• Journal Home
  • Problemă actuală
  • Numărul următor
  • Cele mai citite
  • Cele mai citate (dimensiuni)
    • Ultimii doi ani
    • Total
  • Cele mai citate (CrossRef)
    • Anul trecut 0
    • Total

  • Rețele sociale
    • Luna trecuta
    • Anul trecut
    • Total
  • Arhiva
  • informație
  • Trimiterea online
  • Informații pentru autori
  • Editarea limbii
  • Informații pentru recenzori
  • Politici editoriale
  • Bord editorial
  • Obiective și domeniu de aplicare
  • Abstractizare și indexare
  • Informații bibliografice
  • Informații pentru bibliotecari
  • Informații pentru agenții de publicitate
  • Reimprimări și permisiuni
  • Contactați editorul
  • Informatii generale
  • Despre Spandidos
  • Conferințe
  • Oportunități de muncă
  • a lua legatura
  • Termeni si conditii
  • Autori:
    • Ling Li
    • Guangyu Wang
    • Ning Li
    • Haiyan Yu
    • Jianping Si
    • Jiwen Wang

  • Acest articol este menționat în:

    Abstract

    Introducere

    Obezitatea este o afecțiune în care excesul de grăsime corporală s-a acumulat într-un anumit grad, iar persoanele afectate pot avea o speranță de viață redusă și probleme de sănătate crescute (1). Obezitatea la copii devine o problemă de sănătate în țările dezvoltate și în curs de dezvoltare (2,3). Obezitatea este cauzată de o combinație de factori genetici, comportamentali, sociali, culturali, metabolici și fiziologici (4). Obezitatea la copii crește probabilitatea anumitor boli, cum ar fi hiperlipidemia, rezistența la insulină și hipertensiunea (5). Mecanismele fiziologice asociate cu obezitatea au fost investigate în profunzime (6), dar anumite mecanisme moleculare cheie implicate în obezitate au rămas să fie identificate.

    căilor

    Datele microarray ale GSE29718 au fost utilizate anterior pentru a releva legăturile dintre diabetul de tip 2 și obezitate (16) sau utilizate pentru a detecta mecanismele moleculare pentru asocierea dintre obezitate și cancerul colorectal (17). Prezentul studiu a identificat genele exprimate diferențial (DEG) la copiii obezi, comparativ cu cei de la copii slabi, pe baza datelor microarray din GSE29718. Au fost apoi efectuate analize funcționale de îmbogățire a DEG-urilor. În plus, a fost stabilită o rețea de interacțiune proteină-proteină (PPI) și au fost analizate gene importante asociate cu obezitatea. Prezentul studiu a avut ca scop identificarea genelor critice sau căilor asociate cu obezitatea copiilor și a explorat posibile mecanisme moleculare de bază.

    Materiale și metode

    Date microarray Affymetrix

    Setul de date matrice GSE29718 depus de Tam et al (18) a fost descărcat din baza de date Genn Expression Omnibus (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/). Setul de date conținea 5 probe de țesut adipos visceral și 15 probe de țesut adipos subcutanat de la copii. Pentru analiza ulterioară au fost utilizate doar probele de țesut adipos subcutanat derivate de la 7 copii obezi și 8 copii slabi. Datele matricei s-au bazat pe platforma GPL6244 Affymetrix Human Gene 1.0 ST Array, versiunea transcriptă (genă) (Affymetrix Inc., Santa Clara, CA, SUA).

    Preprocesarea datelor

    Datele brute au fost pre-procesate de algoritmul robust multiarray mediu (19) cu utilizarea oligo (20) în software-ul R al Bioconductor (Seattle, Washington). Procesul de pre-procesare a inclus corecția de fond, normalizarea și calculul expresiei genelor. În cele din urmă, a fost obținut un total de 18.977 de valori ale expresiei genei.

    Analiza DEG

    DEG-urile din probele de la copii obezi comparativ cu cele de la copii slabi au fost analizate prin pachetul limma (21) în Bioconductor. Valorile P ale DEG-urilor au fost calculate utilizând testul t al Studentului nepereche (22) în pachetul limma în procesul de analiză. | log 2 FC | ≥0,4 și P 0,4 a fost stabilit ca valoare prag în acest studiu. Rețelele PPI au fost construite cu software-ul Cytoscape (27). Mai mult, nodurile cu grade mai mari de interacțiune au fost considerate noduri hub.

