文摘

帕金森病(PD)是第二个最常见的神经退行性疾病,具有重大的社会经济负担。PD的至关重要的病理特征之一是黑质多巴胺能神经元的损失(SN)。然而,确切的发病机理仍然未知。此外,治疗以防止神经退行性进展仍在探索。我们进行了生物信息学分析来确定候选基因和分子发病机制的SN PD患者。我们分析了表达谱,GSE49036 GSE7621,其中包括31 SN组织SN组织在健康控制样品,确定了86个常见的差异表达基因(度)。然后,去和KEGG通路分析识别度进行了解生物过程和PD的重要途径。随后,蛋白质相互作用网络,成立了15基因中心和四个关键模块在这个网络的筛选。表达谱,GSE8397 GSE42966,用于验证这些基因中心。我们演示了14个中心基因的表达水平下降在PD的SN组织样本。我们的研究结果表明,在14个中心基因,DRD2, SLC18A2, SLC6A3可能参与PD的发病机制通过影响多巴胺能神经突触的功能。CACNA1E KCNJ6, KCNB1可能影响多巴胺能神经突触的功能通过调节离子跨膜运输。此外,我们发现八小分子核糖核酸(microrna)可以调节中心339年基因和转录因子(TFs)针对这些基因和microrna中心。随后,我们建立了一个mTF-miRNA-gene-gTF监管网络。在一起,识别度,中心基因,microrna, TFs可以提供更好的洞察PD的发病机制,为诊断和治疗。

1。介绍

帕金森病(PD)是第二个最常见的神经退行性疾病,与巨大的社会经济负担1]。全球的流行% 1990 - 20192]。在1817年第一次被詹姆斯·帕金森,PD的特点是一系列运动症状,包括动作迟缓,静止震颤、刚度和姿态不稳定。此外,某些非机动车也显示与PD症状,如睡眠障碍、自主神经障碍,认知和精神障碍,感觉症状(3]。目前,没有可用的治疗会导致神经退行性进步的有效的预防。病情恶化的疾病,症状,治疗反应不佳可能严重影响生活质量。

研究建立了PD的病因是多方面的,其中可能包括遗传因素、环境因素、神经系统老化,和其他因素(4,5]。在黑质多巴胺能神经元的选择性损失(SN)和路易小体的出现在细胞质中剩余的神经元被认为是帕金森病的主要病理特征。1893年,Bloq和Marinesco提出了SN在帕金森病的病理发展的作用。1912年,弗里德里希•海因里希·路易intraneuronal包裹体的存在,现在被称为路易小体,在剩下的神经元在PD患者(6]。研究表明,多巴胺能神经元的腹外侧层SN优先丢失(7]。此外,在黑40 - 60%的多巴胺能神经元系统失去了电动机的首次出现症状之前(8]。SN的多巴胺能神经元的损失可以由几个因素,如氧化应激、蛋白酶体功能障碍,线粒体功能障碍,炎症和免疫反应,细胞凋亡等机制(9,10]。然而,PD的确切发病机制仍不清楚。因此,它是必要的和紧迫的研究PD的发病机制,寻找有效的诊断和治疗策略。

近年来,RNA序列和微阵列已经成为不可或缺的工具,识别差异基因的表达、mrna,非编码RNA (11]。此外,一些基因表达数据集的SN的PD患者可以下载从公共数据库,如基因表达综合(GEO)。生物信息学分析的发展成为可能的屏幕,比较和分析了现有的数据和识别差异表达基因可能与PD(度)。度之间的关系能够确定系统研究PD的生物过程。因此,生物信息学分析有助于探讨PD的生物学机制和潜在的生物标记物。现有的生物信息学研究PD展示了几个相关基因mrna,非编码rna可能与帕金森病有关。例如,SLC6A3保持多巴胺神经元的完整性至关重要,而SLC18A2是至关重要的生存通过收缩细胞毒性(12]。也称为CD54, ICAM1可能增加neprilysin水平,基本治疗神经系统疾病,包括帕金森病(13]。研究表明,hra可能与L-DOPA-induced运动障碍和认知障碍(14]。同样,mir - 338可以减少线粒体活动通过减少细胞色素c氧化酶IV,导致神经元损伤SN [15]。这些发现使用生物信息学分析大大有助于我们理解背后的原因和PD的分子事件。然而,需要进一步的研究来获得更准确的对PD发病机制的理解。

