利用蛋白质相互作用分析的PM2.5和一些疾病之间的关联

文摘

如今,污染水平正在迅速提高世界各地。最重要的污染物之一是PM2.5。众所周知,环境污染可能会导致一些问题,如温室效应,酸雨。其中,最重要的问题是,污染物可以引发许多严重的疾病。一些研究报道,PM2.5是肺癌的一个重要病因学的因素。在这项研究中,我们广泛调查PM2.5和22疾病类之间的关联推荐的Goh et al .,如呼吸系统疾病,心血管疾病,胃肠疾病。蛋白质相互作用被用来衡量疾病基因和基因之间的联系已报告被PM2.5调制。结果表明,某些疾病,如疾病相关的耳朵,鼻子,咽喉和胃肠道,营养,肾,和心血管疾病,受到PM2.5和提供了一些证据来证实我们的结果。例如,共有18个基因与心血管疾病相关的识别PM2.5密切相关,和心血管疾病相关基因DSP PM2.5基因JUP显著相关。

1。介绍

虽然空气污染变化很大取决于地区,世界各地的平均污染水平正在迅速增加,特别是在一些工业化国家在亚洲。与天气和季节的影响,区域的烟雾可能出现由于污染物的混合物,这进一步导致可见性损伤,交通堵塞,降低生活品质(1]。目前,测量的PM2.5(颗粒物粒子空气动力学直径为2.5μm和小,也称为细颗粒物)是最常用的方法作为污染物监测空气质量指标(2]。PM2.5的来源多样化,但主要来自工业排放、生物质燃烧、家庭取暖和吸烟。同时,阴霾的年平均范围从10到100可以不同μg / m³在全球范围内(1]。

夸大了空气污染,健康风险的增加,如肺部疾病,心血管疾病,炎症,是威胁我们3]。对我们的健康的影响程度是有争议的。直到现在,我们的方法来理解PM2.5如何影响我们的健康是有限的。这导致了情况,大多数研究主要集中在肺部疾病而忽略其他我们面临健康风险。毫无疑问,通过这种方式,我们的健康风险将会很大程度上低估了。

为了全面了解我们的风险,我们将注意力转向PM2.5和大多数人类疾病之间的关联。因为疾病是无数,我们很难计算出每一个与PM2.5的关系,我们选择了22个障碍类吴作栋等推荐的。4),包括大多数已知的人类疾病和主要分类基于生理系统的影响。每一个障碍的相关基因,从网上检索孟德尔遗传在人(人类)5),由PM2.5和基因调节,在一项研究报告由Gualtieri et al。6),是从事矿业研究疾病和PM2.5之间的可能关联。为每个类疾病,我们计算的最大互动得分每个相关基因在这类PM2.5相关基因来评估其影响造成的PM2.5基于蛋白质相互作用(质子泵抑制剂)字符串(检索搜索工具的相互作用基因/蛋白质)(7]。此外,每个相关基因的排列测试执行进一步评估上述测量的准确性,产生另一个测量,即排列罗斯福。最后,为每个类疾病,基因排列罗斯福的比例小于0.05计算,用来评估疾病类之间的关联的强度和PM2.5。我们的结果表明,五类疾病高度相关的PM2.5:耳朵,鼻子,喉咙,胃肠道,营养,肾和心血管疾病。这些结果恢复一些已知的PM2.5和一些疾病之间的联系,验证结果的准确性和提供一种新的方式来调查PM2.5和其他疾病之间的关联。

2。材料和方法

2.1。22疾病相关基因

每个疾病的基因从人类下载(http://www.omim.org/2014年1月,访问)5]。因为有太多的疾病和许多疾病实际上是相似的,与人类疾病根据病态的映射文件ID和类作业提出了吴作栋等的研究(4),类似疾病合并成同一类疾病。22疾病类获得(请参阅第1列的表1)。基因相关的某些疾病类,那些没有运用IDs发生在PPI网络报道在字符串被丢弃。第2列的表1列表的数量剩余基因相关的每一个22类疾病。的详细代码相关基因提供了补充材料,我(在网上补充材料http://dx.doi.org/10.1155/2016/4895476)。

