Картографування взаємодії білків інтерпретація моделі алкогольної жирової хвороби печінки щурів
Хамед Абдоллахі
1 Дослідницький центр протеоміки, Факультет парамедичних наук, Університет медичних наук Шахіда Бехешті, Тегеран, Іран
Мона Заманіан Азоді
2 Науково-дослідний центр гастроентерології та хвороб печінки, Науково-дослідний інститут гастроентерології та хвороб печінки, Університет медичних наук Шахіда Бехешті, Тегеран, Іран
Бехзад Хатамі
3 Дослідницький центр базової та молекулярної епідеміології шлунково-кишкових розладів, Науково-дослідний інститут гастроентерології та хвороб печінки, Університет медичних наук Шахіда Бехешті, Тегеран, Іран
Анотація
Це дослідження досліджує вплив жирової дієти на профіль експресії генів у печінці щурів за допомогою аналізу картографічної взаємодії між білками та білками.
Передумови:
Безалкогольна жирова хвороба печінки (НАЖХП) є поширеним станом печінки у світі. Це прогресуюче метаболічне захворювання є репрезентативним для накопичення жиру в печінці пацієнтів, що може призвести до передових стадій, а саме до цирозу та, зрештою, раку.
Методи:
Диференціально експресовані гени печінки щурів NAFLD після 2, 4 та 6 тижнів дієтичного годування жиром аналізували за допомогою GEO2R та білково-білкової мережі взаємодії за допомогою Cytoscape v3.6.0. та відповідні плагіни. Важливі гени були призначені на основі аналізу ступеня та центральності та збагачені за допомогою плагіна ClueGO + CluePedia.
Результати:
Гени GAPDH, PRDM10, TP53, AKT1, INS, ALB, SRC, MAPK1, ACLY, ACACA, DECR1, ACACB, MBOAT4, TNF, EHHADH та JUN були введені як ключові гени, пов'язані з жировою дієтою, що годується щурами NAFLD. Біосинтез жирних кислот та ще чотири терміни були введені як основні, пов’язані з основними генами.
Висновок:
Введені критичні гени та відповідні терміни можуть описувати молекулярний стан НАЖХП та його прогресування до інших важких метаболічних захворювань. Більше того, ці потенційні біомаркери можуть контролюватися для діагностики та підходів до лікування після валідаційних досліджень.
Вступ
Методи
У цьому дослідженні проводиться аналіз мережі білково-білкової взаємодії істотно змінених генів у експресії. Дані отримані з онібусу Gene Expression Omnibus (GEO) (19), в якому досліджується серія Platform (> GPL1355)> GSE73500, що використовує мікрочип Rat Genome 230 2.0 (Rattus norvegicus), останнє оновлення 31 липня 2017 року. Ці дані опубліковані як стаття "Кореляційний аналіз між профілем експресії генів тканин печінки щурів та неалкогольною жирною печінкою, спричиненою емульсією з високим вмістом жиру", проведеною C Xu та співавт. у 2011 р. (20). Набір даних складається із зразків тканини печінки 12 щурів віком 12 тижнів з 4 етапів, а саме різних часових курсів, включаючи нормальну тканину печінки (0 год) та після годування жирною їжею у 3 етапи, розраховані на 2 тижні, 4 тижні та 6 тижнів. Як зрозуміло, кожен етап складається з 3 зразків із ідентифікаторами приєднання.
Результати
Для логічного порівняння визначених груп значення виразів досліджували за допомогою прямокутного аналізу. Висновки (див. Малюнок 1) показують, що значення орієнтовані на медіану, і, отже, групи порівнянні з точки зору вираження, і можливі подальші дослідження. Оскільки організовані гени в інтегрованій мережі можуть надати корисну інформацію про ролі генів, що беруть участь у захворюванні, були побудовані та проаналізовані відповідні мережі ІЦП для трьох груп.
Порівняння кількості експресії визначених груп: представлені три контрольних групи (синій колір) та через 2 тижні годування (рожевий колір), через 4 тижні годування (оранжевий колір) та через 6 тижнів годування (зелений колір). Аналіз прямокутника був отриманий за допомогою статистичного програмного забезпечення R. Вісь x та вісь y вказують на діапазон значень експресії та біологічних реплікацій для груп відповідно. Порівняння показує, що значення орієнтовані на медіану, а отже, групи порівнянні з точки зору вираження, і можливі подальші дослідження
Безмасштабні мережі (дані не наведені) використовувались як відповідні інструменти для скринінгу генів. Ключові гени, засновані на значеннях ступеня та величинах центральних зв’язків, визначених для кожної мережі та результатів, представлені в таблицях 1–3. 3. Введені вузли в цих таблицях виділено як гени, що створюють вузькі місця. Для кращого порівняння між досліджуваними групами вміст таблиць 1 - -3 3 був зведений у таблиці 4. У цій таблиці центральні гени можна порівняти на основі курсів часу годування. Визначено загальну комбінацію ключових генів, пов’язаних з трьома досліджуваними групами, включаючи гени GAPDH, PRDM10, TP53, AKT1, INS, ALB, SRC, MAPK1, ACLY, ACACA, DECR1, ACACB, MBOAT4, TNF, EHHADH та JUN. Ця комбінація була отримана із змісту таблиці 4 шляхом відбору генів з одноразовим повторенням. Оскільки ролі центральних генів у хворобі є вирішальними факторами для чіткої інтерпретації знахідок, збагачення онтології генів для 16 згаданих ключових генів було здійснено за допомогою програмного забезпечення ClueGO, і висновки були представлені на малюнках 2, 3. 3 .
Таблиця 1
Представлені центральні вузли (гени для вузьких місць), пов'язані з мережею ІПП двотижневої моделі годування щурів моделлю НАЖХП з високим вмістом жиру в порівнянні з контрольною групою
| 1 | GAPDH | Гліцеральдегід-3-фосфатдегідрогеназа | 125 | 0,03 |
| 2 | PRDM10 | PR-домен, що містить 10 | 121 | 0,03 |
| 3 | TP53 | білок пухлини p53 | 114 | 0,06 |
| 4 | AKT1 | v-akt мишача тимома вірусний онкогенний гомолог 1 | 113 | 0,02 |
| 5 | INS | Інсулін | 106 | 0,03 |
| 6 | ALB | Альбумін | 105 | 0,02 |
| 7 | SRC | v-src саркома (Schmidt-Ruppin A-2) вірусний онкогенний гомолог (пташиний) | 104 | 0,03 |
| 8 | КАРТА1 | Мітоген-активована протеїнкіназа 1 | 102 | 0,02 |