我们的研究利用生物信息学分析探索中心基因和潜在的分子机制在SN的PD患者,揭示PD的发病机制,寻找诊断标记和治疗靶点,并提供新的视角和策略的诊断,治疗和PD的新药物开发。我们确认86共同度,建造了一个(PPI)蛋白质间交互作用网络,选择15个中心基因。更好地理解这些基因,我们进行基因本体论(去)和《京都议定书》百科全书的基因和基因组(KEGG)通路富集分析。此外,我们发现八小分子核糖核酸(microrna)可以调节中心基因。通过针对这些基因和microrna中心,我们进一步确定339转录因子(TFs),从而建立一个mTF-miRNA-gene-gTF监管网络。识别度,中心基因,microrna, TFs可以提供洞察PD的发病机制,为进一步的诊断和治疗方法。

2。材料和方法

2.1。微阵列数据分析

基因表达谱,GSE49036 GSE7621, SN的PD患者获得的地理数据库(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/),一个国际公共存储库。微阵列数据GSE49036和GSE7621 GPL570平台是基于人类基因组(Affymetrix U133 + 2.0数组);GSE49036包括15 SN PD的组织样本和八个SN组织正常的样本,而GSE7621包含16 SN组织SN组织正常的样本。此外,从地理数据库获得数据集GSE8397和GSE42966基因从GSE49036选择和GSE7621验证中心。微阵列数据GSE8397 GPL96平台是基于人类基因组(Affymetrix U133A数组)和GPL97平台(人类基因组U133B Affymetrix数组)。A和B GeneChip GSE8397一起包含24 SN组织SN组织正常的样本。最后,GSE42966的微阵列数据是基于GPL4133平台(安捷伦- 014850整个人类基因组芯片4 x44k G4112F),包括9 SN的组织SN组织正常的样品(表1)。

2.2。的识别度

度与日志FC值< 0.05和| |≥1.0选择使用GEO2R (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/geo2r/)。一个值< 0.05和日志FC≥1.0显示调节基因,而值< 0.05和日志FC≤1.0−表示表达下调的基因。之间的共同度GSE49036和GSE7621获得使用维恩在线网站(http://bioinformatics.psb.ugent.be/webtools/Venn/)。GraphPad棱镜9块软件被用于制造火山可视化度更好。

2.3。度去KEGG途径分析

分析是一个最有价值的方法描述基因的功能全面,包括生物过程(BPs),分子功能(MFs)和细胞组件(CCs)。同样,KEGG数据库研究基因的功能和生物学途径。去KEGG通路分析GSE49036之间的重叠度和GSE7621进行使用在线工具叫做大卫(https://david.ncifcrf.gov/)。最后,在R工作室ggplot2包是用于描述泡沫块。

2.4。PPI网络建设和中心基因的选择

检索的搜索工具相互作用基因(字符串(https://string-db.org/)),连同Cytoscape软件,用于构建PPI网络(中信心:0.4)。插件在Cytoscape MCODE,确定重要的集群,而插件CytoHubba用于屏幕中心基因在PPI网络。去和KEGG通路分析中心的基因和基因集群也预测了大卫。

2.5。预测目标microrna

两个在线microrna的数据库,TargetScan (https://www.targetscan.org/vert_80/)和miRDB (http://www.mirdb.org/),被用来预测microrna的目标中心的基因。microrna的交集,差异表达获得microrna在SN PD和正常个体获得使用维恩在线网站。这些microrna microrna在研究中被认为是目标。