    Analize ale unor gene importante și factori de transcripție asociați cu obezitatea

    Baza de date toxicogenomică comparativă (CTD) (30) este un instrument utilizat pentru a formaliza, armoniza și centraliza datele genelor și proteinelor între diferite specii. Prezentul studiu a evaluat dacă oricare dintre genele marker dintre DEG-urile identificate au fost listate anterior ca markeri ai obezității în baza de date CTD. „Obezitatea” a fost utilizată ca cuvânt cheie de intrare în CTD. Ulterior, pluginul cytoscape iRegulon (31) a fost utilizat pentru a analiza factorii de transcripție care reglementează genele marker. iRegulon utilizează analiza secvenței de reglare cis pentru a proiecta invers rețeaua de reglare transcripțională care stă la baza unui set de gene co-exprimat. Acesta integrează informațiile despre factorii de transcripție din baze de date precum Transfac, Jaspar, Encode, Swissregulon și Homer și detectează motive ale factorilor de transcripție îmbogățiți și seturi optime de ținte directe ale acestora prin intermediul clasificării și recuperării la nivel de genom. Setările parametrilor au fost după cum urmează: Identitatea minimă între genele ortologe = 0,05 și rata maximă de descoperire falsă pe asemănarea motivului = 0,001. Rezultatul rezultatului a fost Scorul Normalizat de Îmbogățire (NES). Cu cât scorurile erau mai mari, cu atât rezultatele erau mai fiabile. Au fost selectați factorii de transcripție și perechile de gene țintă cu NES> 5.

    Rezultate

    Analiza DEG

    Așa cum se arată în FIG. 1, un total de 199 DEG (79 de gene în sus și 120 de gene nereglementate) au fost identificate în probe de la copii obezi comparativ cu cei de la copii slabi cu P 2 FC | ≥0,4. Media log 2 FC a genelor reglate în sus a fost de 0,585, iar cea a genelor reglate în jos a fost de -0,558.

    figura 1.

    Harta de căldură a genelor exprimate diferențial. Culoarea verde reprezintă o culoare mai mică, iar culoarea roșie reprezintă un nivel de expresie mai mare. Culoarea neagră nu indică expresia diferențială.

    GO și analize de îmbogățire a căilor

    Analizele GO, KEGG pathway și Reactome pathway au fost efectuate pentru DEG-uri în sus și în jos. DEG-urile reglementate s-au îmbogățit în principal în termeni GO de spațiu extracelular, răspuns imun și procesul sistemului imunitar (Tabelul I). În plus, metaloproteinazele matrice 9 (MMP9) s-au îmbogățit semnificativ în căile proceselor sistemului imunitar. DEG-urile reglementate în jos au fost asociate în principal cu reglarea procesului sistemului și a nucleotidei ciclice inhibate de guanozin monofosfat ciclic (cGMP) (Tabelul I).

    Tabelul I.

    Analiza GO a genelor exprimate diferențial (P [i] BP, proces biologic; CC, componentă celulară; MF, funcția moleculară; GO, ontologia genei; cGMP, monofosfat ciclic de guanozină.

    Căile KEGG îmbogățite semnificativ ale DEG-urilor reglate în sus au fost moleculele de adeziune celulară și fagozomul (Tabelul IIA). Căile KEGG în mod semnificativ îmbogățite ale DEG-urilor reglementate au fost metabolismul azotului și propanoatul (Tabelul IIA). Căile Reactome îmbogățite semnificativ ale DEG-urilor reglate în sus au fost sistemul imunitar și sistemul imunitar adaptativ (Tabelul IIB). Căile Reactomului îmbogățite semnificativ prin DEG-uri reglementate în jos au fost semnalizate prin acid retinoic și efecte cGMP (Tabelul IIB).

    Tabelul II.

    [i] KEGG, Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes; cGMP, guanozin monofosfat ciclic; PI3K, fosfoinozid-3 kinază; SCF, factor de celule stem.

    Analiza rețelei PPI

    Un total de 103 noduri și 147 de perechi de proteine ​​au fost obținute cu un scor PPI> 0,4 ​​pe baza bazei de date STRING (Fig. 2). Interacțiunile proteinelor codificate de DEG-uri au fost vizibile. Proteinele care au fost strâns asociate cu alte proteine ​​cu un grad de interacțiune ≥10 au fost MMP9 (grad = 16), acetil-CoA carboxilază β (ACACB; grad = 13), proto-oncogenă MET, receptor de tirozin-dinază (MET; grad = 11) și factorul von Willebrand (VWF; grad = 10). Exploatarea literaturii a fost efectuată pentru 8 gene cu un grad ridicat de interacțiune în rețele. Rețeaua de citare a acestor 8 gene din literatura de specialitate raportată este prezentată în Fig. 3A și rezultatele raportate de studiile anterioare referitoare la aceste gene sunt prezentate în Tabelul III. Rezultatele semnificative ale analizei de îmbogățire a acestor 8 gene raportate în literatură sunt prezentate în Fig. 3B și îmbogățirea a fost identificată în termeni precum proteina de legare 1, speciile reactive de oxigen și activitatea kinazei.

