Part 2: Signatures genètiques diferents de les regions corticals i subcorticals associades a la memòria humana

Contacte: Audrey Hu Whatsapp/hp: 0086 13880143964 Correu electrònic:audrey.hu@wecistanche.com

Si us plau, feu clic aquí per a la part 1

Si us plau, feu clic aquí per a la part 3

Revisió bibliogràfica de signatures genètiques

Per quantificar el nombre de gens candidats "hits" per almemòriaanàlisi, vam realitzar una revisió de la literatura per a cada llista de gens CL i vam comptar el nombre de gens-memòria(és a dir, veritables positius) o associacions de funció gen-motor (és a dir, falsos positius; Fig. 1F). Això es va fer revisant la literatura experimental a Google Scholar, mitjançant una consulta de cerca: ["nom del gen" AND ("memòria" O "amnèsia" O "Alzheimer" O "demència")] i ["nom del gen" AND ("motor funció" O "coordinació motora" O "locomotora" O "atàxia" O "aprenentatge motor" O "Parkinson" O "Huntington")], respectivament. El mateix es va repetir per a l'anàlisi motora dels respectius vertaders positius i falsos positius. Els trastorns es van seleccionar per a la cerca de paraules clau perquè presenten de manera destacada deficiències en la memòria i el funcionament motor. L'evidència forta incloïa estudis que empraven manipulacions gèniques in vivo, mutants i intervencions farmacològiques, mentre que l'evidència feble incloïa associacions de gens computacionals, estudis in vitro, estudis d'expressió gènica diferencial i estudis de casos humans. L'evidència bibliogràfica només comptava com a validació si implicava l'àrea cerebral corresponent, és a dir, cortical o subcortical. Com a tal, no es va comptar l'evidència del paper d'un determinat gen només a la regió cerebral no analitzada. Per exemple, si un article demostrés que l'eliminació del gen A només al subcòrtex condueix a dèficits de memòria, no comptaria com a evidència per a l'anàlisi de la memòria cortical.

Cistanche pot millorar la memòria

Diferència de correlació en anàlisis de memòria i motriu

Si el mètode és vàlid, els gens de memòria haurien de tenir un valor de correlació mitjà més altmemòriaanàlisi comparada amb l'anàlisi motora, i viceversa per als gens motors i el valor r de l'anàlisi motora. Per a cada gen, això es va calcular restant el valor r de la funció motora del valor r de memòria, amb una diferència positiva que comptava cap a l'eficàcia del mètode (Fig. 1G). Tingueu en compte que per als valors de memòria r de les llistes de gens negatius (p. ex., memòria cortical -), multipliquem la diferència de valor r amb -1 per expressar aquesta diferència com a valor positiu, coherent amb les llistes de gens de memòria positius. A continuació, prenem la mitjana de tots els gens de cada conjunt S que compleixen FDR q 0.05 (mateix llindar que la visualització del mapa d'enriquiment) per obtenir set d'aquests valors. Com que el nombre de gens per conjunt S és diferent, vam iniciar el nombre de valors de diferència de correlació utilitzats per calcular el valor mitjà de diferència de correlació per conjunt. Això es va fer per separat per a les anàlisis de memòria i motor mitjançant un submostreig repetit de les diferències de correlació (10, 000 iteracions) al nombre mínim de gens a la memòria (n 231) i conjunts de motors (n 146), respectivament. Ho vam visualitzar com un diagrama de caixa per a cadascun dels set conjunts, amb la mitjana d'arrencada i els percentils 95 (bigotis) per a les anàlisis de memòria i motor. Si la línia de base no es troba dins de la distribució del percentil 95 (és a dir, els bigotis no es superposen amb la línia de base de zero), la puntuació es considera significativament diferent de la línia de base (p 0,05).

