【摘要】：目的 II型糖尿病(T2D)是一種世界性的疾病。據(jù)估計(jì)，全世界有3.47億人患有糖尿病。因此本研究探討用全血白細(xì)胞分子譜系的方法來鑒別、正常人和前驅(qū)糖尿病患者的可行性，試圖找出差異性基因來更深層次的研究糖尿病的發(fā)病機(jī)制。 方法 總共收集了167個(gè)血液樣本，其中包括T2D患者87人，正常人56人，前驅(qū)糖尿病患者24人。T2D診斷標(biāo)準(zhǔn)為體重指數(shù)（Body mass index, BMI）明顯增高以及空腹血糖含量大于126mg/dl，或口服葡萄糖耐量實(shí)驗(yàn)中2h血糖含量大于200mg/dl。用含約20,000個(gè)基因的安捷倫Oligo芯片對(duì)所有樣本進(jìn)行基因表達(dá)譜分析。用Gene Spring10.0軟件對(duì)基因芯片數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找到倍數(shù)變化值大于2，，p值小于0.05的基因，并利用DAVID在線分析工具對(duì)差異基因進(jìn)行染色體定位和功能分析。用spss16.0整合樣本的所有參數(shù)構(gòu)建判別模型，最后用判別模型對(duì)樣本進(jìn)行分類。 結(jié)果 倍數(shù)變化值大于2的基因有79個(gè)，差異基因染色體定位分析發(fā)現(xiàn)1個(gè)差異基因未知其定位，其余78個(gè)差異基因在1號(hào)染色體上分布最多，有9個(gè)，其次有7個(gè)差異基因在2染色體上。從差異基因功能分類看，調(diào)控細(xì)胞增殖的差異基因最多。79個(gè)差異基因結(jié)合年齡、性別、種族共82個(gè)參數(shù)，得出最優(yōu)判別模型，該模型可以確認(rèn)95.1%的樣本，其中T2D組正確率95.9%，正常對(duì)照組正確率91.5%，前驅(qū)糖尿病組正確率100%。 結(jié)論 差異基因散在分布于各染色體，以1、2號(hào)染色體最多。調(diào)控細(xì)胞增殖的差異基因在T2D發(fā)生過程中發(fā)揮重要作用。本實(shí)驗(yàn)用79個(gè)基因結(jié)合年齡、性別、種族構(gòu)建的模型是可以較好的區(qū)分T2D、正常人和前驅(qū)糖尿病患者，這將為糖尿病的機(jī)制相關(guān)研究或治療提供新的理論依據(jù)。
[Abstract]:Objective Type 2 diabetes mellitus (T 2 D) is a worldwide disease. An estimated 347 million people worldwide suffer from diabetes. Therefore, this study explored the feasibility of identifying normal and prediabetic patients by whole blood leukocyte molecular lineage, and trying to find out different genes to further study the pathogenesis of diabetes. Methods A total of 167 blood samples were collected, including 87 T2D patients and 56 normal subjects. The diagnostic criteria of .T2D in 24 patients with prediabetes mellitus were body mass index (BMI) and fasting blood glucose content (FBG) > 126mg / dl, or 2 h glucose level > 200mg / dlin oral glucose tolerance test (OGTT). All samples were analyzed with Oligo microarray containing about 20 000 genes. The gene chip data were analyzed by Gene Spring 10.0 software, and the genes whose multiple change value was more than 2p < 0.05 were found. The differential gene chromosome location and function analysis were carried out by DAVID online analysis tool. The discriminant model is constructed by integrating all the parameters of the sample with spss16.0. Finally, the discriminant model is used to classify the sample. Results there were 79 genes whose multiple variation value was greater than 2. One differential gene was found to be unknown by chromosome mapping analysis. The remaining 78 genes were most distributed on chromosome 1, and 9 genes were located on chromosome 1. The next seven differentially expressed genes were on chromosome 2. According to the functional classification of differentially expressed genes, the number of differentially expressed genes in cell proliferation was the highest. There were 82 parameters including age, sex and race. The optimal discriminant model was obtained, which could confirm 95.1% of the samples. The correct rate of T2D group was 95.9%, that of normal control group was 91.5%, and that of prediabetes group was 100%. Conclusion the differential genes were scattered in all chromosomes, most of which were on chromosome 1 and 2. Differential genes that regulate cell proliferation play an important role in the development of T2D. In this study, 79 gene-binding age, sex and race models can be used to distinguish T _ 2D, normal and prediabetic patients, which will provide a new theoretical basis for the study or treatment of diabetes mellitus mechanism.
【學(xué)位授予單位】：武漢科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R587.1

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2124994