2.6。mTF-miRNA-Gene-gTF监管网络建设

进一步探索above-found枢纽的功能基因和目标microrna在PD发病机理,TFs中心相关基因(gTF)和TFs相关目标microrna (mTF)预测的在线数据库RNAInter (http://www.rnainter.org/)。最后,一个mTF-miRNA-gene-gTF监管网络建立了Cytoscape软件。

3所示。结果

3.1。的识别度

简洁的工作流图总结在图1。我们选择了两个数据集,GSE49036 (15 SN PD的组织样本和八SN组织正常样本)和GSE7621 (16 SN PD的组织样本和九SN组织正常样本),我们的研究。基于的标准值< 0.05和日志FC | |≥1.0,我们获得253度(224年29日调节基因和基因表达下调)GSE49036和1236度(732调节基因和504个表达下调基因)GSE7621。我们使用火山地块度形象化GSE49036和GSE7621(数字2(一个)和2 (b))。随后,我们发现86重叠度(2调节基因和84个表达下调基因)GSE49036和GSE7621之间(图2 (c)补充表1)。

3.2。度去KEGG途径分析

全面的理解度,我们执行和KEGG通路分析(使用大卫值< 0.05)。的结果去分析展示在表2和数字3(一个)- - - - - -3 (c)。对英国石油公司来说,这些共同度明显丰富化学突触传递,质膜蛋白质定位,亲同种抗原的细胞粘附通过质膜粘附分子,对异型生物质的刺激做出反应,轴突引导,调节离子跨膜运输、多巴胺能神经元分化,成人运动的行为、神经递质运输、积极的调节突触大会,和胞外分泌。CC,共同度主要富集在质膜的组成部分,轴突、树突,突触,神经元投射,细胞表面,glutamatergic突触和神经细胞。MF的共同度都富含钙离子结合,蛋白n端绑定,离子通道绑定,绑定,多巴胺单胺跨膜转运活动,和高电压门控钙通道的活动。KEGG途径主要是丰富的钙信号通路,多巴胺突触,突触囊泡循环,肾上腺素的信号在心肌细胞,可卡因成瘾,长寿调节pathway-multiple物种,视黄醇的新陈代谢,arrhythmogenic右心室心肌病(表3和图3 (d))。

3.3。PPI网络建设和中心基因识别

使用上面的数据,我们构建了一个49节点和69组成的PPI网络边缘(图4(a))。在Cytoscape MCODE插件生成的四个模块(数据4(b) -4(e));集群1,由7节点和边缘,19日拿到了最高分(分数:6.333),而集群2(7节点和9边缘),集群3(3节点和3条边)和集群4(3节点和3条边)有同样的成绩(分数:3)。去和KEGG分析的结果表明这四个模块度主要富集在跨膜运输、化学突触传递运动的行为的生物过程和PD (值< 0.05;补充表2和3)。然而,我们没有发现任何在曼氏金融分析集群4和KEGG通路分析集群2,3,4。

然后,我们提供的插件CytoHubba前15名最重要的基因(SLC18A2、SLC6A3 KCNJ6, FOXA2, NR4A2, CACNA1E, DRD2, RET, EN1 FGF13, SYNGR3, RIMBP2, UNC13C, KCNB1,和RAB3C),被视为中心基因。15度中心基因都是大于或等于4,和SLC18A2 9(表的最高学位4和图5)。此外,所有15个中心获得的基因表达下调的基因。为了进一步探索这些基因,我们去和KEGG通路进行分析(表5)。对英国石油公司来说,这些中心基因在多巴胺能神经元分化,大大丰富了运动的行为,调节离子跨膜运输、和化学突触传递。CC,中心基因丰富的质膜,轴突、树突,突触和神经细胞。为曼氏金融中心基因丰富的蛋白质n端绑定,多巴胺绑定,和单胺跨膜转运体活动。另一方面,KEGG通路,中心在多巴胺能神经突触基因丰富,PD,可卡因成瘾,突触囊泡循环,和酗酒。