    Figura 2.

    Rețea de interacțiune proteină-proteină de gene exprimate diferențial. Nodurile roșii reprezintă reguli ascendente, iar nodurile verzi reprezintă gene reglate în jos.

    Figura 3.

    (A) Rețea de citare a 8 gene cu un grad mai ridicat de expresie, conform studiilor anterioare. Numerele de pe liniile de legătură indică numărul de studii citate. (B) Rezultate semnificative de îmbogățire a acestor 8 gene din studii anterioare. MMP, metaloproteinază matricială; ACACB, acetil-CoA carboxilază p; VEGFA, factor de creștere endotelial vascular α; VWF, factor von Willebrand; AR, receptor de androgen; IRF, factor de reglare a interferonului.

    Tabelul III.

    Genele Hub identificate de prezentul studiu în literatură.

    Tabelul III.

    Genele Hub identificate de acest studiu în literatura de specialitate.

    Gene Co-gene (n) Co-citări (n) Total (n)
    MMP9 4 22 Cea mai frecventă 18.527
    ITGB2 1 1 6.736 e cel mai frecvent
    ALOX5 1 1 325
    CD86 1 1 7.281 cea mai frecventă
    S100A4 1 16 977
    AR 1 1 13.054 e cel mai frecvent
    HP 1 1 Cel mai frecvent 6,963
    LCP1 1 1 289
    CHI3L1 1 4 729
    CYBB 1 2 Cel mai frecvent 2.048
    IRF1 1 2 Cel mai frecvent 1.885

    [i] MMP, metaloproteinază matricială; AR, receptor de androgen; IRF, factor de reglare a interferonului; ITGB2, integrină β2; ALOX5, arahidonat 5-lipoxigenază; S100A4, proteina de legare a calciului S100 A4; HP, haptoglobină; LCP1, proteina citosolică limfocitară 1; CHI3L1, chitinază 3 asemănătoare 1; CYBB, citocromul B-245 β lanț. Co-genele indică numărul de gene legate. Co-citările indică numărul altor gene citate cu această genă din extragerea literaturii.

    Analiza genelor marker și a factorilor de transcripție asociați cu obezitatea

    Un total de 11 gene marker raportate anterior ale obezității enumerate în CTD, inclusiv ACACB, MMP9, glutamat-amoniac ligază și feritină polipeptidă ușoară, au fost identificate printre DEG-urile din prezentul studiu. Nivelurile de expresie ale acestor 11 gene din probele de la copii obezi și slabi sunt prezentate în Fig. 4A.

    Figura 4.

    (A) Nivelurile de expresie a 11 gene marker în eșantioane de la copii obezi și slabi care au fost enumerate ca gene marker asociate obezității în baza de date comparativă toxicogenomică. (B) Rețeaua factorilor de transcripție regulatori ai genelor marker. MMP, metaloproteinază matricială; ACACB, acetil-CoA carboxilază β. Nodurile roșii reprezintă gene reglate în sus, nodurile verzi reprezintă gene reglate în jos, iar nodurile galbene reprezintă factori de reglare. EP300, proteina de legare E1A P300; FOXA3, cutie furcă A3; SRY, regiunea care determină sexul; HSD11B1, hidroxisteroid 11-p dehidrogenază 1; ALDH6A1, aldehidă dehidrogenază 6 membru al familiei A1; PFKFB3, 6-fosfofructo-2-kinază/fructoză-2,6-bifosfatază3; GLUL, glutamat-amoniac ligază; CTSS, catepsină S; CIDEA, efector A asemănător DFFA inducător de moarte celulară; FTL, lanț ușor de feritină; VDR, receptor de vitamina D; SRF, factor de răspuns seric; GCM1, celulele gliale lipsesc omologul 1; SNAI2, represor transcripțional al familiei de melci 2.

    Rețeaua de reglare a transcripției acestor gene marker este prezentată în Fig. 4B. Factorii de transcriere cu un scor NES> 5 au fost EP300 (E1A Binding Protein P300, NES = 6.63), FOXA3 (Forkhead Box A3, NES = 6.286), SRY (Sex Determining Region Y, NES = 6.11), SNAI2 (NES = 5.925 ), SRF (Serum Response Factor, NES = 5,64), MAFA (MAF BZIP Transcription Factor A, NES = 5,464), GCM1 (Glial Cells Missing Homolog 1, NES = 5,157) și VDR (Vitamina D (1,25-Dihidroxivitamina D3) )) Receptor, NES = 5.115).

