Визначення ключових генів та шляхів, пов’язаних із ожирінням у дітей

  • Журнал Головна
  • Поточне питання
  • Майбутній випуск
  • Найчитаніші
  • Найчастіше цитовані (розміри)
    • Останні два роки
    • Разом
  • Найчастіше цитовані (CrossRef)
    • Минулий рік 0
    • Разом
  • Соц.медіа
    • Минулий місяць
    • Минулий рік
    • Разом
  • Архів
  • Інформація
  • Онлайн подання
  • Інформація для авторів
  • Редагування мови
  • Інформація для рецензентів
  • Редакційна політика
  • Редакційна колегія
  • Цілі та сфера застосування
  • Абстрагування та індексування
  • Бібліографічна інформація
  • Інформація для бібліотекарів
  • Інформація для рекламодавців
  • Передруки та дозволи
  • Зверніться до редактора
  • Загальна інформація
  • Про Спандідос
  • Конференції
  • Вакансії
  • Зв'язок
  • Правила та умови
  • Автори:
    • Лінг Лі
    • Гуанью Ван
    • Нін Лі
    • Хайян Ю
    • Цзяньпін Сі
    • Дживен Ван

  • Ця стаття згадується в:

    Анотація

    Вступ

    Ожиріння - це медичний стан, при якому надлишок жиру в організмі накопичується до певної міри, і у постраждалих людей може бути зменшена тривалість життя та збільшені проблеми зі здоров’ям (1). Дитяче ожиріння стає проблемою здоров'я в розвинених країнах та країнах, що розвиваються (2,3). Ожиріння спричинене поєднанням генетичних, поведінкових, соціальних, культурних, метаболічних та фізіологічних факторів (4). Дитяче ожиріння збільшує ймовірність деяких захворювань, таких як гіперліпідемія, інсулінорезистентність та гіпертонія (5). Фізіологічні механізми, пов’язані з ожирінням, були поглиблено досліджені (6), але деякі ключові молекулярні механізми, пов’язані з ожирінням, залишаються визначеними.

    шляхів

    Дані мікрочипів GSE29718 раніше використовувались для виявлення зв'язків між діабетом 2 типу та ожирінням (16) або використовувались для виявлення молекулярних механізмів зв'язку між ожирінням та колоректальним раком (17). У цьому дослідженні на основі даних мікрочипів GSE29718 виявлено диференційовано експресовані гени (DEG) у дітей із ожирінням порівняно з тими у худих дітей. Потім проводили аналіз функціонального збагачення ДЕГ. Крім того, була встановлена ​​мережа білково-білкової взаємодії (ІПП) та проаналізовані важливі гени, пов’язані з ожирінням. Це дослідження мало на меті виявити критичні гени або шляхи, пов'язані з ожирінням дітей, та вивчити можливі основні молекулярні механізми.

    Матеріали і методи

    Дані мікрочипів Affymetrix

    Набір даних масиву GSE29718, депонований Там та співавт. (18), був завантажений з бази даних Gene Expression Omnibus (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/). Набір даних містив 5 зразків вісцеральної жирової тканини та 15 зразків підшкірної жирової тканини від дітей. Для подальшого аналізу використовували лише зразки підшкірної жирової тканини, отримані від 7 дітей із ожирінням та 8 худих дітей. Дані масиву базувались на платформі GPL6244 Affymetrix Human Gene 1.0 ST Array, версія розшифровки (ген) (Affymetrix Inc., Санта-Клара, Каліфорнія, США).

    Попередня обробка даних

    Вихідні дані були попередньо оброблені за допомогою надійного алгоритму багаторівневого середнього (19) із застосуванням оліго (20) у програмному забезпеченні R Bioconductor (Сіетл, штат Вашингтон). Процес попередньої обробки включав корекцію фону, нормалізацію та обчислення експресії генів. Нарешті, загалом було отримано 18977 значень експресії генів.

    DEG-аналіз

    DEG у зразках у дітей, що страждають ожирінням, порівняно з тими у нежирних дітей аналізували за допомогою пакету лімми (21) у Bioconductor. P-значення DEG розраховували за допомогою непарного t-критерію Стьюдента (22) у пакеті лімми в процесі аналізу. | log 2 FC | ≥0,4 і P 0,4 було встановлено як порогове значення в цьому дослідженні. Мережі PPI були побудовані за допомогою програмного забезпечення Cytoscape (27). Більше того, вузли з вищим ступенем взаємодії розглядалися як вузлові вузли.