2.2。基因调节的PM2.5

基因可以调制PM2.5从Gualtieri检索等的研究(6),177个差异表达基因据报道被PM2.5的冬季和夏季调制值< 0.05和43个差异表达基因据报道被PM2.5日志2褶皱变化调制或> 0.5。我们结合这些差异表达基因和获得的189个基因中提供补充材料。为了方便,他们被称为PM2.5基因在这项研究中,由基因集。

2.3。PPI

PPI信息是一种广泛使用的信息调查各种相关蛋白质和相关基因的问题。许多调查人员已经建立了几个有效的计算方法来处理不同的生物学问题,如蛋白质功能预测(8- - - - - -12)和疾病基因识别(13- - - - - -19]。大部分的方法是基于一个被广泛接受的两种蛋白质在PPI总是分享类似的功能(8,9,11,19]。发现22个疾病之间的关联类和PM2.5,分析他们之间的关系是自然相关的基因,而PPI信息是一种最合适的材料来解决这个问题。

在这项研究中,我们使用了PPI信息报道字符串(9.0版本,http://string.embl.de/)[20.),一个大型的在线数据库包含大量的质子泵抑制剂几个生物。质子泵抑制剂比较的报道在一些其他数据库,如数据库的交互蛋白质(浸)21],BioGRID [22),只提供质子泵抑制剂通过实验验证,本研究中使用PPI可以测量的蛋白质之间的联系的观点蛋白质的物理性质和蛋白质功能性质,因为它们来自以下四个来源:基因组上下文,高通量实验,(守恒)coexpression,以前的知识。PPI所有信息包含在一个文件被称为“protein.links.v9.0.txt。广州”,可以下载从字符串。每个PPI包含两个蛋白质,由运用id,和一个分数范围从150年到999年,表明相互作用的强度。对蛋白质和,让我们表示它们之间的PPI的分数 。如果和是相同的, 设置为1000,而这是设置为0,如果他们不是在字符串之间的互动。

2.4。衡量疾病基因和PM2.5之间的关联

分析每个人类疾病类之间的关联和PM2.5,我们可以研究基因相关疾病之间的关联和PM2.5的基因,从而诱导基因调制PM2.5的可能性。

为一个基因与一个人类疾病类,如果它有很强的关联与PM2.5基因,这可能与PM2.5基因相似性函数,这表明它可能被PM2.5调制。因此,我们计算的最大互动得分为每个疾病基因如下: 显然,这分数措施之间的关联和PM2.5的基因。一个高分意味着至少有一个PM2.5高度相关的基因。因为每个PM2.5基因可以通过PM2.5调制,它可以推断可以调制PM2.5有高概率的。

每个疾病基因之间的关联测量和PM2.5通过调查和PM2.5基因之间的质子泵抑制剂。然而,一些疾病的基因可能PPI网络中占据特殊的位置,这意味着他们是高度相关的基因。在这种情况下,最大互动得分计算(1)不能反映现实。在这种情况下,应使用另一个测量每个疾病基因。这个测量获得,我们随机生产了1000套基因,用,每个人都有相同的大小。基因集,计算得分如下: 因此,有一个分数1000年和1000年分数随机产生的基因集。测量,即排列罗斯福(错误发现率),被定义为随机生成1000分数的比例大于得分的基因集。为了方便起见,这个测量是用罗斯福疾病基因。显然,小排列罗斯福基因表明它的位置在整个PPI网络不是特别和PM2.5是高度相关的,如果它的最大互动得分高。

