Abstract
Introduction
The impact of the pandemic of SARS-CoV-2 infections in the population has caused many
diseases onset, post the recovery. The most common is Cardiac injury, which causes
further complications that lead to cardiovascular diseases (CVD). This study aimed
to analyse the hub genes with a high correlation between SARS-CoV-2 and cardiovascular
diseases.
Materials and Methods
The datasets were obtained from the already available GSE196822, GSE196656, and GSE169241
data sets. DESec 2 in R was used for differentially expressed genes, and enriched
pathway analysis was performed. Further, Cytoscape used the protein-protein interactions
by STRING and hub genes for the common DEGs.
Results
The transcriptome analysis of GSE196822 revealed that 7,376 upregulated and 3,673
downregulated genes were the differentially expressed genes (DEGs) among the three
selected datasets. Combining the overlap of these data sets for the common genes involved
in COVID-19 and CVD, 169 upregulated and 123 downregulated DEGs were observed. These
DEGs are further examined with GO (Gene Ontology) and KEGG (Kyoto Encyclopedia of
Genes and Genomes). The KEGG pathway revealed 21 upregulated and 11 downregulated
pathways, where the highest count was recorded in transcriptional misregulations in
cancer and metabolic pathways, respectively. The top 10 hub genes analysis and PPI
network analysis revealed their interlinings for upregulation and downregulations,
respectively. The top three upregulated genes (TIMP1, MPO, NFKBIA) and downregulated
genes (ACSS1, OXCT1, ADHFE1) identified by differential expression analysis were validated
by qRT-PCR, confirming their significant and consistent expression changes under the
experimental conditions.
Conclusion
The 9 out of 10 hub genes with elevated co-expressibility of linked genes between
COVID-19 and CVD showed complications consistent with previous reports. Our findings
further suggest that these hub genes may serve dual purposes: as indicators of early
viral infection, including COVID-19 and related viral illnesses, and as potential
predictors of cardiovascular disease (CVD) onset following COVID-19 infection. This
work strongly urges health policymakers to implement screening for COVID-19 complications,
especially CVDs, in the general public.
Zusammenfassung
Einleitung
Die SARS-CoV-2-Pandemie hat weitreichende gesundheitliche Folgen für die Bevölkerung
nach überstandener Infektion gezeigt. Besonders häufig treten kardiale Schädigungen
auf, die weitere Komplikationen nach sich ziehen und zur Entstehung kardiovaskulärer
Erkrankungen (CVD) beitragen können. Ziel dieser Studie war es, Schlüsselgene, sog.
„Hub-Gene“ zu identifizieren, die eine hohe Korrelation zwischen SARS-CoV-2-Infektionen
und kardiovaskulären Erkrankungen aufweisen.
Material und Methoden
Die Analyse basierte auf öffentlich verfügbaren Datensätzen: GSE196822, GSE196656
und GSE169241. Zur Identifikation differentiell exprimierter Gene (DEGs) wurde das
R-Paket DESeq2 verwendet. Anschließend erfolgte eine Anreicherungspfadanalyse. Für
die Analyse von Protein-Protein-Interaktionen (PPI) und die Identifikation zentraler
Gene (Hub-Gene) wurde Cytoscape unter Einbindung der STRING-Datenbank genutzt.
Ergebnisse
Die Transkriptomanalyse des Datensatzes GSE196822 ergab 7.376 hochregulierte und 3.673
herunterregulierte Gene. Durch Überlappung der drei Datensätze konnten 169 hochregulierte
und 123 herunterregulierte gemeinsame DEGs identifiziert werden, die sowohl mit COVID-19
als auch mit CVD in Verbindung stehen. Diese Gene wurden mittels Gene Ontology (GO)
und Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) weiter untersucht. Die KEGG-Analyse
zeigte 21 hochregulierte und 11 herunterregulierte Signalwege, wobei die meisten Gene
mit Transkriptionsfehlregulationen bei Krebs sowie mit metabolischen Signalwegen assoziiert
waren. Die Analyse der zehn wichtigsten Hub-Gene und des PPI-Netzwerks verdeutlichte
deren funktionelle Vernetzung. Die drei am stärksten hochregulierten Gene (TIMP1,
MPO, NFKBIA) sowie die drei am stärksten herunterregulierten Gene (ACSS1, OXCT1, ADHFE1)
wurden mittels quantitativer Real-Time-PCR (qRT-PCR) validiert, was ihre signifikanten
und konsistenten Expressionsveränderungen unter experimentellen Bedingungen bestätigte.
Fazit
Neun der zehn identifizierten Hub-Gene zeigten eine erhöhte Ko-Expression mit Genen,
die sowohl mit COVID-19 als auch mit kardiovaskulären Erkrankungen in Zusammenhang
stehen. Diese Ergebnisse stimmen mit früheren Studien überein. Die identifizierten
Gene könnten sowohl als Marker für eine frühe virale Infektion – einschließlich COVID-19
und verwandter viraler Erkrankungen – als auch als potenzielle Prädiktoren für das
Auftreten kardiovaskulärer Erkrankungen nach einer COVID-19-Infektion dienen. Die
Studie unterstreicht die Notwendigkeit, gesundheitspolitische Maßnahmen zur Früherkennung
von COVID-19-bedingten Komplikationen, insbesondere kardiovaskulärer Erkrankungen,
in der Allgemeinbevölkerung zu etablieren.
Keywords COVID-19 - CVD - meta-analysis - differentially expressed genes - hub genes
Schlüsselwörter COVID-19 - kardiovaskuläre Erkrankungen - Metaanalyse - Schlüsselgene - Hub-Gene