3.4。基因的验证中心

加强中心的可靠性基因在我们的研究中,我们验证了15个中心基因GSE8397 GSE42966和执行使用GraphPad棱镜箱形图软件(图96)。12个中心基因的表达水平(SLC18A2、SLC6A3 KCNJ6, NR4A2, DRD2, RET, EN1 FGF13, SYNGR3, RIMBP2, KCNB1,和RAB3C)在PD SN组织样本与正常样本相比均有显著下降(值< 0.01和日志FC≤−1.0)。而FOXA2表达水平和CACNA1E也减少PD的SN组织样本,他们没有统计学意义(日志FC值< 0.05但−1 < < 0)。另一方面,UNC13C的水平并没有表现出任何差异(值> 0.05)。在一起,我们的研究结果表明,14个中心基因的表达水平(SLC18A2、SLC6A3 KCNJ6, FOXA2, NR4A2, CACNA1E, DRD2, RET, EN1 FGF13, SYNGR3, RIMBP2, KCNB1,和RAB3C)减少PD的SN组织样本。

3.5。预测目标microrna

我们上传14个中心验证以上到microrna基因数据库TargetScan miRDB,分别。由此,我们获得1486十字路口用维恩的在线网站。接下来,我们选择43从先前的研究已经证实在PubMed microrna表达差异在SN PD控制和健康之间的组织样本。进一步,利用文氏在线网站,我们上传1486 microrna TargetScan PubMed和miRDB 43 microrna。最后,我们获得了8个目标microrna (hsa - mir - 532 - 5 - p, hsa-miR-23b-3p, hsa - mir - 198, hsa - mir - 330 - 5 - p, hsa - mir - 339 - 5 - p, hsa - mir - 485 - 5 - p, hsa-miR-34a-5p,和hsa-miR-7-5p)。这八个目标microrna的细节如表所示6。

3.6。预测目标TFs mTF-miRNA-Gene-gTF监管网络的建设

为了更好地理解上述14个中心microrna基因和八个目标发现,TFs瞄准中心针对microrna基因(gTF)和TFs (mTF)被RNAInter在线数据库。此外,我们构造了一个使用软件Cytoscape(图mTF-miRNA-gene-gTF监管网络7)。这个网络由208个节点和351边,涉及6个基因中心,8个目标microrna, TFs 194年目标。网络的前七TFs最高学位(学位≥5)NHF4A, CDX2,付家,E2F4, E2F6, ERG和SUPT5H。

4所示。讨论

几个一直在努力探索近年来PD的发病机制。然而,PD的发病机制仍不清楚,其有效治疗仍需要更多的研究。随着生物信息学的发展,微阵列已经成为不可或缺的工具来识别差异基因的表达,mrna,非编码rna。此外,几个数据集的基因表达的SN PD也被上传到地理数据库。在过去的几年中,大多数研究只分析一个微阵列数据集,导致理解不深的结果。

本研究探讨PD通过生物信息学分析的SN中潜在的发病机制有不同的微阵列数据集。我们确认86度显著富集的各种代谢途径。进一步,我们发现14个中心基因,8个microrna,七TFs PD的发病机制中扮演很重要的角色。去和KEGG通路分析中心的基因表明多巴胺突触传递的规定可能参与PD的发病机制。

