Transcriptome and clinical analysis of immune cells in viral infectious disease
Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is the cause of COVID-19. COVID-19 has been declared a pandemic by the World Health Organization (WHO), and is having widely effects on both individual lives and economies around the world. At the early stage of this pandemic, the response of host immunity during infection is unclear. It is not well-understood what initiates and propagates the cytokine storm. Thus, to identify the characteristics of neutrophils, monocytes and lymphocytes involved in the development of COVID-19 pneumonia is an emergency issue.
I begin this thesis with an introduction of the function of immune cells with distinct disease severities of COVID-19, as well as a brief introduction of TLR signaling pathway in hepatitis B virus (HBV) infection (chapter 1). This is followed by general introduction of analysis method of clinical and transcriptome data (chapter 2). The main result of this thesis is summarized in three publications about the role of neutrophils, lymphocytes and type one IFN response in the pathology of COVID-19, respectively and anther one publication of HBV particle induced metabolic change in B cells (chapter 3).
In the first publication (section 3.1), I analyze a set of laboratory parameters and the corresponding chest CT images of 55 COVID-19 patients during hospitalization. Among these variables, excessive neutrophils were related with CT values in patients with severity of pneumonia. Moreover, The ratio of neutrophils to lymphocytes (NLR) could be a useful factor in assessing the severity of pneumonia. The transcriptome analysis of lung specimens and bronchoalveolar lavage fluid (BALF) from COVID-19 patients indicate that the most up-regulated marker genes from immune cells are neutrophil related. Importantly, many neutrophil activation genes are categorized as NET-associated genes. It is further investigated that these genes interact with T and NK cells via negative regulatory molecules in COVID-19 patients, resulting in an inadequate antiviral response and lung injury.
In the second publication (section 3.2), I analyze the clinical data of COVID-19 patients to further confirm that NLR may serve as a useful factor to reflect the severity of pneumonia. The analysis of kinetic changes of lymphocytes subset indicates that CD8+ T cells are the major lymphocyte subset which decreases in cell counts during COVID-19. Moreover, the ratio of neutrophils to CD8+ T cells (N8R) performs better than NLR in the ROC curve analysis in predicting the severity in COVID-19 patients.
In the third publication (section 3.3), I introduce the integrated analysis of the IFN/ISG response during SARS-CoV-2 infection in different celllines and samples from COVID-19 patients using published data of bulk RNA sequencing. The results further confirm the low induction of IFNs and moderate expression of ISGs in samples of PBMC and BALF from COVID-19 patients, which are similar with other reports.
In the fourth publication (section 3.4), I re-analyze the microarray data from the woodchuck model to assess the function of Toll like receptors (TLRs) (TLR 1 to 10) in self-resolved and chronically infected woodchucks after hepatitis virus infection. The results show that the expressions of TLR2 and TLR2-related genes are upregulated in resolved woodchucks and suggest that TLR2 pathway contribute for resolving from hepatitis virus infection. To investigate which cell types are regulated by TLR2 activation in the antiviral response, I use cell type enrichment analysis to annotate upregulated genes of TLR2 stimulated PBMC from heathy people. The results indicate TLR2-stimulated genes highly enriched in gene modules related with monocytes and B cells. To further investigate the interaction of TLR2 with mTOR pathway, the differential gene expression analysis is used and the activation of Akt and mTOR pathways is identified after TLR2 stimulation in B cells.
COVID-19-Pneumonie beteiligt sind, ein dringendes Problem.