2.5。衡量疾病和PM2.5之间的关联

对于每一个人类疾病类,有几个基因相关。每个基因都有测量与PM2.5的关联通过计算最大互动得分和排列罗斯福。如果一个基因收到一个小排列罗斯福,PM2.5可能高度相关。0.05的事实总是选为截止值显著性水平在传统测试和被应用在一些研究[14,15,23),我们还设置排列罗斯福0.05作为阈值过滤中最为相关疾病的基因与人类疾病相关的基因类。因为12类疾病相关基因的数量有很大差异,这不是合理的衡量疾病之间的关联和PM2.5只考虑选择基因的数量。所选择的基因对所有基因的比例更合适。很明显,如果一种疾病收到很大比例,也就是说,许多基因相关疾病PM2.5密切相关,这可能与PM2.5和PM2.5可能是一个潜在的这种疾病病因学的因素。

3所示。结果与讨论

在这项研究中,我们提出了一个计算方法来测量类和PM2.5 22疾病之间的关联。整个程序见图1。本节将详细的结果和基于他们的讨论。

3.1。疾病基因之间的关联和PM2.5的结果

节中描述2。4,我们计算两个测量:最大的互动得分和排列罗斯福对于每个疾病基因,量化和PM2.5之间的关联。这些值在辅料三世上市。

3.2。疾病之间的关联和PM2.5的结果

与一种疾病相关的基因类,我们排除了那些排列罗斯福大于或等于0.05。其余的基因的比例计算来衡量疾病和PM2.5之间的关联。这些比例是列在表中2。便于观察,条形图(图2)也策划说明所有22类疾病的比例。可以看出,疾病类“耳朵、鼻子和喉咙“领袖疾病视为PM2.5密切相关,其次是疾病类“肠胃”,“营养”,等等。以下选择将详细讨论这些研究结果,表明我们的方法可以恢复一些已知结果,也意味着一些新的结果。

3.3。分析的结果

根据表中列出的结果2耳朵、鼻子和喉咙,““肠胃”,“营养”,“肾”,“呼吸”和“心血管类疾病前六类PM2.5最相关。另一方面,“发展”、“眼科”,“神经系统”,“癌症”和“肌肉”类疾病至少五类。本节将给出一些证据表明,一些疾病类PM2.5密切相关。

3.3.1。鼻活检暴露PM2.5显示鳞状上皮化生和一些生化变化(例如,增加分泌Amphiregulin和引发)

鼻子和喉咙直接暴露于外的污染物。流鼻涕,鼻塞,咳嗽往往在患者生活在污染地区。例如,一个实验基于鼻活检从受污染的地区的儿童在墨西哥城西南大都市透露,活检显示鳞状上皮化生和杯状,纤毛细胞的数量减少,等等(24]。另一个实验中使用顶端膜分化良好型的人类鼻腔上皮(HNE)细胞暴露PM2.5建议PM2.5可以刺激amphiregulin和引发分泌(25]。

3.3.2。空气污染物与肠道疾病相关联,如阑尾炎和儿童急性腹泻病

PM2.5的影响直到现在对肠道系统研究甚少。尽管口头路线可以很容易地访问,大分数的空气污染物也将进入小肠,进一步影响,因为全身炎症的26]。幸运的是,仍有研究表明空气污染物与肠道疾病的不同方面。卡普兰和他的同事们发现,阑尾炎的发病率与一些污染物,如₂也没有₂在夏天27]。Orazzo和他的同事们报告说,儿童急性腹泻病是积极改正₂和有限公司28]。

3.3.3。暴露PM2.5增加糖尿病和肥胖的个体风险

营养疾病是指任何nutrient-related疾病导致人类疾病,包括饮食紊乱和肥胖,饮食中缺乏或过剩,和慢性疾病,如心血管疾病,糖尿病和高血压。施耐德等人声称暴露PM2.5是有害的糖尿病人,详细,2型糖尿病患者内皮细胞功能障碍在暴露于PM2.5 (29日]。此外,实验数据表明,吸入PM2.5的不良影响可以加剧了高脂肪的饮食30.),增加的风险是伴随肥胖的人(31日]。