    Discuţie

    În studiul de față, un total de 199 DEG (79 de gene în sus și 120 de gene nereglementate) au fost identificate în probe de la copii obezi comparativ cu cei de la copii slabi din setul de date GSE29718. Rezultatele au sugerat că MMP9 și ACACB au avut un grad ridicat de interacțiune în rețeaua PPI și au fost gene marker la copiii obezi. Mai mult decât atât, DEG-urile reglementate s-au îmbogățit semnificativ în căile Reactome ale sistemului imunitar și în diferiți termeni asociați din categoria GO-BP cu valori P mai mari. Mai mult, MMP9, un DEG reglat, a fost îmbogățit în termenii proceselor sistemului imunitar din categoria GO-BP.

    MMP-urile, o familie de endopeptidaze dependente de zinc, scad componentele membranelor bazale și ale matricei extracelulare. Un studiu anterior a arătat că MMP9 este suprareglat la copiii obezi (32). Florys și colab. (33) au raportat niveluri crescute de MMP9 la copiii obezi cu diabet zaharat de tip 1. Mai mult, MMP9 are un rol semnificativ în expansiunea celulelor adipoase și a țesutului adipos (34). S-a sugerat că matricea extracelulară remodelată prin MMP9 a reglementat diferențierea adipocitelor, care a dus apoi la progresia obezității (35). Mai mult, polimorfismul C-1562 T al promotorului genei MMP9 poate duce la dezvoltarea obezității (35). În prezentul studiu, MMP9, care a avut cel mai înalt grad de interacțiune în rețeaua PPI, a fost identificat ca o genă marker la copiii obezi. Astfel, rezultatele prezentului studiu sunt în concordanță cu cele ale celor precedente și sugerează că MMP9 poate fi o genă cheie asociată cu obezitatea infantilă.

    Mai mult, ACACB, care a avut, de asemenea, un grad ridicat de interacțiune în rețeaua PPI, a fost identificat ca o genă marker asociată cu obezitatea infantilă în prezentul studiu. ACACB, o izoformă a ACAC, este implicată în oxidarea acizilor grași (36,37). Variantele alelei ACACB sunt asociate cu obezitatea (38). Un studiu anterior a arătat că grăsimea corporală poate acționa ca un mecanism de adaptare metabolică și un semnal care a reglat expresia ACACB în țesutul adipos (39). În plus, polimorfismele rs2268388 ale ACACB sunt asociate cu obezitate severă, iar ACACB are o parte semnificativă în tulburările asociate metabolismului energetic, cum ar fi obezitatea (38). Mai mult, ACACB este implicat în sinteza trigliceridelor, iar conținutul de trigliceride al mușchiului solei a fost mai mare la obezi decât la persoanele slabe (40,41). Prin urmare, ACACB poate fi o genă cheie asociată cu obezitatea.

    Rezultatele prezentului studiu au arătat că MMP9, ACACB și căile sistemului imunitar pot juca roluri importante în obezitatea copiilor. Manco și colab. (47) au sugerat că pierderea masivă în greutate a avut efecte asupra sistemului imunitar înnăscut la femeile cu obezitate morbidă. Laimer și colab. (48) au indicat că pierderea în greutate la femeile obeze a fost asociată cu scăderea MMP9. Astfel, MMP9 și căile sistemului imunitar pot avea, de asemenea, roluri semnificative în obezitatea adultă. Cu toate acestea, din câte știm, niciun studiu anterior nu a constatat că ACACB a fost direct asociat cu dezvoltarea obezității la adulți și, prin urmare, este posibil ca această genă să nu aibă nicio relevanță directă în obezitatea la adulți. ACACB poate fi exprimat diferențial în obezitatea copiilor comparativ cu obezitatea la adulți, ceea ce rămâne de clarificat în studiile viitoare. Genele și căile asociate cu obezitatea la copii și adulți, precum și diferențele lor, sunt încă necesare pentru a fi complet elucidate.

    În concluzie, căile MMP9, ACACB și ale sistemului imunitar pot avea roluri semnificative în obezitatea copiilor. Cu toate acestea, sunt necesare studii suplimentare asupra genelor și căilor cheie asociate cu obezitatea infantilă. În plus, mecanismele moleculare ale obezității la adulți trebuie să fie elucidate și comparate cu cele ale obezității la copii pentru a identifica diferențele dintre ele.

    Mulțumiri

    Acest studiu a fost susținut de Fundația specială pentru cercetătorii Taishan (subvenția nr. Ts20110814) și un proiect al Programului de știință și tehnologie al provinciei Shandong (subvenția nr. 2014GSF118179).

    Referințe

    Haslam DW și James WP: Obezitate. Lancet. 366: 1197–1209. 2005. Vezi articolul: Google Scholar: PubMed/NCBI