Published January 5, 2022 | Version v1
Publication Open

Integrated weighted gene coexpression network analysis identifies Frizzled 2 (FZD2) as a key gene in invasive malignant pleomorphic adenoma

Creators

  • 1. Shanghai Ninth People's Hospital
  • 2. Shanghai Jiao Tong University
  • 3. Peking University
  • 4. National Clinical Research Center for Digestive Diseases
  • 5. Shandong University
  • 6. XinHua Hospital
  • 7. Shanghai Pulmonary Hospital
  • 8. Tongji University

Description

Abstract Background Invasive malignant pleomorphic adenoma (IMPA) is a highly malignant neoplasm of the oral salivary glands with a poor prognosis and a considerable risk of recurrence. Many disease-causing genes of IMPA have been identified in recent decades (e.g., P53, PCNA and HMGA2), but many of these genes remain to be explored. Weighted gene coexpression network analysis (WGCNA) is a newly emerged algorithm that can cluster genes and form modules based on similar gene expression patterns. This study constructed a gene coexpression network of IMPA via WGCNA and then carried out multifaceted analysis to identify novel disease-causing genes. Methods RNA sequencing (RNA-seq) was performed for 10 pairs of IMPA and normal tissues to acquire the gene expression profiles. Differentially expressed genes (DEGs) were screened out with the cutoff criteria of |log 2 Fold change (FC)|> 1 and adjusted p value < 0.05. Then, WGCNA was applied to systematically identify the hidden diagnostic hub genes of IMPA. Results In this research, a total of 1970 DEGs were screened out in IMPA tissues, including 1056 upregulated DEGs and 914 downregulated DEGs. Functional enrichment analysis was performed for identified DEGs and revealed an enrichment of tumor-associated GO terms and KEGG pathways. We used WGCNA to identify gene module most relevant with the histological grade of IMPA. The gene FZD2 was then recognized as the hub gene of the selected module with the highest module membership (MM) value and intramodule connectivity in protein–protein interaction (PPI) network. According to immunohistochemistry (IHC) staining, the expression level of FZD2 was higher in low-grade IMPA than in high-grade IMPA. Conclusion FZD2 shows an expression dynamic that is negatively correlated with the clinical malignancy of IMPA and it plays a central role in the transcription network of IMPA. Thus, FZD2 serves as a promising histological indicator for the precise prediction of IMPA histological stages.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

الورم الحميد متعدد الأشكال الغزوي (IMPA) هو ورم خبيث للغاية في الغدد اللعابية الفموية مع سوء التشخيص وخطر كبير للتكرار. تم تحديد العديد من الجينات المسببة للأمراض في IMPA في العقود الأخيرة (على سبيل المثال، p53 و PCNA و HMGA2)، ولكن لا يزال يتعين استكشاف العديد من هذه الجينات. تحليل شبكة التعبير الجيني الموزون (WGCNA) هو خوارزمية ظهرت حديثًا يمكنها تجميع الجينات وتشكيل وحدات بناءً على أنماط تعبير جيني مماثلة. أنشأت هذه الدراسة شبكة التعبير الجيني المشترك لـ IMPA عبر WGCNA ثم أجرت تحليلًا متعدد الأوجه لتحديد الجينات الجديدة المسببة للأمراض. تم إجراء تسلسل الحمض النووي الريبي (RNA - seq) لـ 10 أزواج من IMPA والأنسجة الطبيعية للحصول على ملفات تعريف التعبير الجيني. تم فحص الجينات المعبر عنها بشكل تفاضلي (DEGs) بمعايير القطع |السجل 2 تغيير الطية (FC )|> 1 وقيمة p المعدلة < 0.05. بعد ذلك، تم تطبيق WGCNA لتحديد جينات المحور التشخيصي المخفية لـ IMPA بشكل منهجي. النتائج في هذا البحث، تم فحص ما مجموعه 1970 DEGs في أنسجة IMPA، بما في ذلك 1056 DEGs معاد تنظيمها و 914 DEGs معاد تنظيمها. تم إجراء تحليل الإثراء الوظيفي لـ DEGs المحددة وكشف عن إثراء مصطلحات GO المرتبطة بالورم ومسارات KEGG. استخدمنا WGCNA لتحديد الوحدة الجينية الأكثر صلة بالدرجة النسيجية لـ IMPA. ثم تم التعرف على الجين FZD2 باعتباره الجين المحوري للوحدة المختارة مع أعلى قيمة لعضوية الوحدة (MM) والاتصال داخل الوحدة في شبكة تفاعل البروتين والبروتين (PPI). وفقًا لتلوين الكيمياء النسيجية المناعية (IHC)، كان مستوى التعبير عن FZD2 أعلى في IMPA منخفض الدرجة منه في IMPA عالي الدرجة. يُظهر الاستنتاج FZD2 ديناميكية تعبيرية ترتبط سلبًا بالورم الخبيث السريري لـ IMPA وتلعب دورًا مركزيًا في شبكة النسخ لـ IMPA. وبالتالي، يعمل FZD2 كمؤشر نسيجي واعد للتنبؤ الدقيق بالمراحل النسيجية لـ IMPA.