    Аналіз важливих генів та факторів транскрипції, пов'язаних із ожирінням

    Порівняльна база даних токсикогеноміки (CTD) (30) - це інструмент, який використовується для формалізації, гармонізації та централізації даних про гени та білки для різних видів. У цьому дослідженні оцінено, чи будь-який з маркерних генів серед виявлених ДЕГ раніше був внесений до маркерів ожиріння в базі даних CTD. «Ожиріння» використовувалось як ключове слово для введення даних при CTD. Згодом плагін cytoscape iRegulon (31) був використаний для аналізу факторів транскрипції, що регулюють маркери генів. iRegulon використовує цис-регуляторний аналіз послідовності для зворотного проектування транскрипційної регуляторної мережі, що лежить в основі ко-експресованого набору генів. Він інтегрує інформацію про фактор транскрипції з баз даних, таких як Transfac, Jaspar, Encode, Swissregulon та Homer, та виявляє збагачені мотиви фактора транскрипції та оптимальні набори їх прямих цілей за допомогою ранжування та відновлення в усьому геномі. Параметри параметрів були наступними: Мінімальна ідентичність між ортологічними генами = 0,05 та максимальна частота помилкових виявлень за подібністю мотивів = 0,001. Результатом став нормований бал збагачення (NES). Чим вищі були бали, тим надійнішими були результати. Були відібрані фактори транскрипції та цільові пари генів із NES> 5.

    Результати

    DEG-аналіз

    Як показано на рис. 1, у зразках у дітей із ожирінням було виявлено в цілому 199 DEG (79 вгору та 120 генів, що регулюються вниз) у порівнянні з тими у худих дітей з P 2 FC | ≥0,4. Середнє значення log 2 FC регульованих генів становило 0,585, а зниженого регулювання - 0,558.

    Фігура 1.

    Теплова карта диференційовано експресованих генів. Зелений колір позначає нижчий, а червоний - вищий рівень виразності. Чорний колір означає відсутність диференціального вираження.

    Аналіз GO та збагачення шляхів

    Аналізи GO, KEGG та Reactome були проведені для DEG, що регулюються вгору та вниз. Попередньо регульовані ДЕГ в основному збагачувались з точки зору позаклітинного простору, імунної відповіді та процесу імунної системи (табл. I). Крім того, матричні металопротеїнази 9 (MMP9) значно збагачувались на шляхах процесів імунної системи. Нижче регульовані ДЕГ в основному були пов'язані з регулюванням системного процесу та циклічного нуклеотиду, інгібованого циклічним гуанозинмонофосфатом (цГМФ) (Таблиця I).

    Таблиця I.

    GO-аналіз диференційовано експресованих генів (P [i] BP, біологічний процес; CC, клітинний компонент; MF, молекулярна функція; GO, онтологія генів; cGMP, циклічний гуанозинмонофосфат.

    Значно збагаченими KEGG-шляхами регульованих DEG були молекули клітинної адгезії та фагосома (Таблиця IIA). Значно збагаченими KEGG-шляхами регульованих DEG були метаболізм азоту та пропаноат (таблиця IIA). Значно збагаченими шляхами реактоми регульованих ДЕГ були імунна система та адаптивна імунна система (таблиця IIB). Значно збагачені шляхи реактому регульованими ДЕГ сигналізували про ефекти ретиноевої кислоти та цГМФ (таблиця IIB).

    Таблиця II.

    [i] KEGG, Кіотська енциклопедія генів і геномів; цГМФ, циклічний гуанозинмонофосфат; PI3K, фосфоїнозитид-3-кіназа; SCF, фактор стовбурових клітин.

    Аналіз мережі PPI

    Всього було отримано 103 вузли та 147 білкових пар з оцінкою ІПП> 0,4 ​​на основі бази даних STRING (рис. 2). Взаємодія білків, кодованих DEG, була непомітною. Білками, які були тісно пов'язані з іншими білками зі ступенем взаємодії ≥10, були MMP9 (ступінь = 16), ацетил-КоА карбоксилаза β (ACACB; ступінь = 13), прото-онкоген MET, рецептор тирозин-динази (MET; ступінь = 11) та коефіцієнт фон Віллебранда (VWF; ступінь = 10). Видобуток літератури проводили для 8 генів з високим ступенем взаємодії в мережах. Мережа співцитування цих 8 генів у літературі, представленій у звітах, показана на рис. 3А, а результати, повідомлені попередніми дослідженнями щодо цих генів, наведені в таблиці III. Важливі результати аналізу збагачення цих 8 генів, про які повідомляється, що представлені в літературі, показані на рис. 3B, і збагачення було виявлено такими термінами, як зв'язуючий білок 1, активні форми кисню та активність кінази.