鼓胀㊁痞满㊁积聚㊁湿阻㊁痰浊㊁痰证㊁肥气”等相关疾病[12]㊂其病位主要在肝脾,久则及肾㊂各医家认为其病因病机为肝郁气滞或脾胃受损,内生湿浊;肝郁气滞,肝病及脾,脾失健运,湿浊内停;湿邪日久,郁而化热,导致湿热内蕴;聚湿则生痰,痰阻则血瘀,遂成痰瘀互结[13],可认为NAFLD发病与疾病进程与湿证关系最为密切,其关键致病因素为痰”和瘀”,而其中湿邪的程度也反应了疾病的轻重程度,符合中医的聚湿成痰㊁痰瘀互结”理论特点㊂本病证主要表现为形体肥胖㊁腹部肥大松软㊁皮肤油腻㊁喜食肥甘厚腻㊁素体痰多而黏㊁时感口甜㊁身重不爽㊁容易困倦㊁舌体肥大㊁舌苔白腻㊁脉滑等[14]㊂目前临床上虽存在较多降血脂药物可供选择,但尚缺乏对NAFLD靶点明确的有效治疗药物,且其副作用极易加重肝脏损伤及脂肪沉积[15]㊂通过对NAFLD痰湿证的脂质组学分析,结合中医基于整体观念”思想指导下进行精准辨证论治”,充分发挥中医药多靶点的治疗优势,补充现代医学之局限,护肝㊁降脂㊁抗肝纤维化并降低西药所造成的毒副作用损害[16⁃17],基于此优势,有关于运用中医药治疗NAFLD的思路及有效研究案例相继涌现[18⁃20]㊂本研究通过分析NAFLD痰湿证与正常对照组大鼠之间的脂质成分的变化情况,发现在NAFLD痰湿证中发生改变的主要是甘油酯类㊁磷脂类等共计23种脂质代谢物,其中12个TG㊁一个DG 呈上调趋势;PC类脂质PC(15∶0_20∶3)呈上调趋势,其余均呈下调趋势㊂甘油磷脂是构成细胞膜的重要成分[21],可协助脂肪运输,其缺失会致使脂肪外运障碍从而形成脂肪肝,因此磷脂中PC㊁PE的水平对在肝脏单纯性脂变NASH中的进展进行提示,并对细胞膜的完整性起着关键的调节作用㊂Anjani K等[22]研究结果表明在女性肥胖脂肪肝病患者的血液中PC㊁PE等脂类水平升高,可认为在NAFLD中肝脏及血清的甘油磷脂改变可对NAFLD痰湿证病程下肝脏脂质合成代谢异常起到提示作用㊂PC合成受阻时,体内极低密度脂蛋白胆固醇会受到抑制,无法结合TG从肝组织中转出从而导致TG在肝组织堆积,推动NAFLD病程,因此PC含量降低在NAFLD发病机制中发挥了重要作用㊂同时,甘油磷脂磷可在特定酶的作用下水解成脂肪酸和溶血磷脂,而溶血磷脂顾名思义具有强溶血作用,其机制会破坏红细胞膜或其他细胞膜㊂Wang S[23]研究发现Gln/Glu比值㊁支链氨基酸和LPC与高血糖发展和代谢性疾病危险因素显著相关㊂由此可推断LPC㊁LPE的含量异常与NAFLD发病机制及疾病进展密切相关㊂TG参与NAFLD的发病机制㊂TG以二酰基甘油(DG)为基础通过二酰基甘油酰基转移酶(DGAT1和2)合成,肝TG积累是NAFLD的主要决定因素㊂TG分子代表了脂肪酸在细胞内和血浆中储存和运输的主要形式,在营养过剩和肥胖的情况下,肝脂肪酸代谢被改变,通常导致肝细胞内TG积累,并导致NAFLD发病[24]㊂Gorden DL等[21]采用ESI⁃MS/MS的目标”脂质组学研究肝脏脂质水平,结果显示NAFLD患者的磷脂和DAG水平与正常组比较差异有统计学意义㊂此外,在肝硬化患者的肝脏提取物中鉴定出来新的磷脂类(乙醚结合的磷脂酰肌醇)㊂氧化应激在NAFLD进展中起着核心的作用,Feldstein AE等[25]利用LC/ESI/MS/MS的脂质组学技术研究NAFLD患者的血浆脂质氧化产物水平及这些产物的来源,评估它们在循环中的水平是否反映肝脏的组织学改变㊂Puri