3.3.4。PM2.5的重金属(如铅和TiO₂)会损害肾脏

PM2.5含有很多重金属,会损害肾脏。虽然铅浓度取决于取样的位置,领导经常存在于PM2.5。报告表明,暴露在铅可引起肾脏损害(32]。同时,二氧化钛(TiO₂)经常用于各种塑料、油漆和纸。结果表明,它可以引起严重的肿胀老鼠的肾脏肾小球和导致显著的病变的肾脏33]。

3.3.5。PM2.5增加心血管疾病的风险由疾病统计数据和关联的基因(例如,心血管相关基因DSP与PM2.5基因JUP)

足够的证据证明,PM2.5与心血管疾病有关。美国东北部的一项研究证实,全因冠心病(CHD)的风险正在增加,当暴露PM2.5是增加34]。在马萨诸塞州,之间的关联发生急性心肌梗死(AMI),一个特定的心血管疾病)和长期接触面积PM2.5已经证明(35]。在这项研究中,心血管疾病也预测对PM2.5高度相关。表3列表选择的最大互动得分和排列罗斯福与心血管疾病相关的基因,从中我们可以看到,共有18心血管疾病相关基因被发现PM2.5的方法密切相关。在这里,一些最相关的基因PM2.5会讨论。例如,基因DSP (desmoplakin功能细胞桥粒)的一个组成部分,起着关键作用的细胞间连接相邻细胞之间。DSP PM2.5基因JUP显著相关。研究发现,DSP的突变能引起arrhythmogenic右心室发育不良/心肌病(收到回复/ C)和突然死亡的风险增加。更重要的是,突变患者JUP本身也被确认收到回复/ C [36),进一步解释道,PM2.5可能增加心血管疾病的风险。另一个例子是PTGS2。的异常表达PTGS2发现当细胞暴露PM2.5,和PM2.5 PTGS2基因与PTGIS(细胞色素P450酶)的总科的一员,而编码单氧酶参与脂类物质的合成,如胆固醇和类固醇。患者在高发展中风和心肌梗死的风险往往在PTGS2基因突变或异常表达PTGIS [37]。

在这里,应该提到的两个问题与我们的研究相关。首先,我们应该确认当前发现PM2.5会加重肺和心脏疾病,如呼吸道症状和心脏病,很容易受主观判断和未知因素的影响。这部分是因为大多数发现疾病和PM2.5之间基于住院从问卷调查和信息,可以在很大程度上受天气的影响,流行病,和其他因素。此外,很少有研究关注其他疾病,如胃肠疾病,由于没有足够的资源和合理的方法深入所有这些疾病。因此,这将是不明智的结论的疾病主要是受到PM2.5的影响,不排除其他疾病协会与PM2.5由于缺乏相关的研究。其次,我们采用22疾病类基于Maurizio Gualtieri和他大学的研究。一些疾病的混合到一个障碍可能会介绍一些相关的信息或添加一些无关的信息。尽管存在缺陷,我们的目标是研究PM2.5和大多数人类疾病之间的关联,并没有被执行。因为没有其他解决方案被发现要解决这个问题,我们认为这种方法是接受,相关和准确。

4所示。结论

这贡献给一个密集调查PM2.5和一些疾病之间的联系。对于每一个疾病,其与PM2.5是衡量其相关基因和PM2.5基因利用蛋白质相互作用信息。我们的方法确认,有些疾病是对PM2.5高度相关。这是希望本研究的新发现可能给新方法研究疾病和PM2.5之间的因果关系。此外,我们的方法使用质子泵抑制剂评价PM2.5和一些疾病之间的关联。在未来,我们将专注于将一些先进的网络算法,如最短路径算法和随机游走算法,到PPI网络的构建更有效的方法来解决这个问题。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

作者的贡献

清张和Pei-Wei张同样贡献了这个工作。

确认

这项研究得到了国家自然科学基金(31371335)。

补充材料

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版权

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