Translated Description (French)

Résumé Contexte L'adénome pléomorphe malin invasif (IMPA) est un néoplasme hautement malin des glandes salivaires orales avec un mauvais pronostic et un risque considérable de récidive. De nombreux gènes pathogènes de l'IMPA ont été identifiés au cours des dernières décennies (par exemple, P53, PCNA et HMGA2), mais beaucoup de ces gènes restent à explorer. L'analyse de réseau de coexpression génique pondérée (WGCNA) est un algorithme nouvellement émergé qui peut regrouper des gènes et former des modules basés sur des modèles d'expression génique similaires. Cette étude a construit un réseau de coexpression génique de l'IMPA via WGCNA, puis a effectué une analyse multiforme pour identifier de nouveaux gènes pathogènes. Méthodes Le séquençage de l'ARN (ARN-seq) a été effectué pour 10 paires d'IMPA et de tissus normaux pour acquérir les profils d'expression génique. Les gènes exprimés différemment (DEG) ont été éliminés avec les critères de coupure de |log 2 Fold change (FC)|> 1 et la valeur de p ajustée < 0,05. Ensuite, le WGCNA a été appliqué pour identifier systématiquement les gènes concentrateurs de diagnostic cachés de l'IMPA. Résultats Dans cette recherche, un total de 1970 DEG ont été éliminés dans les tissus IMPA, dont 1056 DEG régulés à la hausse et 914 DEG régulés à la baisse. L'analyse de l'enrichissement fonctionnel a été réalisée pour les DEG identifiés et a révélé un enrichissement des termes GO associés à la tumeur et des voies KEGG. Nous avons utilisé WGCNA pour identifier le module génétique le plus pertinent avec le grade histologique de l'IMPA. Le gène FZD2 a ensuite été reconnu comme le gène pivot du module sélectionné avec la valeur d'appartenance au module (MM) et la connectivité intramodulaire les plus élevées dans le réseau d'interaction protéine-protéine (PPI). Selon la coloration par immunohistochimie (IHC), le niveau d'expression de FZD2 était plus élevé dans l'IMPA de bas grade que dans l'IMPA de haut grade. Conclusion FZD2 montre une dynamique d'expression qui est négativement corrélée avec la malignité clinique de l'IMPA et elle joue un rôle central dans le réseau de transcription de l'IMPA. Ainsi, FZD2 sert d'indicateur histologique prometteur pour la prédiction précise des stades histologiques IMPA.

Translated Description (Spanish)

