文摘

客观的。本研究的目的是确定候选基因在2型糖尿病(T2DM)病人体内,探索其潜在机制。方法。的基因表达谱GSE26168从基因表达综合下载(GEO)数据库。使用在线工具GEO2R获得差异表达基因(度)。基因本体论(去)词浓缩基因和基因组的分析和京都百科全书(KEGG)通路分析利用Metascape进行注释,可视化和全面的发现。度的蛋白质交互(PPI)网络是由使用Cytoscape软件找到候选基因和关键途径。结果。981度被发现在2型糖尿病,其中包括301调节基因和680个表达下调基因。分析从Metascape显示度大大丰富了在细胞分化、细胞粘附、细胞内信号转导,和调节蛋白激酶活性。KEGG路径分析显示度主要富集在营地的信号通路,Rap1信号通路,调节脂肪细胞的脂解作用,PI3K-Akt信号通路,MAPK信号通路,等等。度的PPI网络的基础上,确定了以下6个候选基因:PIK3R1, RAC1, GNG3, GNAI1 CDC42, ITGB1。结论。我们的数据提供了一个全面的基因的生物信息学分析,功能,和通路,这可能与2型糖尿病的发病机理。

1。介绍

2型糖尿病(T2DM)病人体内,与重大疾病发病率,残疾,和死亡率,影响了全世界越来越多的人。世界卫生组织(WHO)预计,糖尿病将第七届2030年死亡的主要原因。此外,它已经预言,到2030年,发展中国家将占所有糖尿病患者(77.6%1]。尽管糖尿病是一种慢性疾病,经常引起各种并发症,财政负担,糖尿病是2 - 4倍的成本比普通患者在所有医疗系统(2]。早期检测和诊断的糖尿病预防糖尿病危害并发症和减少对医疗经济成本因此具有十分重要的意义。

通络,特点是高血糖在胰岛素抵抗和胰岛素分泌受损的情况下,也是一个多基因异质性疾病,遗传和环境因素之间的相互作用的结果(3]。虽然遗传因素起着重要的作用在二型糖尿病的发生和发展,精化的确切机制取决于二型糖尿病易感基因的鉴定。

目前,大部分的基因研究2型糖尿病主要使用基因芯片技术检测和分析模型动物或临床患者样本。通过这一分析方法,可以筛选一些有价值的基因进行研究和分析。基于微阵列的基因表达分析技术是一种强大的和高通量研究方法。通过基因表达分析,一些研究发现数百个差异表达基因(度)参与多个分子功能,生物过程和信号通路4],它发挥了重要作用在疾病的发生、发展和可以作为一个潜在的目标和诊断标记分子。在当前的研究中,GSE26168数据集5)从基因表达综合(GEO)下载数据库来识别T2DM-associated度之间的2型糖尿病和正常样本。随后,术语富集分析,京都基因和基因组百科全书(KEGG)路径分析,和PPI网络分析发现候选基因与2型糖尿病进行生物标志物和治疗目标值得进一步进展。

2。方法

2.1。微阵列数据

数据集GSE26168基于GPL6883平台(Illumina公司HumanRef-8 v3.0表达式珠芯片)从地理下载。总共9 8 2型糖尿病样本和正常样本进行了分析。

2.2。的识别度

GEO2R (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/geo2r/)是一个交互式web工具来比较两组数据在相同的实验条件下,可以分析任何地理系列(6]。GEO2R应用探索2型糖尿病和正常的血液样本之间的度。显著度定义 ,和值< 0.05截止准则。

2.3。度的功能和通路富集分析

去注释基因是一种常见的方法,基因产品,和序列作为潜在的生物现象,主要包括生物过程(BP)、蜂窝组件(CC)和分子功能(MF);基因和基因组的京都百科全书(KEGG)是一个全面的数据库资源生物基因组序列和其他高通量数据的解释。去使用Metascape KEGG分析数据库功能层面分析度。一个值< 0.01和 被设置为截止准则。

2.4。(PPI)蛋白质相互作用网络的集成

度的PPI网络是由字符串。一个 被设置为重要。随后,PPI网络可视化使用Cytoscape软件(3.7.1)。MCODE被用来屏蔽核心PPI网络的基因构成稳定的结构与学位 ,发型,节点评分 , ,和最大 。此外,CentiScape插件被用来计算中心指数和拓扑属性识别最重要的节点的网络,包括无向、定向和加权网络。(中心)基因定义的关键 ,而定义的瓶颈基因 。使用维恩图解分析,基因在上述三个数据集的交集被选为候选基因诊断的2型糖尿病。