Avaluació de l'efectivitat del mètode en la identificació de gens candidats

Hem quantificat l'efectivitat del mètode a partir de la revisió de la literatura prèvia (Fig. 1G). Per fer-ho, hem calculat la probabilitat d'atzar d'obtenir Nmemòriagens per llista de gens. Això es fa seleccionant Nmemòriagens (sense substitució) del conjunt de memòria coneguda omemòria-gens relacionats amb el trastorn (n 644) dels 15.625 gens analitzats. Per exemple, si 10 de cada 10 gens de la llista de gens són gens de memòria, la probabilitat que això passi és 1.32 10 14. El mateix es va fer en conseqüència per a la funció motora i els gens de la funció motora (n 104). Aquestsmemòriaels gens es van recopilar a partir de tres fonts: (1) la revisió de la literatura anterior; (2) els conjunts de gens de funció biològica "GO:0007611 Aprenentatge o memòria", de la base de dades AmiGO2 (Carbon et al., 2009; versió 2.4.26, data de llançament 2016-08); i (3)van Cauwenberghe et al. (2016). Els gens relacionats amb el motor (trastorn motor o relacionat amb el motor) es van obtenir de (1) la revisió de la literatura anterior, (2) els conjunts de gens de funció biològica "GO: 0061743 motor learning" i "GO:0061744 motor behavior" de la base de dades AmiGO2 (Carbon et al., 2009) i (3) Lin i Farrer (2014).

La puntuació de precisió per a les anàlisis de memòria i motriu

Vam demanar, d'un donatmemòriallista de gens amb gens etiquetats com amemòriagens, amb quants d'aquests estan realment relacionatsmemòria. Ho vam quantificar calculant una puntuació de precisió (Fig. 1G). Primer vam determinar els veritables positius (és a dir, els gens associats a la memòria de la revisió de la literatura) i els falsos positius (és a dir, els gens associats a la funció motora). L'evidència de la literatura es va ponderar de manera que per als veritables positius, l'evidència forta i l'evidència feble (definides anteriorment) van rebre un punt complet i mig punt respectivament. Per a cada llista de gens, vam determinar la puntuació de precisió del mètode dividint els "veritables positius" per la suma dels veritables positius i els falsos positius (Eq. 1, 2). Si el mètode és precís, per a les anàlisis de memòria, les puntuacions de precisió de memòria haurien de ser superiors a 0,5 i una puntuació motora per sota de 0,5, i viceversa. Vam representar les puntuacions de precisió de memòria i motor per a cada llista de gens (que van de 0 a 1) i la diferència entre aquestes puntuacions (que van de -1 a 1). Idealment, la diferència hauria de ser superior a zero. En les equacions següents, les memòries nombre de gens amb evidència sòlida de la seva associació amb la memòria; Nombre de memòria de gens amb febles evidències de la seva associació amb la memòria; Nombre de gens motors amb una forta evidència de la seva associació amb la funció motora; i Motorw nombre de gens amb febles evidències de la seva associació amb la funció motora.

Declaració de disponibilitat de dades

Totes les dades genètiques i de neuroimatge utilitzades estan disponibles a l'AHBA (https://human.brain-map.org) i Neu-rosynth (https://www.neurosynth.org). Els scripts per processar prèviament el transcriptoma estan disponibles a https://github.com/BMHLab/AHBAprocessing. Els scripts de correlació i les dades d'entrada estan disponibles per a ús no comercial a Extended Data 1 i a https://github.com/PK-HQ/geneCognitionDiscovery.

Resultats

Mapes AHBA i Neurosynth

Per identificar l'home adult del cervell sencermemòriagens, primer necessitàvem realitzar l'anàlisi de correlació espacial entre la neuroimatge en 3D d'alta resolució i els mapes de transcriptoma del cervell humà adult. Com a tal, hem utilitzat el transcriptoma AHBA del cervell humà sencer d'alta densitat i el Neurosynthmemòriamapa d'associació de l'associació de cada voxel amb la memòria en general com a conjunts de dades d'entrada (Yarkoni et al., 2011).

L'AHBA es va derivar de sis cervells donants i conté l'expressió gènica del cervell humà de tot el genoma a les regions corticals i subcorticals esquerra (N 6; Fig. 1A; vegeu la visualització d'exemple a la figura de dades ampliades 1-1; Hawrylycz et al. , 2012). El NeurosintmemòriaEl mapa d'associació és un mapa de metaestudi (N 2744) que representa la rellevància de cada vòxel cerebral per amemòria(a diferència d'altres funcions cognitives), especificades per puntuacions z positives (Fig. 1A; vegeu una visualització de mapes de memòria i funcions motores a Dades ampliades Fig. 1-2; Yarkoni et al., 2011). Tingueu en compte que l'ús dememòriaaquí es refereix a la memòria en general, ja que el mapa es va construir a partir d'estudis de neuroimatge relacionats amb la memòria que utilitzen múltiples tipus de tasques de memòria (Yarkoni et al., 2011). Hem coregistrat tots dos mapes en un espai comú MNI152. Les àrees de memòria del mapa d'associació de memòria es van utilitzar per definir les mostres d'AHBA utilitzables per a l'anàlisi de correlació espacial posterior.

