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文章標(biāo)題：Identification of plasma miR-4505, miR-4743-5p and miR-4750-3p as novel diagnostic biomarkers for coronary artery disease in patients with type 2 diabetes mellitus: a case-control study

發(fā)表年限：2024年

期刊：Cardiovascular Diabetology

影響因子：8.5

研究背景

2 型糖尿病（T2DM）和冠狀動脈疾?。–AD）是常見的共存臨床疾病，在全球范圍內(nèi)的發(fā)病率仍在增長。最近，循環(huán)RNA（miRNA）已成為心臟代謝疾病中的新型分子參與者。本研究旨在確定特異性 miRNA 特征作為 T2DM 中 CAD 的候選生物標(biāo)志物，并描繪導(dǎo)致糖尿病動脈粥樣硬化的潛在 miRNA 依賴性機制。

研究方法

共收集來自患有和不患有 CAD 的 T2DM 患者、CAD 患者和健康對照的 38 份血漿樣品，使用微陣列對 2,578 個 miRNAs 進行表達(dá)譜分析。為了研究差異表達(dá) （DE）-miRNA 靶基因的調(diào)控作用，利用多種生物信息學(xué)工具進行了功能注釋和通路富集分析。然后，利用 Cytoscape 軟件中的 STRING 數(shù)據(jù)庫建立蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)，進行聚類分析和樞紐基因鑒定。在 94 名參與者的較大復(fù)制隊列中進行逆轉(zhuǎn)錄定量實時聚合酶鏈反應(yīng) （RT-qPCR） 以驗證微陣列數(shù)據(jù)。采用受試者工作特征分析評價 miRNAs 的診斷價值。采用多因素 logistic 回歸分析開發(fā)基于 miRNA 的診斷模型。

本文中通過Cytoscape v3.10.0 軟件中的STRING數(shù)據(jù)庫插件（stringApp v2.0.1）進行蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，來確定已驗證的差異miRNA在T2DM-CAD中的調(diào)控作用，綜合置信度得分大于0.4的相互作用被保留。然后使用Cytoscape v3.10.0軟件中的分子復(fù)合物檢測（MCODE v2.0.3）插件來于深入了解PPI網(wǎng)絡(luò)中可能緊密連接的基因模塊（簇、子網(wǎng)絡(luò)），并進行富集分析（Figure 1）。通過Cytoscape v3.10.0 軟件中的 CytoHubba 插件過濾PPI網(wǎng)絡(luò)，找到關(guān)鍵中心基因（Figure 2）。

Figure 1：

Figure 2：

Cytoscape是一個開源的軟件平臺，用于可視化分子相互作用網(wǎng)絡(luò)和生物途徑，適用于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析，同時也具有很多實用性的插件。今天我們來一起用軟件和插件，按文章中的邏輯和操作步驟，來畫一個蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò)圖。

Part 1  Cytoscape的下載與安裝

Cytoscape在windows平臺只有64位版本在Cytoscape獲取最新下載地址，請注意，Cytoscape安裝需要配套的Java運行環(huán)境，所以需要先安裝Java，安裝好后再進行Cytoscape的安裝，根據(jù)安裝提示進行下一步即可。

安裝Java后，需要配置環(huán)境變量，在電腦開始菜單搜索“編輯系統(tǒng)環(huán)境變量”（win 11），點擊環(huán)境變量：

新建系統(tǒng)變量，變量名輸入JAVA_HOME，變量值輸入Java安裝路徑，點擊確定保存：

編輯Path環(huán)境變量，新建一行輸入Java路徑，點擊確定保存即可完成環(huán)境變量配置。

開始菜單輸入cmd，繼續(xù)輸入java -version查看是否安裝成功，Java版本：

這里我們安裝的Cytoscape版本是3.10.3，Java版本為17.0.13，安裝好后我們來了解一些基礎(chǔ)功能。

Part 2  窗口功能基礎(chǔ)介紹

打開Cytoscape后，啟動面板可以大致分為以下幾部分內(nèi)容：

1.菜單

●File：文件菜單?？梢赃M行文件的導(dǎo)入和輸出，常用選項有：

?  Import：導(dǎo)入網(wǎng)絡(luò)或表格。                              

?  Export：導(dǎo)出網(wǎng)絡(luò)圖片或表格，也可導(dǎo)出為網(wǎng)頁。

?  Open Session / Open Recent Session：可以打開 Cytoscape 文件或列出最近打開的會話文件，以便快速訪問。

?  New Network：創(chuàng)建新網(wǎng)絡(luò)，可以編輯空白網(wǎng)絡(luò)，也可以從一個現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建。