3所示。结果

3.1。的识别度

基于上述阈值( 和 ),981度包括301调节度和680度使之抑制与GEO2R过滤(图1)。

3.2。功能和通路富集分析

三个范畴研究的结果发表在数据2(一个)- - - - - -2 (c)。的生物过程(BP)度明显丰富参与分化,细胞形态发生趋化作用,调节细胞粘附(图2(一个))。电池组件(CC),度在微管组织中心,丰富的树突和固定组件膜(图2 (b))。的分子功能(MF),度是丰富的蛋白质领域特定的绑定,泛素蛋白连接酶绑定,和离子跨膜转运体活动(图2 (c))。KEGG通路分析显示度高度与夏令营相关信号通路,Rap1信号通路,细菌侵入上皮细胞(图3)。

3.3。PPI网络建设和分析模块

PPI网络由945个节点和835边后隐藏节点无法与其他节点(图4(一))。然后,我们使用MCODE执行内核网络分析字符串,总共9集群生成,和90年核心基因筛选(表1,数据4 (b)- - - - - -4 (j))。此外,网络的拓扑特征字符串和每个节点与CentiScape计算。12基因和中心14瓶颈(表获得的基因1)。此外,使用维恩图解分析,6候选基因在上述三个数据集的交集被选作进一步的分析,包括phosphoinositide-3-kinase调节亚基1 (PIK3R1) ras-related C3肉毒杆菌毒素基质1(ρ家庭、小型GTP-binding蛋白Rac1) (Rac1), G蛋白亚基γ3 (GNG3), G蛋白亚基αi1 (GNAI1),细胞分裂周期42 (CDC42)和整合素β亚基1 (ITGB1)(图5)。

4所示。讨论

在这项研究中,我们发现了一个共有981名2型糖尿病和正常样本之间的显著度,其中包括301调节基因和680个表达下调基因,并进行了一系列的生物信息学分析筛选候选基因和通路相关的2型糖尿病。两去词浓缩度进行调查分析和KEGG路径分析功能注释。去词浓缩的结果分析,度可能通过细胞分化中扮演关键的角色2型糖尿病,细胞粘附、细胞内信号转导,蛋白激酶活动的监管。同时,KEGG路径分析显示度主要富集在营地的信号通路,Rap1信号通路,调节脂肪细胞的脂解作用,PI3K-Akt信号通路和MAPK信号通路。此外,通过构建PPI 6候选基因,对2型糖尿病引发产生了重大的影响,发展,从不同的侧面和干预策略,包括PIK3R1 RAC1, GNG3, GNAI1 CDC42, ITGB1。监管网络组成的小分子核糖核酸(microrna),长非编码RNA (lncRNA),信使RNA已经吸引了越来越多的关注,阐明各种疾病的作用机制。在这项研究中,mirDIP和母星被用来分析和预测上游microrna与候选基因交互和上游lncRNA与microrna的交互。共有22个microrna和5 lncRNA筛选,可能玩的发展2型糖尿病的关键部分。

PIK3R1编码p85α调节亚基的phosphatidylinositol-3-kinase (PI3K),连接牢固p110催化亚基,合在一起形成了PI3K蛋白。PI3K在胰岛素信号传导中扮演着重要角色绑定磷酸化胰岛素受体底物(IRS),生产phosphatidylinositol-4 5-trisphosphate (PIP3),然后激活等下游目标AKT serine-threonine激酶(7]。AKT调节细胞生存、生长、分化、葡萄糖转运蛋白4型(GLUT-4)交易,和葡萄糖利用率(8]。小鼠的研究表明,老鼠缺乏PIK3R1显示增强胰岛素敏感性和葡萄糖耐量,由于p85的一种改进的化学计量学α/ p110复杂绑定到国税局和增强刺激Akt活动(9,10]。的超表达p85α削弱信号传输,导致胰岛素抵抗通过扰乱p85的活动α/ p110复杂和PI3K和国税局之间的联系11,12),这表明p85α子单元发挥负面作用的胰岛素受体PI3K信号下游。因此,PIK3R1逻辑发展的候选基因2型糖尿病。监管p85α表达式在胰岛素敏感组织中可能是一个新战略,增加胰岛素敏感性,也可能成为治疗2型糖尿病的新目标。

CDC42 RAC1ρGTPase家族成员,调节信号通路控制多种细胞功能,包括细胞形态、迁移、内吞作用、细胞周期进程。CDC42和RAC1调节分子的第二阶段胰岛素分泌(GSIS)和循环之间的这些蛋白质激活状态(GTP-bound)和非活动状态(蛋白)对胰岛素分泌很重要13,14]。