Anàlisi de similitud espacial

Utilitzant aquests conjunts de dades, hem intentat aïllar els gens amb alts valors de correlació espacial entre la seva expressió gènica imemòriamapes de termes per a passos d'anàlisi posteriors, ja que probablement estan relacionats amb la memòria (Fox et al., 2014). Hem realitzat l'anàlisi de similitud espacial entre els mapes d'associació AHBA i Neurosynth per separat per a les regions corticals i subcorticals a causa de les seves diferències marcades (vegeu Introducció; la llista de regions corticals i subcorticals està disponible a DataFig. 1-3) i per a memòria i funció motora (vegeu un exemple de correlació espacial a la figura 2). Cada anàlisi va produir una llista L, que contenia els valors de correlació mitjans de 15.625 gens utilitzats per a la classificació posterior (Fig. 1B).

Posteriorment vam classificar cada llista L. Una correlació positiva indica una expressió gènica més alta a les àrees rellevants per amemòria, i una correlació negativa implica una expressió més baixa en àrees rellevants per a la memòria. Els gens-10 més correlacionats positivament i negativament per a les anàlisis corticals i subcorticals de memòria es mostren a la taula 1 (vegeu el valor de correlació espacial de tots els gens a la taula de dades ampliades 1-1). Hi havia més gens correlacionats negativament que gens correlacionats positivament tant per a les anàlisis corticals com subcorticals de la memòria (taula de dades ampliada 1-1). Hem trobat 8383 gens correlacionats positivament i 7243 negativament per a les àrees corticals, i 7642 gens positivament i 7984 negativament per a les àrees subcorticals.

Perfils d'expressió gènica diferents associats a la memòria cortical i subcortical

Després de les anàlisis de correlació espacial, hem volgut definir els perfils d'expressió gènica relacionats amb els corticals i subcorticals.memòriad'una manera integral. Per identificar i caracteritzar conjunts de gens que treballen cap a una funció biològica comuna (és a dir, conjunts de gens), vam analitzar cadascuna de les llistes corticals i subcorticals L amb GSEA pre-classificada (Fig. 1C). Això va produir conjunts de gens de puntuació positiva i negativa, derivats dels gens de L correlacionats positivament i negativament, respectivament. Aquests conjunts de gens es van agrupar després en grups relacionats funcionalment i es van anotar automàticament amb temes biològics (Cline et al., 2007; Merico et al., 2010; Oesper et al., 2011).

En general, el còrtex i el subcòrtex tenien diferents temes biològics que es trobaven anteriorment associats amb la memòria. Per a corticalsmemòria, GSEA va revelar 28 conjunts de gens enriquits significativament positius i 29 negatius. La visualització de la xarxa d'enriquiment va mostrar que aquests conjunts de gens es van agrupar en cinc grups diferents (figura 3; els resultats complets de GSEA es troben a la figura de dades ampliades 3-1), amb conjunts de gens dins de cada clúster compartint gens enriquits. Es va trobar que aquests conjunts de gens estaven relacionats amb la memòria. El clúster positiu P1 contenia conjunts de gens implicats en la resposta immune i la senyalització del receptor Fc (Fernandez-Vizarra et al., 2012; Marin i Kipnis, 2013). P2 va estar implicat en la senyalització d'interferó-gamma (Litteljohn et al., 2014), P3 en el transport d'ions calci transmembrana i P4 en el muntatge de filaments d'actina (Krucker et al., 2000; Lamprecht, 2011). El clúster negatiu N2 contenia conjunts de gens implicats en la dinàmica de la cromatina, la regulació epigenètica i la diferenciació de cèl·lules immunitàries (Kim i Kaang, 2017).