P等[26⁃27]研究发现,在正常人㊁NAFL及NASH的脂质组学分析中, NAFL及NASH组的TG㊁DG水平较正常组呈现明环球中医药2023年10月第16卷第10期　Global Traditional Chinese Medicine,October2023,Vol.16,No.101965显的升高趋势,且TG/DG值与肝损程度呈正相关,这与本研究的结论有一定相似性㊂DG的增加是NAFLD的标志,Gorden DL等[21]研究表明正常与脂肪肝病患者中DG存在显著差异,可认为DG转移酶在NAFLD的疾病进程中发挥作用,并认为其参与可能会影响TG㊁PC㊁PE等脂类水平的改变㊂同时脂肪肝病患者的PC水平低于正常人也与DG的合成增加有关㊂Yetukuri L等[28]利用超高效液相色谱质谱(UPLC/MS)技术的脂质组学方法对肥胖相关的ob/ob小鼠的肝脏脂质进行研究,也发现TG㊁DAG类上调,而鞘磷脂在ob/ob小鼠肝脏的含量下调,认为酰基甘油的增加可能是导致ob/ob小鼠脂肪肝进展的标志㊂路晓茅[29]研究得出,ALT 与TG(60∶6)在多因素相关性分析中呈负相关,在存在组间差异的8个TAG中检出TG(52∶1) [TG(18∶0/16∶0/18∶1)]㊁TG(54∶2)[TG (18∶1/16∶0/20∶1)]呈现升高趋势,其性质及脂肪酸链含键数不同,故TAG水平差异可能与其上包含的脂肪酸链性质有关,可认为脂质分子的种类和水平可能会对NAFLD痰湿证的病程和发展有一定的提示作用,且甘油酯类的变化趋势有极大可能对应NAFLD痰湿证病程发展,DG可能是NAFLD病程发展的重要信号,TG相关的脂质分子性质可能与NAFLD病程进展中肝脏的炎症反应有关㊂以上可佐证本研究表明NAFLD患者肝脏及血清中甘油三酯㊁甘油二酯㊁磷脂与肝脏DNL过程及氧化应激反应㊁线粒体和过氧化酶功能性异常存在相关性,推测这些脂质有可能作为NAFLD痰湿证的重要标志物,且随各脂质间差异的升高与降低,有可能反应疾病的进程及痰湿证的程度㊂总之,本研究通过LC⁃MS技术对正常大鼠与造模后NAFLD痰湿证大鼠进行脂质组学研究,揭示中医痰湿证的脂质代谢基础,发现痰湿证NAFLD大鼠较正常对照组的肝脏脂质代谢发生了显著改变,鉴定发现23个差异脂质代谢标志物包括甘油脂类㊁磷脂类等多种脂质信号分子,或可将其作为潜在的NAFLD痰湿证新的治疗靶点,为诊断及防治NAFLD痰湿证提供新的依据㊂未来对NAFLD痰湿证基于大样本人群和临床试验人群的脂质组学研究,无疑会产生大量相关信息,有利于开发无创性的诊断方法及新的治疗方法,并进一步将脂质组学方法应用于NAFLD痰湿证的临床研究中㊂但由于目前针对NAFLD痰湿证研究的论述较少,具体发病机制仍需进一步探索,同时,在脂质组学分析中对于样品的处理及数据处理无法完全统一,因此生物标志物可能存在一定差异,因此将在本研究基础上,着重其与临床的联系,从病证结合”到证症结合”进一步探索[30],真正从微观的角度揭示其发病机制,以进一步为NAFLD痰湿证的诊治提供新的依据㊂参考文献[1]　非酒精性脂肪性肝病防治指南(2018更新版)[J].中华肝脏病杂志,2018,26(3):195⁃203.[2]　Cotter TG,Rinella M.Nonalcoholic Fatty Liver Disease2020:The State of the 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microRNA在非酒精性脂肪性肝病中的研究进展

