Interpretarea cartografică a interacțiunii proteinelor cu modelul șobolanilor cu boală hepatică grasă fără alcool
Hamed Abdollahi
1 Centrul de Cercetare Proteomică, Facultatea de Științe paramedicale, Universitatea Shahid Beheshti de Științe Medicale, Teheran, Iran
Mona Zamanian Azodi
2 Centrul de cercetare gastroenterologie și boli hepatice, Institutul de cercetare pentru gastroenterologie și boli hepatice, Universitatea de Științe Medicale Shahid Beheshti, Teheran, Iran
Behzad Hatami
3 Centrul de cercetare pentru epidemiologia de bază și moleculară a tulburărilor gastrointestinale, Institutul de cercetare pentru gastroenterologie și boli hepatice, Universitatea Shahid Beheshti de Științe Medicale, Teheran, Iran
Abstract
Acest studiu investighează efectul dietei cu grăsimi asupra profilului de expresie genică la ficatul șobolanului prin analiza cartografieră a interacțiunii proteină-proteină.
Fundal:
Boala ficatului gras nealcoolic (NAFLD) este o afecțiune predominantă a ficatului în lume. Această boală metabolică progresivă este reprezentativă cu acumularea de grăsime în ficatul pacienților, care poate duce la stadiile avansate, și anume, ciroza și, eventual, cancerul.
Metode:
Genele de ficat de șobolan NAFLD exprimate diferențial după 2, 4 și 6 săptămâni de alimentație cu grăsimi au fost analizate prin GEO2R și rețeaua de interacțiune proteină-proteină prin Cytoscape v3.6.0. și plug-in-urile aferente. Genele importante au fost atribuite pe baza analizei centralității de grad și între și îmbogățite folosind ClueGO + CluePedia Plug-in.
Rezultate:
Genele GAPDH, PRDM10, TP53, AKT1, INS, ALB, SRC, MAPK1, ACLY, ACACA, DECR1, ACACB, MBOAT4, TNF, EHHADH și JUN au fost introduse ca gene cheie legate de dieta cu grăsimi hrănite șobolani NAFLD. Biosinteza acizilor grași și alți patru termeni au fost introduși ca principalii legați de genele esențiale.
Concluzie:
Genele critice introduse și termenii asociați pot descrie starea moleculară a NAFLD și progresia acesteia către alte boli metabolice severe. Mai mult, acești potențiali biomarkeri pot fi monitorizați pentru abordări de diagnostic și tratament după investigații de validare.
Introducere
Metode
Analiza rețelei de interacțiune proteină-proteină a genelor modificate semnificativ în expresie este efectuată în acest studiu. Datele provin de la Gene Expression Omnibus (GEO) (19) în care este studiată platforma (> GPL1355) Seria> GSE73500, care utilizează Rat Genome 230 2.0 microarray (Rattus norvegicus), ultima actualizare la 31 iulie 2017. Aceste date sunt publicate sub forma unui articol „Analiza corelației între profilul de expresie genetică a țesuturilor hepatice de șobolan și ficatul gras nealcoolic indus de emulsie cu conținut ridicat de grăsimi” realizat de C Xu și colab. în 2011 (20). Setul de date constă din probe de țesut hepatic de 12 șobolani cu vârsta de 12 săptămâni din 4 etape, și anume cursuri de timp diferite, inclusiv țesut hepatic normal (0h) și după hrănirea cu alimente grase în 3 etape concepute ca 2 săptămâni, 4 săptămâni și 6 săptămâni. După cum este clar, fiecare etapă constă din 3 eșantioane cu ID-uri de aderare.
Rezultate
Pentru compararea logică a grupurilor definite, valorile de expresie au fost investigate prin intermediul analizei grafic-cutie. Rezultatele (a se vedea figura 1) arată că valorile sunt centrate pe mediană și, în consecință, grupurile sunt comparabile în ceea ce privește expresia și sunt posibile investigații suplimentare. Deoarece genele organizate din rețeaua integrată pot oferi informații utile despre rolurile genelor implicate în boală, au fost construite și analizate rețelele PPI aferente pentru cele trei grupuri.
Compararea cantităților de expresie ale grupurilor definite: sunt reprezentate trei controale (culoare albastră) și după 2 săptămâni de hrănire (culoare roz), după 4 săptămâni de hrănire (culoare portocalie) și după 6 săptămâni hrănire (culoare verde). Analiza box-plot a fost obținută utilizând software-ul statistic R. Axa x și axa y indică gama valorilor de expresie și, respectiv, a replicilor biologice pentru grupuri. Comparația arată că valorile sunt centrate pe mediană și, în consecință, grupurile sunt comparabile în ceea ce privește expresia și sunt posibile investigații suplimentare
Rețelele fără scară (datele nu sunt prezentate) au fost utilizate ca instrumente adecvate pentru screeningul genetic. Genele cheie bazate pe valorile gradelor și cantitățile de centralități între fiecare determinate pentru fiecare rețea și rezultate sunt tabelate în tabelele 1-3. 3. Nodurile introduse în aceste tabele sunt evidențiate ca gene de butuc de butuc. Pentru o mai bună comparație între grupurile studiate, conținutul tabelelor 1-33 a fost rezumat în tabelul 4. În acest tabel, genele centrale pot fi comparate pe baza cursurilor de timp de hrănire. S-a determinat combinația generală a genelor cheie legate de cele trei grupuri studiate, inclusiv genele GAPDH, PRDM10, TP53, AKT1, INS, ALB, SRC, MAPK1, ACLY, ACACA, DECR1, ACACB, MBOAT4, TNF, EHHADH și JUN. Această combinație a fost obținută din conținutul tabelului 4 prin selecția genelor cu repetare o singură dată. Deoarece rolul genelor centrale în boală este un factor crucial pentru o interpretare clară a descoperirii, îmbogățirea ontologiei genice pentru cele 16 gene cheie menționate a fost realizată de software-ul ClueGO, iar constatarea a fost prezentată în figurile 2, 3. 3 .
tabelul 1
Sunt prezentate nodurile centrale (gene butelie-butuc) legate de rețeaua PPI a modelului de șobolani de hrănire de două săptămâni de NAFLD cu dietă bogată în grăsimi în comparație cu grupul de control.
| 1 | GAPDH | Gliceraldehidă-3-fosfat dehidrogenază | 125 | 0,03 |
| 2 | PRDM10 | Domeniul PR care conține 10 | 121 | 0,03 |
| 3 | TP53 | proteina tumorala p53 | 114 | 0,06 |
| 4 | ACT1 | omolog oncogen viral timom murin v-act 1 | 113 | 0,02 |
| 5 | INS | Insulină | 106 | 0,03 |
| 6 | ALB | Albumină | 105 | 0,02 |
| 7 | SRC | sarcom v-src (Schmidt-Ruppin A-2) omolog oncogen viral (aviar) | 104 | 0,03 |
| 8 | MAPK1 | Proteina kinază 1 activată de mitogen | 102 | 0,02 |