基因,我们发现三个枢纽DRD2, SLC18A2, SLC6A3, PPI网络中明显富集在多巴胺能神经突触,而SLC18A2和SLC6A3展出9和8度最高,分别。DRD2编码D2多巴胺受体的亚型。最近的研究表明,多巴胺受体激动剂与高选择性DRD2已经被用于改善PD患者的症状(16]。DRD2相关峰值剂量运动困难引起的PD患者的左旋多巴(17]。rs1076560 DRD2 G > T, DRD2多态性可能影响PD患者的步态功能(18]。临床试验有217患者rs1799732是一个独立的预测与左旋多巴治疗相关的胃肠道症状(19]。SLC6A3和SLC18A2零星的PD的另外两个重要候选基因。编码由SLC6A3多巴胺转运体(DAT)的蛋白质是最大多数受损的多巴胺能神经元的选择性表达PD患者。Na + -K-ATPases质膜可以生成离子梯度。DAT多巴胺再摄取到突触前神经元的突触间隙根据协同转运Na +和Cl−离子浓度梯度(20.]。主要存在于神经元终端在SN, DAT多巴胺能神经传递必须控制它的强度和持续时间(21]。莫罗等人的一项随机试验显示,哌醋甲酯,SLC6A3的抑制剂,可以减少步态运动功能减退的严重性和冻结先进的PD患者接受刺激丘脑核(22]。SLC18A2编码水泡单胺转运蛋白2 (VMAT2),它可以传输胞质类突触囊泡进行存储,然后释放细胞在中枢神经系统,由H +电化学驱动力量。因此,单胺神经递质浓度在突触囊泡可以保持高水准,和那些在细胞质中可以保持低水平。相反,VMAT2的减少会导致单胺神经递质在细胞质的增加,进而导致细胞毒性自由基的形成,最终导致神经元的变性23]。泰勒等人创建了一个VMAT2-deficient PD小鼠模型,证明了进步运动和非症状和神经退行性变的锡、蓝斑、中缝背(24]。Pifl等人进行尸检6 PD患者和4健康控制和获得从他们的纹状体多巴胺储存囊泡。他们发现PD患者,VMAT2和突触水泡多巴胺吸收明显减少,和多巴胺存储损伤位于VMAT2本身(25]。有趣的是,减少水泡函数由于SLC18A2突变可能导致大脑dopamine-serotonin膜泡运输疾病,包括婴儿parkinsonism-dystonia-2。一些患者大脑dopamine-serotonin膜泡运输疾病在世界上被发现。纯合子的c。710C > T (p.Pro237His) transition in SLC18A2 has been identified in a 6-month-old male infant of China, two New Zealand siblings of European descent, and a 7-year-old female of Iraq [26- - - - - -28]。此外,另一个变体,c。1160C⟶T in SLC18A2, has been observed in eight children in a Saudi Arabian family [29日]。这些观察与我们的结果一致,DRD2的表达,SLC18A2, SLC6A3 PD患者的显著降低。我们推测DRD2 SLC18A2, SLC6A3可能参与PD的发病机制通过影响多巴胺能神经突触的功能。

分析表明,CACNA1E, KCNJ6, KCNB1参与离子跨膜运输的规定。离子通道蛋白质生成和调节电生物膜。CACNA1E编码high-voltage-activated Cav2.3 R型钙通道。电压门控钙离子通道,其主要功能是启动突触传递和神经递质释放,包括5个不同的亚基(α1,α2,β,γ,δ)。的α1亚基可以分为3个亚科,即Cav1, Cav2, Cav3 [30.]。据报道,在所有成人SN多巴胺神经元电压门控钙离子通道亚型,Cav2.3占最重要的比例。SN多巴胺神经元的活动,产生振荡增加免费胞质钙离子水平,被认为使线粒体压力和渲染这些神经元通过PD压力更容易变性。在Cav2.3基因敲除小鼠和Cav2.3抑制剂snx - 482使用老鼠的活动联系起来nigral体细胞Ca2 +信号降低,这表明Cav2.3有助于神经退化(31日]。称为GIRK2 KCNJ6编码钾离子通道亚基,属于G-protein-gated内心整流钾通道(GIRK)的家庭。可以激活GIRK ligand-stimulated G protein-coupled受体(GPCRs),如多巴胺D2受体。因此,GIRK K +的渗透率增加神经元的兴奋性降低(32,33]。KCNB1编码离子通道称为延迟整流电压门控K +通道KCNB1 (Kv2.1)。研究在小鼠模型中使用脑表明,氧化Kv2.1可能导致神经退化和认知障碍(34]。然而,KCNB1在PD的具体功能和机制需要进一步检查。这些结论是符合我们的分析结果,CACNA1E和KCNJ6都富含离子跨膜运输和多巴胺能神经突触的规定,但KCNB1只是富含离子跨膜运输的规定。因此,我们的研究结果表明,CACNA1E, KCNJ6, KCNB1可能影响多巴胺能神经突触的功能通过参与离子跨膜运输的监管。