microRNA在非酒精性脂肪性肝病中的研究进展miRNA是一类长度约为22个核苷酸的非编码RNA，能够通过与靶基因的3'UTR结合，从而抑制靶基因的翻译或促使靶基因mRNA的降解，起到负向调节基因表达的作用。

miRNA在细胞生物学中扮演着重要的角色，在肝脏的脂质代谢、炎症反应、纤维化等方面也发挥着重要的调控作用。

在NAFLD/NASH的研究中，科研人员发现，miRNA在NAFLD/NASH的发病机制中起到了非常重要的作用。

在NAFLD的发病过程中，miRNA在脂质代谢方面发挥重要作用。

研究发现miR-122、miR-33等miRNA与NAFLD/NASH的发病密切相关。

miR-33通过抑制ABCA1和ABCG1来调节胆固醇代谢与运输，进而对NAFLD的发生发展产生影响。

miR-122是肝脏中最丰富的miRNA，它通过调节胆固醇合成和脂肪酸代谢对NAFLD的发生发展具有重要影响。

通过调节这些miRNA的表达水平，可以对NAFLD的发病过程产生调控作用。

miRNA还参与了NAFLD/NASH的炎症反应调节。

研究表明，miR-155、miR-21等miRNA的表达水平在NAFLD/NASH患者中出现改变。

miR-155能够通过抑制SOCS1、PPARγ等靶基因表达来加剧肝脏炎症反应，进一步诱导NASH的发生。

miR-21也能够通过抑制PDCD4、PTEN等靶基因表达来增强炎症反应，加剧NAFLD的发展。

miRNA对炎症因子的表达调节对NAFLD的发生发展具有重要的影响。

miRNA在NAFLD/NASH的发病机制中发挥了非常重要的作用，通过调节脂质代谢、炎症反应和纤维化等环节对NAFLD/NASH的发生发展产生了重要影响。

miRNA可能成为治疗NAFLD/NASH的新靶点。

近年来，一些研究也已经开始尝试利用miRNA进行NAFLD/NASH的治疗。

通过甲基化抑制剂、miRNA拮抗剂等手段调节miRNA的表达水平，已经在动物实验中显示出一定的效果。

中西医结合治疗非酒精性脂肪肝疗效的Meta分析

中西医结合治疗非酒精性脂肪肝疗效的Meta分析沈宇煌;龚先琼【期刊名称】《中医临床研究》【年(卷),期】2024(16)2【摘要】目的:系统评价中西药结合治疗非酒精性脂肪肝的疗效,为临床合理应用提供证据。

方法:时间限定为2018年1月1日-2022年1月1日,通过对检索PubMed、CochraneLibrar y、Embase、万方数据库、中国知网、维普数据库、中国生物医学文献数据库,选择了中西医结合治疗非酒精性脂肪肝的文献,提取了治疗非酒精性脂肪肝的随机对照试验。

选择符合标准的进行质量评估,并使用RevMan 5.3软件进行荟萃分析处理,计数资料用相对危险度(RR)为效应量,计量资料用均值差(MD)或标准均值差(SMD)表示效应量,各效应量均计算95%可信区间(CI)。

I2统计量和P值用来评估纳入文献异质性,若P>0.05,I^(2)≤50%,采用固定效应进行分析,否则使用随机效应进行Meta分析。

结果:共检索到363篇,最终纳入34篇文献,共涉及2973例患者,其中中西医结合治疗组1489例,纯西医治疗组1484例。

与纯西医治疗组相比,中西医结合治疗组显示出更高的总疗效[RR=1.23,95%CI(1.19,1.27),P<0.00001]、谷丙转氨酶[MD=-13.17,95%CI(-15.25,-11.05),P<0.00001]、谷草转氨酶[MD=-11.22,95%CI(-12.80,-9.64),P<0.00001]、三酰甘油[MD=-0.72,95%CI(-0.86,-0.58),P<0.00001]、总胆固醇[MD=-0.96,95%CI(-1.13,-0.80),P<0.00001],差异有统计学意义,而身体质量指数[MD=-3.13,95%CI(-8.06,-1.81),P=0.21]差异无统计学意义。

结论:在非酒精性肝病的治疗中,西药和中药的组合优于单独的西药,可以显著改善非酒精性肝病脂质代谢,提高临床疗效,并且有明确的安全性,但需要质量更好的随机对照试验来证实这一点。

非酒精性脂肪肝疾病的研究进展

中图分类号：Ｒ７．５５５文献标识码：Ａ文章编号：１７ — ７１２０８）４０８ — ３６２２Ｘ（００ — ２００
非酒精性脂肪肝（ｏａｃｈｌａｔｉｅｉａｅｎｎｌｏｉｆｙｌｒｄｓｓ，ｏｃｔｖｅ
２发病机制
ＮＡＬ是一类除外酒精和其他明确的损肝因素所致的，ＦＤ）以弥漫性肝细胞大泡性脂肪变为主要特征的临床病理综合征。近年来，着肥胖和糖尿病的高发，随ＮＡＦＤ的发病率逐年Ｌ升高，被认为是隐原性肝硬化的主要原因之一，包括单并它纯性脂肪肝（ｏａｏｏｉｆｔｙｌｅ，ｎｎｌｈｌｔｖｒＮＡＦ、酒精性脂肪ｃｃａｉＬ）非
６０６３３— ３．
口］Ｃｎｅｅ，２０，０１２ —３１．ａｃｒＲｓ００６：３６１３．
ＮａａａＥ。ａｏｋｔＭｓｎＫＡ。ｎｅ。ｔａ．ｔｎｉｔｎｏｕＨｕｔｒＮｅ１Ｐｏｅｔａｉｆｔｍｏｏｒ
２０５７．
ｎｓ一ｎｉｉｏ．ａｅ２ｉｈｂｔｒＳＮ一９，ｎｎｅｈｆｅｔｏａａｉｎｉ３８ｅｈａｃｓｔｅｅｆｃｆｒｄｉｔｏｎ
ｖｔｏａｎｖｖｒｆｒｎｔｌｙｏｈｅｌｈｔｅｒｓｙｉｒｎｄｉｉｏｐｅｅｅｉｌｎｔｅｃｌｔａｘｐｅｓｃ — ａｓ