CDC42扮演关键角色的过程中,通过调节胰岛素合成颗粒融合和细胞骨架重排15,16)和调节动员和细胞膜的胞外分泌和内吞作用胰岛素颗粒通过激活下游一系列的因素(17- - - - - -20.]。一项研究表明,upregulation mir - 330 - 3 - p降低CDC42的表达和E2F1在妊娠期糖尿病(GDM)患者,导致受损β细胞增殖(21]。P21-activated激酶1 (PAK1)是一个下游CDC42因素和细胞增殖的重要推动者。另一项研究显示80%的患者减少PAK1 2型糖尿病(2]。因此,CDC42进展的2型糖尿病是一个重要的成员,和有针对性的治疗CDC42可能是一个有效的方法治疗2型糖尿病和相关疾病。

RAC1,可以刺激肌动蛋白细胞骨架重组(22),需要刺激易位肌肉细胞的葡萄糖转运蛋白4 (GLUT-4) (23]。RAC1也可以激活PAK [24]。研究表明,RAC1及其下游靶蛋白PAK减少在胰岛素抵抗小鼠和人类骨骼肌(25]。此外,RAC1可以激活NADPH氧化酶(NOX),产生活性氧(ROS)和激活p38MAPK在高葡萄糖条件下,导致线粒体紊乱和胰岛β细胞凋亡(26,27]。这种机制也起着至关重要的作用在diabetes-induced血管损伤,如糖尿病性视网膜病变(28)和糖尿病心肌病(29日]。因此,RAC1可以小说分子候选人2型糖尿病和提供新的见解改善2型糖尿病和糖尿病并发症的治疗策略。

成员GNG3 signal-transducing分子信号转导分子编码3 G蛋白γ亚基,在信号转导扮演着多种角色,从膜的目标α亚基(30.)受体识别(31日),激活效应器(32),然后影响信号调节各种蛋白质的强度或持续时间(33]。研究发现,抑制蛋白βγ信号产生细胞因子mRNA水平的变化,可以对自身免疫性疾病(34]。此外,缺乏G蛋白的老鼠γ3亚型显示减少体重增加,减少脂肪摄入,以及缺陷Oprm1信号(35),在保持高脂肪的饮食。这些结果表明,GNG3可能参与二型糖尿病的发病机制,并进一步研究GNG3可能提供新目标发展的药物来治疗肥胖和相关疾病。

GNAI1,也称为Gi,腺苷酸环化酶抑制剂,抑制ATP营地的转换(36),可以与其他蛋白质。T细胞分化可能会改变其结构(37]。研究表明,改变表达GNAI1与炎症和免疫疾病的进展(38,39]。因此,GNAII可能被认为是一种新的生物标志物为2型糖尿病。

ITGB1,整合素家族的一员,由18岁α和8β跨膜单元形成至少24不同允许heterodimeric受体细胞坚持细胞外基质(ECM)的蛋白质(40]。整合蛋白起着重要的作用在调节细胞间和cell-to-ECM粘附[41),特别是细胞外环境之间和血小板,炎症细胞,血管(42]。先前的研究已经证实,优先由ITGB1 integrin-mediated粘连。整合蛋白已被证明参与血管生成(43),这是一个关键的糖尿病微血管并发症的病理特点并对脂肪组织的体内平衡至关重要。ITGB1可能是治疗肥胖的目标(44]。一致,作为一个重要的膜基因在我们的研究中,确定ITGB1表达2型糖尿病和正常组织之间的不同。各度ITGB1可能扮演中心角色,与肥胖的发展有着密切的关系,2型糖尿病,及其并发症。

5。结论

我们的研究试图确定一些候选基因和通路监管网络密切相关的2型糖尿病之间的度通过一系列的生物信息学分析2型糖尿病样本和正常样本。这些发现在当前工作可能帮助我们理解底层的分子机制的2型糖尿病。度,如PIK3R1 RAC1、GNG3 GNAI1, CDC42, ITGB1有潜力作为2型糖尿病诊断和治疗的目标。然而,缺乏实验验证本研究的限制。在未来,这些预测结果可以验证通过生物信息学分析通过进一步实验研究中存在和免疫印迹等。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

我们非常感谢教授的鼓励和支持Yongzhi Lun(实验室医学、药学和医学技术,莆田大学,中国)。这项研究是信息发展的专项资金支持的上海市经济和信息化委员会(赠款协议号201701014)。