Per subcorticalmemòria, GSEA va revelar 50 conjunts de gens positius i 14 negatius significativament enriquits. La visualització de la xarxa d'enriquiment va mostrar que aquests conjunts de gens es van agrupar en tres grups diferents (figura 4; els resultats complets de GSEA es troben a la figura de dades ampliades 4-1). De la mateixa manera, es va trobar que aquests conjunts de gens estaven relacionatsmemòria. El clúster positiu P1 està implicat en la transmissió sinàptica i la plasticitat sinàptica. També incloïa conjunts de gens implicats en endocitosi i exocitosi, secreció de neurotransmissors, potenciació a llarg termini (Stuchlik, 2014), senyalització del receptor de glutamat i morfogènesi de projecció de neurones (Kasai et al., 2010). El clúster negatiu N1 està relacionat amb els processos de transcripció i traducció (Jarome i Helmstetter, 2014; Alberini i Kandel, 2015), i el clúster N2 amb la diferenciació de cèl·lules glials i oligodendròcits (Hertz i Chen, 2016; Pepper et al., 2018).

Figura 2. Un exemple de sortida d'anàlisi de similitud espacial. Els nivells d'expressió del gen cortical més correlacionat, GRB14, es visualitzen en funció de la rellevància de voxel del mapa Neurosynth per amemòriafunció (puntuació z). Expressió gènica normalitzada (eix y) representada contra les puntuacions z del mapa de neuroimatge (eix x). Cada línia de regressió de colors representa la línia més adequada per a cadascun dels sis donants (colors); la banda translúcida al voltant de cada línia representa l'estimació de l'interval de confiança del 95 per cent.

Per identificar diferències i solapaments en els perfils genètics corticals i subcorticals, vam identificar i caracteritzar els diferents i compartits (1) processos biològics tal com es mostra als mapes d'enriquiment i (2)memòriagens (és a dir, tots els gens que es troben en 1 conjunt de gens enriquits; Fig. 1D). Hem trobat una superposició baixa del 2,5 per cent dels conjunts de gens (N 3) i del 9,6 per cent dels gens (N 135) entre les regions corticals i subcorticals (Fig. 5; la llista completa de gens diferents i superposats es troba a DataFig. {{9). }}). Els gens superposats estaven implicats en processos relacionats amb la memòria de transport de proteïnes, regulació transcripcional, plasticitat sinàptica i senyalització del receptor de glutamat (Peng et al., 2011; Rosenberg et al., 2014; Alberini i Kandel, 2015; Taula 2; producció completa de conjunts de gens i gens de Top-pGene a Extended DataTable 2-1). Aquests inclouen gens implicats en el complex Arp2/3, canals iònics dependents de lligands GABA i AMPA que són crítics per a la funció de memòria (Gasbarri i Pompili, 2014; Basu et al., 2016; Takemoto et al., 2017; Taula de dades ampliada { {23}}). Els gens específics de l'escorça estaven implicats en processos associats a la memòria, com ara la reparació de l'ADN, la regulació epigenètica, la immunitat i la senyalització d'IFN (Marin i Kipnis, 2013; Litteljohn et al., 2014; Kim i Kaang, 2017; Hou et al., 2018). ; Taula de dades ampliada 2-1). Els gens específics del subcòrtex estan implicats en la neurogènesi, la morfogènesi dendrita, la diferenciació de cèl·lules glials i la mielinització (Hertz i Chen, 2016; Kao et al.,

Figura 3. Visualització del mapa d'enriquiment per a corticalsmemòria. Els grups s'etiqueten amb P per positiu, N per negatiu. Es va trobar que els cúmuls de conjunts de gens estaven relacionatsmemòria. Els cúmuls positius es van associar amb la senyalització immune, el transport de calci i el muntatge del filament d'actina. El clúster negatiu contenia conjunts de gens implicats en la dinàmica de la cromatina i la regulació epigenètica. Consulteu la figura de dades ampliades 3-1 per obtenir la sortida completa de la classificació prèvia de GSEA.

2018; Pepper et al., 2018; Taula de dades ampliada 2-1). Tingueu en compte que el mateix conjunt de gens pot aparèixer tant en els processos biològics específics corticals com subcorticals. Per exemple, elmemòriaels conjunts de gens s'enriqueixen a les dues regions, però en cada cas, l'enriquiment del conjunt de gens està impulsat per gens diferents (Extended DataTable 2-1). Això es deu al fet que diferents gens poden ser rellevants per al mateix conjunt de gens del procés biològic i, per tant, augmentar l'enriquiment.