?  Save Session：保存會話文件。

●Edit：編輯菜單。可以進行撤銷重做等。撤消和重做功能適用于最近執(zhí)行的 10 個任務(wù)?？梢詫⒆⑨屜蚯?、向后以及將其推或拉到前景層和背景層，常用選項有：

?  Undo/Redo：將所有已刪除的節(jié)點和邊進行恢復(fù)或重做。

?  Destroy Networks/Views：刪除網(wǎng)絡(luò)或刪除現(xiàn)有的視圖，再次create view后回到初始風(fēng)格狀態(tài)。

?  Remove Duplicated Edges：用于刪除重復(fù)的邊（具有相同的源節(jié)點和目標(biāo)節(jié)點），只保留一條邊。

?  Remove Self-Loops ：用于刪除具有相同的源和目標(biāo)節(jié)點的邊。

?  Remove Selected Nodes and Edges：用于刪除選定的節(jié)點和邊。

●View：視圖菜單?？梢燥@示或隱藏各個窗口，也可以進行放大縮小或適配網(wǎng)絡(luò)視圖。

●Select：選擇菜單?？梢赃x擇點或邊進行展示和隱藏。

●Layout：布局菜單。可以手動調(diào)整節(jié)點位置，也可以通過布局菜單中的預(yù)設(shè)布局算法進行網(wǎng)絡(luò)圖布局的調(diào)整，這些布局算法也可以將節(jié)點和邊的數(shù)據(jù)列考慮進去。常規(guī)布局有：

?  Layout Tools：節(jié)點布局工具，可以幫助自動化或微調(diào)布局。選擇個別節(jié)點或全部節(jié)點，可以對邊的長度、方向進行調(diào)整，也可以設(shè)置節(jié)點相對位置。

?  Grid Layout：網(wǎng)格布局，所有節(jié)點排列成方形網(wǎng)格。

?  Hierarchical Layout：分層布局，展示網(wǎng)絡(luò)中的主要方向，節(jié)點被放置在按層次排列的層級中，通過最小化邊的交叉數(shù)量對每個層內(nèi)的節(jié)點進行排序。

?  Circular Layout：環(huán)形布局，強調(diào)網(wǎng)絡(luò)中的分組和樹狀結(jié)構(gòu)，通過分析結(jié)構(gòu)的連通性對網(wǎng)絡(luò)進行分組，并將分組結(jié)果布局成單獨的圓，圓本身以放射狀樹形布局的方式進行排列。

?  Stacked Node Layout：堆疊節(jié)點布局，將節(jié)點縱向堆疊排列進行布局。

?  還有一些通過安裝插件實現(xiàn)的布局選項，根據(jù)實際效果選擇合適美觀的布局操作。

●Apps：應(yīng)用菜單?？梢赃M行插件管理，為已安裝的插件提供菜單選項。常用的插件有：

?  stringApp：從Cytoscape內(nèi)導(dǎo)入string-db的蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò)。

?  MCODE：對網(wǎng)路中節(jié)點和邊進行聚類分析。

?  CytoHubba：過濾互作網(wǎng)絡(luò)，篩選核心基因。

?  yFiles Layout Algorithms：更多網(wǎng)絡(luò)圖布局。

●Tools：工具菜單。包含多種高級功能，如下所示：

?  Analyze Network：網(wǎng)絡(luò)分析，查看節(jié)點、邊、連接的數(shù)量，網(wǎng)絡(luò)直徑、半徑、聚類系數(shù)等。

?  Enrichment Table：富集分析，需要有與查詢基因相關(guān)的物種及gene symbols。

?  Open Web Page：可以打開瀏覽器窗口，快速查看Cytoscape特定網(wǎng)頁。在作圖時參考Cytoscape使用手冊的內(nèi)容。

●Help：幫助菜單?？梢圆榭从脩羰褂檬謨?。

?  Citations：可以查看Cytoscape的主要參考文獻和已安裝插件的參考文獻。

2. 常用功能圖標(biāo)