去分析我们的研究还表明,NR4A2 FOXA2, EN1富含多巴胺能神经元分化和成人运动的行为。也称为Nurr1 NR4A2,主要表达在中枢神经系统,特别是在SN。NR4A2与多巴胺能神经元的分化SN通过激活酪氨酸羟化酶的转录和增强DAT的表达(35- - - - - -37]。许等人执行heteroduplex多态性分析和测序分析,225年NR4A2突变PD患者和221名健康控制个人。他们发现,7048年纯合子g7049多态性的基因内区6 NR4A2 PD患者高于健康人。他们的分析之间的关系提供了证据NR4A2和PD (38]。FOXA2编码forkhead类的成员的dna结合蛋白质,已建议加强Nurr1-induced DA表型的表达(39]。EN1编码homeodomain TF,这是必要的发展在中脑神经元,小脑,后脑,和脊髓40]。西蒙等人调查了homeodomain TFs 1和En-2老鼠,发现增加1在几乎所有的多巴胺能神经元在SN和腹侧被盖,但它不是要求他们的规范41]。这些研究进一步支持当前的结果。

此外,我们的分析表明,SYNGR3 RET, FGF13, RIMBP2, RAB3C表达下调的SN PD患者和基因在PPI网络的中心。SYNGR3编码一个完整的膜蛋白称为synaptogyrin-3,位于突触水泡膜和参与突触水泡贩卖。突触水泡贩卖的障碍是最早的在PD病理过程42]。在老鼠身上,synaptogyrin-3与DAT和增加其活动。这种效应可以废除的利血平,VMAT2抑制剂(43]。与我们的研究结果相似,希穆洛维奇等人分析了SN的基因表达分析致密部PD患者和控制个人和发现减少的表达SYNGR3 [44]。遗憾是钙粘蛋白家族的一员。神经胶质细胞line-derived神经营养因子(GDNF),这是一种受潮湿腐烂的配体,可以结合glycosylphosphatidylinositol——(GPI) GDNF家族受体α1(肾小球滤过率(GFR)有关α1)。GDNF和肾小球滤过率(GFR)的结合α1可以绑定RET激活其胞内酪氨酸激酶活性(45]。激活RET反过来激活细胞内增殖蛋白激酶(MAPK),一种蛋白激酶(蛋白激酶B),和Src信号级联可以维持生存和DA神经元的再生(46]。因此,GDNF建议的target-derived神经营养因子DA神经元的发展的一个因素,可以维护中脑DA神经元的生存(47,48]。小鼠模型实验证实RET黑DA系统保护至关重要。RET消融在老鼠可能导致进步DA神经元的损失和退化的纹状体DA神经终端49]。FGF13编码一种蛋白质,这种蛋白质属于纤维母细胞生长因子(FGF)的家庭。解剖研究和电生理记录显示,FGF13扮演了一个重要角色在调节对海马神经元兴奋性(50]。RIMBP代表Rab-interacting分子——(RIM)结合蛋白,与Cav的相互作用已确认(51]。RIM-BP2可能最健壮与突触传递(52]。小GTPase RAB3C编码。Mollard等人得出的结论是,类似于RAB3A, RAB3C也是局部在突触囊泡和参与囊泡贩卖神经系统(53]。然而,没有相关报告的功能FGF13, RIMBP2,在PD和RAB3C;因此,还需要进一步的研究来理解他们对PD的贡献。

