早发性卵巢功能不全颗粒细胞衰老与内质网应激生物标志物的筛选及实验验证OA

背景:卵巢颗粒细胞衰老和内质网应激与早发性卵巢功能不全发生发展密切相关,但具体调控机制尚未阐明。目的:通过生物信息学分析技术与机器学习算法,识别早发性卵巢功能不全颗粒细胞衰老-内质网应激特征的潜在生物标志物,并开展动物实验验证。方法:从GEO数据库下载早发性卵巢功能不全数据集GSE201276,筛选差异基因,进行加权基因共表达网络分析,获取模块基因。从GeneCards数据库获取细胞衰老、内质网应激特征数据集,与差异基因、模块基因取交集,随后开展共识聚类分析,获得早发性卵巢功能不全亚型差异表达基因并进行基因本体论、京都基因与基因组百科全书富集分析和免疫浸润分析。应用两种机器学习算法筛选早发性卵巢功能不全颗粒细胞衰老-内质网应激特征关键基因,构建诊断模型并验证。最后建立早发性卵巢功能不全C57BL/6J小鼠模型,动情周期、苏木精-伊红染色和血清ELISA检测鉴定模型效果,实时荧光定量PCR和Western Blot实验验证关键基因的表达情况。结果与结论:①共识聚类分析识别出911个细胞衰老-内质网应激特征的亚型差异表达基因,基因本体论富集分析显示,差异表达基因主要参与细胞周期负调控、减数分裂、雌性生殖腺发育等生物学过程,京都基因与基因组百科全书分析显示与卵母细胞减数分裂、孕激素介导卵母细胞成熟以及转化生长因子β等信号通路相关;免疫浸润分析显示,M1型巨噬细胞和静息树突状细胞在早发性卵巢功能不全组浸润水平显著升高(P<0.05);②机器学习算法共筛选出4个关键基因,疾病诊断模型及校准曲线结果显示,极光激酶A和肌动蛋白结合蛋白显示出良好的预测效果;③动物实验研究显示,与空白组相比,模型组小鼠动情周期紊乱,初级卵泡、次级卵泡和窦卵泡数量减少,闭锁卵泡数量增加(P<0.01);血清促卵泡生成素水平升高,抗穆勒氏管激素水平降低,差异有显著性意义(P<0.01);与空白组相比,模型组小鼠卵巢组织中极光激酶A和肌动蛋白结合蛋白的mRNA和蛋白表达水平显著下降,差异有显著性意义(P<0.05);④结果表明,极光激酶A和肌动蛋白结合蛋白可能通过调控颗粒细胞衰老与内质网应激参与早发性卵巢功能不全的发生发展,其具体调控作用和分子机制有待进一步实验验证。