這些功能也可以通過菜單使用。將鼠標(biāo)指針懸停在圖標(biāo)上，短暫停留將會顯示該工具的提示信息，右擊工具欄可以自定義內(nèi)容。

a.從Network Data Exchange (NDEx)中導(dǎo)入或?qū)С鼍W(wǎng)絡(luò)。

b.打開或保存網(wǎng)絡(luò)文件（.cys）。

c.從文件中導(dǎo)入網(wǎng)絡(luò)或?qū)氡砀?，添加到目前的網(wǎng)絡(luò)中。

d.針對網(wǎng)路主視圖窗口的可視化操作，放大、縮小、適配屏幕、選擇部分節(jié)點適配屏幕。

e.恢復(fù)網(wǎng)絡(luò)的初始狀態(tài)。

f.找到選中節(jié)點的鄰近節(jié)點，可以多次點擊；隱藏選中節(jié)點和邊；顯示被隱藏的節(jié)點和邊。

g.使用選擇的節(jié)點和邊形成自網(wǎng)絡(luò)。

h.富集分析。

3. 網(wǎng)絡(luò)面板

修改節(jié)點、邊、網(wǎng)絡(luò)的樣式，包括顏色、節(jié)點大小、字體、形狀等，也可以修改網(wǎng)絡(luò)圖整體背景顏色。

4.顯示網(wǎng)絡(luò)的主網(wǎng)絡(luò)視圖窗口

顯示網(wǎng)絡(luò)圖，可以同時顯示多個網(wǎng)絡(luò)圖窗口，網(wǎng)絡(luò)視圖底部是一系列視圖工具。將鼠標(biāo)指針懸停在圖標(biāo)上，短暫停留將會顯示該工具的提示信息。

a.將所有已經(jīng)加載的網(wǎng)絡(luò)以網(wǎng)格樣式排列各個窗口視圖；顯示當(dāng)前選擇的網(wǎng)絡(luò)。

b.獨立網(wǎng)絡(luò)視圖窗口，將網(wǎng)絡(luò)圖窗口與軟件主窗口分開。

c.導(dǎo)出網(wǎng)絡(luò)或網(wǎng)絡(luò)圖。

d.強制渲染圖形細(xì)節(jié)（默認(rèn)關(guān)閉）；關(guān)閉或打開節(jié)點選擇；關(guān)閉或打開邊選擇；關(guān)閉或打開注釋選擇；關(guān)閉或打開節(jié)點或邊的標(biāo)簽選擇。后四個選項影響你在視圖窗口中是否能選擇拖動節(jié)點、選擇邊，移動節(jié)點標(biāo)簽等。

e.隱藏鳥瞰視圖。在大型網(wǎng)絡(luò)圖中方便查看每個位置的節(jié)點。

5.表格面板

顯示節(jié)點和邊的數(shù)據(jù)，可以修改相應(yīng)數(shù)據(jù)。導(dǎo)入或?qū)С霰砀?，添加或刪除表，還可以篩選想要顯示的列。

6.命令面板

可以讀取和執(zhí)行腳本文件，文件中每行為發(fā)送到應(yīng)用的命令。

Part 3  插件下載與安裝

插件可以直接在Cytoscape App Store進行搜索下載。

也可以在Cytoscape中的App Store →Show App Store中進行查找，跳轉(zhuǎn)對應(yīng)插件網(wǎng)頁，相比直接的網(wǎng)頁搜索效果更精確，網(wǎng)頁搜索會將包含相應(yīng)單詞的插件都顯示出來。

進入網(wǎng)頁后下載插件文件，下載好后回到Cytoscape，選擇Install Apps From File 進行安裝。這里我們安裝了stringApp、MCODE和CytoHubba，嘗試復(fù)原文獻中的蛋白互作網(wǎng)絡(luò)圖的樣式。

Part 4  蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò)圖繪制

首先我們可以下載得到開頭文章中所用的互作網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，如圖，Table 5中是作者構(gòu)建的12個差異miRNA驗證靶基因的PPI網(wǎng)絡(luò)。其中，3個（hsa-miR-4505, hsa-miR-4743-5p, hsa-miR-6846-5p）上調(diào)，共341個靶基因，9 個（hsa-miR-3613-3p, hsa-miR-4668-5p, hsa-miR-4706, hsa-miR-6511b-5p, hsa-miR-6750-5p, hsa-miR-4750-3p, hsa-miR-320e, hsa-miR-4717-3p, hsa-miR-7850-5p）下調(diào)，共1991個靶基因。這里我們用上調(diào)的miRNAs涉及到的靶基因進行作圖，共341個。

第一步：使用Cytoscape中的STRING數(shù)據(jù)庫，鑒定網(wǎng)絡(luò)圖存在的節(jié)點和邊。

1. 通過File→Import→Network from Public Databases，導(dǎo)入互作網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫。

2.切換至STRING：protein query，選擇對應(yīng)物種，輸入靶基因列表，其余參數(shù)可以保持默認(rèn)狀態(tài)，也可以根據(jù)需要自行選則。