Gens expressats de manera diferencial del nucli relacionats amb corticals i subcorticalsmemòria

Per identificar la part superior-10memòriagens que probablement estan relacionats amb humansmemòriafuncióper a futures investigacions experimentals, vam identificar gens rellevants per a diversos conjunts de gens obtinguts anteriorment amb el LEA (Fig. 1E; Subramanian et al., 2005; Darby et al., 2016; Fleming i Miller, 2016). Treballs anteriors han demostrat que aquests gens que impulsen l'enriquiment de múltiples conjunts de gens estan més probablement relacionats amb el fenotip analitzat, és a dir, la funció de memòria en aquest cas (Subramanian et al., 2005; Darby et al., 2016; Fleming i Miller, 2016). La combinació de GSEA i LEA eren eficaços anteriorment per identificar signatures genètiques de funcions cognitives (Thomassen et al., 2008; Ersland et al., 2012; Lee et al., 2013), inclosa la memòria episòdica i de treball (Heck et al., 2014;

Linksys et al., 2015). Hem aplicat LEA als conjunts de gens amb puntuació positiva i negativa anteriors, seguit de la selecció dels gens-10 superiors que apareixen amb més freqüència als subconjunts d'avantguarda dels conjunts de gens. Aquests gens es van validar després amb la literatura de models animals, que es va classificar com a evidència forta o feble que recolza el vincle entre el gen i la funció de memòria (Fig. 1F). L'evidència contundent es compon d'estudis de manipulació de gens o tractament amb fàrmacs, per exemple, l'eliminació de gens que condueix a l'alteració de la memòria. L'evidència feble va incloure estudis correlacionals o computacionals, com ara la regulació de gens que es correlacionava amb una milloramemòriarendiment.

Per a corticalsmemòria, nou de cada 10 gens correlacionats positivament estaven implicats anteriormentmemòriafunció(Taula 3; llista completa de gens de memòria cortical i revisió de la literatura Extended DataTable 3-1, sortida completa de LEA a Extended Data Table 3-2). Gens PRKCD (Etcheberrigaray et al., 2004; Conboy et al., 2009), RAC1 (Haditsch et al., 2009; Oh et al., 2010), LIMK1 (Todorovski et al., 2015) i CDC42 ( Kim et al., 2014; Zhang et al., 2016) tenien fortes associacions amb la memòria. Per als gens candidats correlacionats negativament corresponents, els 10 gens tenien proves sòlides que recolzaven el seu paper en la memòria. Tots aquests eren gens que codificaven la proteïna histona H4, que estava relacionada amb el rendiment de la memòria (Peleg et al., 2010). La desregulació de l'acetilació de la histona H4 en ratolins envellits es va relacionar amb un deteriorament de la memòria, i el restabliment d'aquesta regulació va millorar la seva memòria.

Figura 4. Visualització del mapa d'enriquiment per a la memòria subcortical. Els grups s'etiqueten amb P per positiu, N per negatiu. Es va trobar que els grups de gens estaven associats amb la memòria. Els cúmuls positius es van associar amb la transmissió sinàptica, la plasticitat a llarg termini, la senyalització de glutamat i la morfogènesi de neurites. Els clústers negatius incloïen conjunts de gens implicats en la transcripció i traducció i en la diferenciació de cèl·lules glials. Vegeu la figura de dades ampliades 4-1 per obtenir la sortida completa de la classificació prèvia de GSEA.

Per a la memòria subcortical, els 10 gens correlacionats positivament estaven implicats anteriorment en la funció de memòria (taula 4; llista completa de gens de memòria subcortical i revisió de la literatura a la taula de dades ampliada 4-1; resultats de LEA a la taula de dades ampliada 4-2). Els gens CDK5, NLGN1, RAB3A, STX1A, SNCA, SYT1 i UNC13A estaven fortament relacionats amb la memòria (Fujiwara et al., 2006; Yang et al., 2007; Liu et al., 2009; Guan et al., 2011; Kokhan; et al., 2012; Bie et al., 2014; Mishiba et al., 2014; Böhme et al., 2019). Set de cada 10 gens candidats correlacionats negativament tenien proves febles que els implicaven en la memòria. Es tractava de gens que codificaven subunitats ribosòmiques, que s'expressaven de manera diferent en rosegadors que es mostren millormemòriarendiment (Wang et al., 2003; Kong et al., 2009; Winbush et al., 2012; Katz i Lamprecht, 2015; Oka et al., 2016; Zhang et al., 2018).