microrna是小RNA分子,可以调节基因表达在转录后(54]。在我们的研究中,八个目标microrna (hsa - mir - 532 - 5 - p, hsa-miR-23b-3p, hsa - mir - 198, hsa - mir - 330 - 5 - p, hsa - mir - 339 - 5 - p, hsa - mir - 485 - 5 - p, hsa-miR-34a-5p,和hsa-miR-7-5p)被发现与SN PD患者。hsa - mir - 532 - 5 - p已被证明是与KCNB1有关。布里格斯等人研究了SN从哈佛大学获得八个特发性PD患者脑组织资源中心的差别,发现一个对这些hsa - mir - 532 - 5 - p (55]。microrna hsa-miR-23b-3p荟萃分析表明,hsa-miR-7-5p, hsa-miR-34a-5p与调节SNCA的表达(56]。另一方面,hsa - mir - 198的表达,hsa - mir - 330 - 5 - p, hsa - mir - 339 - 5 - p,和hsa - mir - 485 - 5 - p明显不同SN八PD患者的组织和四个控制(57]。一致,这八个microrna与六个中心有关基因(SLC18A2, NR4A2、CACNA1E DRD2、EN1和KCNB1)在我们的研究中。KCNB1和CACNA1E被认为是最重要的在上面这些基因和基因可以由四个microrna。因此,八个microrna可能与PD的发病机制有关。然而,未来的研究应该更加注意这些microrna。

最后,我们构造了一个mTF-miRNA-gene-gTF监管网络。我们获得248 gTFs和91 mtf,可以调节这六个中心和8个microrna基因。EN1和NR4A2被发现是受到最多的TFs(分别为90年和61年TFs)。此外,TFs, HNF4A等付,CDX2, SUPT5X, ERG, E2F4, E2F6,可以调节最重要的基因和microrna在这个网络。肝细胞的核因子4α,HNF4A可能影响糖质新生,糖尿病和脂质稳态(58,59]。以前有研究指出HNF4A之间的交互和过氧物酶体扩散者激活受体(PPAR -γγ在PD(),一个潜在的治疗目标60]。进一步分析确认HNF4A最显著调节TF PD患者的血液,而其相对丰度与PD患者的疾病严重程度(61年]。进一步的研究需要检查付的相关性,CDX2, SUPT5X, ERG E2F4, E2F6 TFs PD。

5。结论

我们进行了生物信息学分析微阵列数据集从SN的PD患者的研究。我们的研究发现86年共同度和14个基因在PPI网络中心。其中,DRD2、SLC18A2 SLC6A3被证明参与PD的发病机制通过影响多巴胺能神经突触的功能。CACNA1E KCNJ6, KCNB1可能影响多巴胺能神经突触的功能通过调节离子跨膜运输。进一步,我们预测八个microrna (hsa - mir - 532 - 5 - p, hsa - mir - 198, hsa-miR-23b-3p, hsa - mir - 339 - 5 - p, hsa - mir - 330 - 5 - p, hsa - mir - 485 - 5 - p, hsa-miR-34a-5p,和hsa-miR-7-5p)被证实与SN的PD患者。使用获得的248 gTFs和91 mtf,我们进一步构建一个mTF-miRNA-gene-gTF监管网络。最后,TFs, HNF4A等付,CDX2, SUPT5X, ERG、E2F4, E2F6,发现调节基因和microrna的最多。然而,由于缺乏SN样本,额外的实验无法进行,因此,还需要进一步的研究来提供更深入的洞察PD的发病机制。

数据可用性

本研究获得的基因表达数据集地理数据库(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)。彻底审查后,我们选择了GSE49036, GSE7621 GSE8397, GSE42966。GSE49036和GSE7621基于GPL570平台(人类基因组U133 Affymetrix + 2.0数组)。GSE8397 GPL96平台是基于人类基因组(Affymetrix U133A数组)和GPL97平台(人类基因组U133B Affymetrix数组),当GSE42966基于GPL4133平台(安捷伦- 014850整个人类基因组芯片4 x44k G4112F)。数据都是免费在线。

的利益冲突

作者宣称他们没有利益冲突有关的出版。

作者的贡献

云南周,李Zhihui Chunling气,纯美少女李贡献同样这项工作。

补充材料

补充表1:86年共同度GSE49036和GSE7621之间。补充表2:去分析基因在四个明显的结节。补充表3:KEGG通路的基因分析集群1。(补充材料)