其中Network type是指網(wǎng)絡(luò)類型，默認(rèn)選擇full STRING network，指保留全部來源的互作網(wǎng)絡(luò)，既有實際證據(jù)證明的，也包含基于臨近基因、文本檢索、共表達(dá)、共定位等預(yù)測的可能存在的蛋白相互作用。 physical subnetwork則僅保留存在實質(zhì)結(jié)合或形成蛋白復(fù)合體的相互作用。Confidence (score) cutoff指互作置信度篩選值，在STRING中，0.4為中等可信度，0.7為高可信度，0.9為最高可信度，0.15為較低可信度。Maximum additional interactors 指附加的互作蛋白數(shù)量最大值，最多可添加的互作數(shù)量，可以將原始查詢中未包含但預(yù)測到會發(fā)生相互作用的蛋白質(zhì)添加到網(wǎng)絡(luò)中。Use Smart Delimiters可以使用只能分隔符正確分隔輸入的蛋白質(zhì)名稱和標(biāo)識符。Load Enrichment Data指加載富集數(shù)據(jù)對蛋白進行富集分析。

3.導(dǎo)入后即可獲得相應(yīng)的蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò)圖，可以通過右側(cè)選項更改圖片呈現(xiàn)樣式，修改標(biāo)識符位置，隱藏或顯示單獨節(jié)點，點擊任意節(jié)點可以查看對應(yīng)蛋白的描述和結(jié)構(gòu)。

還可以通過Tools→Analyze Network分析網(wǎng)絡(luò)，查看點和邊的數(shù)量等信息。

第二步：使用Cytoscape中的MCODE 插件，對所有節(jié)點和邊進行聚類分析。

1. 首先打開Apps→MCODE，參數(shù)一般維持默認(rèn)即可。其中，F(xiàn)ind Clusters，可以從全部網(wǎng)絡(luò)圖中尋找，也可以從選定的節(jié)點和邊中尋找。Include Loops，選擇后MCODE會包含循環(huán)的邊(self-edges)。Degree Cutoff指對節(jié)點評分的最小連接數(shù)，如僅與另一個節(jié)點共享一個節(jié)點的Degree值為1，有效最小數(shù)值為2，防止單連接節(jié)點人為的獲得高節(jié)點數(shù)。Haircut，指一些滿足Degree Cutoff的節(jié)點可能僅通過一條邊連接到集群，Haircut會刪除這類單連接節(jié)點。K-Core：過濾掉不包含最少K 值的最大互連子集群的集群，子集群中的節(jié)點degree都要大于K。 Max.Depth：子節(jié)點到集群中其他節(jié)點的距離，MCODE可以在該距離內(nèi)搜索集群的子節(jié)點。

分析完成后，可以把每個自網(wǎng)絡(luò)單獨輸出，進行調(diào)整。

可以通過Layout，選擇合適的布局輸出保存成圖片或文件。

第三步：使用Cytoscape中的cytoHubba  插件，過濾 PPI 網(wǎng)絡(luò)，篩選核心基因。

1.點擊左側(cè)的cytoHubba工作區(qū)，選擇目標(biāo)分析網(wǎng)絡(luò)，點擊calculate，選擇關(guān)鍵基因數(shù)量排名靠前的十個，使用BottleNeck算法進行分析，或者選擇感興趣的基因。

2.核心基因結(jié)果顯示如下，右邊列表為核心基因排名，顏色越深分?jǐn)?shù)越高，說明這個基因越顯著?？梢酝ㄟ^style中的各項修改網(wǎng)絡(luò)圖樣式，這里我們修改了圖中標(biāo)識的顯示內(nèi)容，可以看出PTEN同文章中一樣，是上調(diào)miRNA中的關(guān)鍵核心基因。

3.同樣的，我們可以調(diào)整網(wǎng)絡(luò)圖布局進行輸出，得到如下結(jié)果：

本次Cytoscape使用介紹就到這里，更多介紹可以查看中文手冊以及相關(guān)插件的對應(yīng)使用手冊。

參考文獻

[1] Szyde?ko J, Czop M, et al. Identification of plasma miR-4505, miR-4743-5p and miR-4750-3p as novel diagnostic biomarkers for coronary artery disease in patients with type 2 diabetes mellitus: a case-control study. Cardiovasc Diabetol. 2024;23(1):278.

[2] Locard-Paulet, Marie et al.Functional Analysis of MS-Based Proteomics Data: From Protein Groups to Networks.Molecular & Cellular Proteomics, Volume 23, Issue 12, 100871.