法醫學院孫俊紅課題組報道骨骼肌挫傷后早期階段基因轉錄信息解碼的研究成果
本研究利用國家自然科學基金“應用基因本體和神經網絡構鼠-豬-人肌肉損傷時間推斷體系”（81971795）在骨骼肌損傷后早期轉錄動力學信息分析和解碼上取得進展，該研究深度分析了大鼠骨骼肌挫傷后早期階段基因表達和調控通路的動態變化，并篩選了時間相關基因，初步為損傷時間推斷和物種間信息分析奠定生物信息基礎。論文于2021年5月7日被 Frontiers in Genetics雜志接受，題目為：“Investigating transcriptional dynamics changes and time-dependent marker gene expression in the early period after skeletal muscle injury in rats”。
骨骼肌損傷(骨骼肌損傷)在日常生活和創傷外科實踐中較為常見，尤其是在交通事故和體育活動中。嚴重的骨骼肌損傷可對肌肉功能能力產生顯著和長期的不良影響。本次研究著眼于骨骼肌損傷早期的轉錄動力學變化，通過下一代測序詳細分析骨骼肌損傷早期0-48小時多個時間階段的的病理過程、基因表達、調控變化和時間相關差異基因，并從系統生物學角度初步闡明了骨骼肌挫傷后早期推動病理過程發展和狀態轉變的關鍵基因和通路。
研究綜合應用Chipster平臺，結合加權基因共表達網絡分析（WGCNA）篩選時間？楣脖澩錟？榛，結合時間依賴基因分析軟件，全面展示骨骼肌挫傷后早期基因表達景觀和時間依賴基因標記。
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圖4基于時間依賴分析軟件得到的時間相關變化的差異基因
研究對測序數據深度解碼和系統分析可以幫助生物學家和臨床醫生進一步研究與時間相關的疾病基因表達和調控的動態變化規律。同時將生物學意義與時間依賴的基因標記物相結合篩選出的18個時間和生物變化過程依賴的候選基因可能會對如何正損傷后早期促進和改善骨骼肌修復和再生產生一些令人興奮的觀點。
圖5 18個？-時間相關候選基因在基因網絡中發揮關鍵調控作用
在法醫學損傷時間推斷實踐中，本次研究對骨骼肌挫傷早期二代測試數據的分析解碼，將為選擇提高損傷時間推斷在準確性和普適性的指標選擇提供新的思路。此外，通過對骨骼肌損傷早期轉錄信息的深入分析和解碼，為今后基于相似生物學過程，不同生物系統的跨物種生物信息轉化研究和損傷時間推斷奠定了基礎。
c7c7.app2018級法醫學博士研究生任康為論文的第一作者，法醫學院王英元教授、孫俊紅教授為論文的通信作者。該項目得到了國家自然科學基金的資助。