Ich beginne diese Arbeit mit einer Einführung in die Funktion von Immunzellen mit unterschiedlichen Schweregraden von COVID-19 sowie einer kurzen Einführung in den TLRSignalweg bei einer Hepatitis-B-Virus (HBV)-Infektion (Kapitel 1). Es folgt eine allgemeine Einführung in die Analysemethode von klinischen und Transkriptomdaten (Kapitel 2). Das Hauptergebnis dieser Arbeit ist in drei Publikationen zur Rolle von Neutrophilen, Lymphozyten
und Typ-1-IFN-Antwort in der Pathologie von COVID-19 und einer weiteren Publikation zu HBV-Partikel-induzierten metabolischen Veränderungen in B-Zellen zusammengefasst (Kapitel 3). In der ersten Veröffentlichung (Abschnitt 3.1) analysiere ich eine Reihe von Labortestparametern und die entsprechenden Thorax-CT-Bilder von 55 COVID-19-Patienten im Krankenhaus. Unter diesen Variablen waren übermäßige Neutrophilen mit der Schwere der Erkrankung assoziiert und das Verhältnis von Neutrophilen zu Lymphozyten (NLR) könnte ein nützlicher Faktor sein, um den Schweregrad einer Lungenentzündung zu bewerten. Ich analysiere auch Transkriptomdaten von Lungenproben und BALF von COVID-19-Patienten und weise darauf hin, dass die am stärksten hochregulierten Markergene aus Immunzellen mit
Neutrophilen verwandt sind. Wichtig ist, dass viele Neutrophilen-Aktivierungsgene als NETassoziierte Gene kategorisiert werden. Es wird weiter untersucht, dass diese Gene über negative regulatorische Moleküle bei COVID-19-Patienten mit T- und NK-Zellen interagieren, was zu einer unzureichenden antiviralen Reaktion und Lungenverletzungen führt.
In der zweiten Veröffentlichung (Abschnitt 3.2), analysiere ich die klinischen Daten von COVID-19-Patienten, um weiter zu bestätigen, dass NLR ein nützlicher Faktor sein kann, um den Schweregrad einer Lungenentzündung widerzuspiegeln. Die Analyse der kinetischen Veränderungen der Untergruppe der Lymphozyten zeigt, dass CD8+ T-Zellen die Hauptuntergruppe der Lymphozyten sind, deren Zellzahl während COVID-19 abnimmt.
Darüber hinaus schneidet das Verhältnis von Neutrophilen zu CD8 + T-Zellen (N8R) in der ROC-Kurvenanalyse bei der Vorhersage des Schweregrads bei COVID-19-Patienten besser ab als NLR. In der dritten Veröffentlichung (Abschnitt 3.3), Ich präsentiere die integrierte Analyse der
IFN/ISG-Antwort während einer SARS-CoV-2-Infektion in verschiedenen Proben von COVID-19-Patienten anhand veröffentlichter Daten aus der Massen-RNA-Sequenzierung. Die Ergebnisse bestätigen auch die geringe Induktion von IFNs und die moderate Expression von ISGs in Proben von PBMC und BALF von COVID-19-Patienten, die anderen Berichten ähneln.
In der vierten Publikation (Abschnitt 3.4) analysiere ich die Microarray-Daten des Waldmurmeltiermodells erneut, um die Funktion von Toll-like-Rezeptoren (TLRs) (TLR 1 bis 10) bei selbstheilenden und chronisch infizierten Waldmurmeltieren nach Hepatitis-VirusInfektion zu bestimmen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Expression von TLR2- und TLR2-
verwandten Genen in aufgelösten Waldmurmeltieren hochreguliert ist und legen nahe, dass der TLR2-Weg zur Auflösung einer Hepatitis-Virusinfektion beiträgt. Um zu untersuchen, welche Zelltypen durch die TLR2-Aktivierung in der antiviralen Antwort reguliert werden, verwende ich eine Zelltyp-Anreicherungsanalyse, um hochregulierte Gene von TLR2-stimulierten PBMC
von gesunden Menschen zu annotieren. Die Ergebnisse weisen auf TLR2-stimulierte Gene hin, die stark in Genmodulen angereichert sind, die mit Monozyten und B-Zellen verwandt sind. Um die Interaktion von TLR2 mit dem mTOR-Signalweg weiter zu untersuchen, wird die differentielle Genexpressionsanalyse verwendet und die Aktivierung von Akt- und mTORSignalwegen nach TLR2-Stimulation in B-Zellen identifiziert.
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