Resumen Antecedentes El adenoma pleomórfico maligno invasivo (IMPA) es una neoplasia altamente maligna de las glándulas salivales orales con un mal pronóstico y un riesgo considerable de recurrencia. Muchos genes causantes de enfermedades de IMPA se han identificado en las últimas décadas (por ejemplo, P53, PCNA y HMGA2), pero muchos de estos genes aún no se han explorado. El análisis de la red de coexpresión génica ponderada (WGCNA) es un algoritmo recientemente surgido que puede agrupar genes y formar módulos basados en patrones de expresión génica similares. Este estudio construyó una red de coexpresión génica de IMPA a través de WGCNA y luego llevó a cabo un análisis multifacético para identificar nuevos genes causantes de enfermedades. Métodos Se realizó la secuenciación de ARN (ARN-seq) para 10 pares de IMPA y tejidos normales para adquirir los perfiles de expresión génica. Los genes expresados diferencialmente (DEG) se seleccionaron con los criterios de corte de |log 2 veces el cambio (FC)|> 1 y el valor de p ajustado < 0.05. Luego, se aplicó WGCNA para identificar sistemáticamente los genes ocultos del centro de diagnóstico de IMPA. Resultados En esta investigación, se analizaron un total de 1970 DEG en tejidos IMPA, incluidos 1056 DEG regulados positivamente y 914 DEG regulados negativamente. Se realizó un análisis de enriquecimiento funcional para los DEG identificados y reveló un enriquecimiento de los términos GO asociados a tumores y las vías KEGG. Utilizamos WGCNA para identificar el módulo génico más relevante con el grado histológico de IMPA. El gen FZD2 se reconoció entonces como el gen hub del módulo seleccionado con el mayor valor de pertenencia al módulo (MM) y conectividad intramódulo en la red de interacción proteína-proteína (PPI). De acuerdo con la tinción inmunohistoquímica (IHC), el nivel de expresión de FZD2 fue mayor en IMPA de bajo grado que en IMPA de alto grado. Conclusión FZD2 muestra una dinámica de expresión que se correlaciona negativamente con la malignidad clínica de IMPA y desempeña un papel central en la red de transcripción de IMPA. Por lo tanto, FZD2 sirve como un indicador histológico prometedor para la predicción precisa de las etapas histológicas de IMPA.

Files

s12967-021-03204-7.pdf

Files (6.5 MB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:bda9b68ef7ede014625318ee4d7e69c2
6.5 MB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
يحدد تحليل شبكة التعبير الجيني الموزون المتكامل Frizzled 2 (FZD2) كجين رئيسي في الورم الحميد متعدد الأشكال الخبيث الغازية
Translated title (French)
L'analyse intégrée du réseau de coexpression de gènes pondérés identifie Frizzled 2 (FZD2) comme un gène clé dans l'adénome pléomorphe malin invasif
Translated title (Spanish)
El análisis integrado de la red de coexpresión génica ponderada identifica a Frizzled 2 (FZD2) como un gen clave en el adenoma pleomórfico maligno invasivo

Identifiers

Other
https://openalex.org/W4205144905
DOI
10.1186/s12967-021-03204-7

Is supplement to
https://openalex.org/W4387948744 (Other)
https://openalex.org/W3032874291 (Other)
https://openalex.org/W2588180461 (Other)
https://openalex.org/W2415025170 (Other)
https://openalex.org/W2363156284 (Other)
https://openalex.org/W2352732738 (Other)
https://openalex.org/W2123060905 (Other)
https://openalex.org/W2005057264 (Other)
https://openalex.org/W1964572291 (Other)
https://openalex.org/W184793361 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
China

References

  • https://openalex.org/W1542395655
  • https://openalex.org/W1891543308
  • https://openalex.org/W1966327575
  • https://openalex.org/W1970380183
  • https://openalex.org/W1994843494
  • https://openalex.org/W2013891209
  • https://openalex.org/W2035618305
  • https://openalex.org/W2052987864
  • https://openalex.org/W2060705109
  • https://openalex.org/W2105924489
  • https://openalex.org/W2110756612
  • https://openalex.org/W2112325653
  • https://openalex.org/W2114104545
  • https://openalex.org/W2119483772
  • https://openalex.org/W2127215066
  • https://openalex.org/W2133465414
  • https://openalex.org/W2158217645
  • https://openalex.org/W2159675211
  • https://openalex.org/W2166946831
  • https://openalex.org/W2520632143
  • https://openalex.org/W2610869016
  • https://openalex.org/W2758792083
  • https://openalex.org/W2767802063
  • https://openalex.org/W2783201185
  • https://openalex.org/W2804555736
  • https://openalex.org/W2896126620
  • https://openalex.org/W2900569176
  • https://openalex.org/W2902094662
  • https://openalex.org/W2943100392
  • https://openalex.org/W3017088392
  • https://openalex.org/W3035189665
  • https://openalex.org/W3035446148
  • https://openalex.org/W3092483151
  • https://openalex.org/W3096828292
  • https://openalex.org/W3112600195
  • https://openalex.org/W3112907991
  • https://openalex.org/W3123186894
  • https://openalex.org/W3126377226
  • https://openalex.org/W3128081537
  • https://openalex.org/W3132083749
  • https://openalex.org/W3135175239
  • https://openalex.org/W3139319595
  • https://openalex.org/W3147586197
  • https://openalex.org/W3207703911
  • https://openalex.org/W4211106414
  • https://openalex.org/W4237338190