隨著現(xiàn)代化進(jìn)程的加快,人民生活水平快速提高、飲食習(xí)慣發(fā)生了很大的改變,長期的能量攝入與消耗不平衡,使人體內(nèi)的脂肪組織大量增加,即被定義為肥胖。在超過三十年的時(shí)間里,肥胖成為全球性的健康問題。在已知研究中,發(fā)現(xiàn)肥胖與多種疾病的發(fā)生發(fā)展相關(guān),其中以肝臟疾病、Ⅱ型糖尿病、心腦血管疾病及某些特定癌癥為代表。而飲酒人數(shù)劇增以及受到的藥物影響等因素,加上預(yù)防醫(yī)療措施相對滯后,被稱為現(xiàn)代“富貴病”的脂肪性肝病發(fā)病率在我國呈逐年增高。據(jù)統(tǒng)計(jì),目前脂肪性肝病發(fā)病率較5年前增加了50倍,而且有年齡向低齡化發(fā)生的趨勢。尤其是一些經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū),脂肪性肝病已成為一種常見疾病。流行病學(xué)調(diào)查顯示：脂肪性肝病的發(fā)病率已占到平均人口的10%,在肥胖、嗜酒和糖尿病人群中可高達(dá)50%-60%,不少醫(yī)院甚至查出十四五歲的小脂肪性肝病患者。脂肪性肝病按照病因一般分為兩大類,酒精性脂肪性肝病和非酒精性脂肪性肝病,尤其是非酒精性脂肪性肝病除了與酒精性脂肪性肝病一樣可導(dǎo)致肝病相關(guān)殘疾和死亡外,還與Ⅱ型糖尿病、代謝綜合征及其相關(guān)心腦血管病事件有著密切的關(guān)系。因此,脂肪性肝病已成為當(dāng)代肝病領(lǐng)域的新挑戰(zhàn),對人類健康和社會造成了巨大的威脅。大量研究已經(jīng)證實(shí),非酒精性脂肪性肝病與肥胖、胰島素抵抗、糖尿病、高血脂代謝綜合征等機(jī)體代謝紊亂的疾病以及心血管疾病密切相關(guān),若這些疾病沒有得到有效的控制或治療,將會伴隨NAFLD的發(fā)生,且疾病之間相互作用滲透,形成惡性的循環(huán)。80年代未隨著人類基因組計(jì)劃的啟動,隨著現(xiàn)代生物學(xué)與醫(yī)學(xué)科學(xué)和生物統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)等學(xué)科相互滲透并高度交叉形成的一門新興前沿學(xué)科——生物信息學(xué)。隨著基因組測序數(shù)據(jù)迅猛增加,特別是人類基因組計(jì)劃的順利推進(jìn),產(chǎn)生了海量的生物學(xué)數(shù)據(jù),生物分子數(shù)據(jù)的積累速度呈指數(shù)增加。這些數(shù)據(jù)隱藏著豐富的生物學(xué)知識,具有豐富的內(nèi)涵。充分利用這些數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)處理、分析,揭示這些數(shù)據(jù)的內(nèi)在含義,得到對人類有用的信息,是生物學(xué)家和數(shù)學(xué)家所面臨的嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。生物信息學(xué)正是為迎接這種挑戰(zhàn)而發(fā)展起來的一個交叉學(xué)科。本研究利用生物信息學(xué)技術(shù),對公開發(fā)表的肥胖患者數(shù)據(jù)集GDS3602和非酒精性脂肪性肝病數(shù)據(jù)集GSE49541的早期階段(mild)和晚期階段(advanced)的全基因組表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,利用Qlucore Omics Explorer、BRB-Array Tools、PANTHER及DAVID進(jìn)行生物信息學(xué)分析。本研究利用Qlucore Omics Explorer及DAVID在線分析工具對數(shù)據(jù)集GDS3602進(jìn)行分析,并結(jié)合蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)分析肥胖的發(fā)生機(jī)制。同時(shí)用BRB-ArrayTools軟件及DAVID在線分析工具等對肝纖維化程度不同的mild和advanced非酒精性脂肪性肝病患者進(jìn)行比較,篩選他們之間的差異表達(dá)基因。結(jié)果顯示,兩個階段基因表達(dá)差異明顯,說明在出現(xiàn)非酒精性肝硬化前,重度的肝纖維化患者基因表達(dá)已發(fā)生了較大變化,提示非酒精性脂肪性肝病轉(zhuǎn)化為肝硬化這個過程中,重度肝纖維化是一個較為重要的階段。我們利用差異基因構(gòu)建非酒精性脂肪性肝病的蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)。在生物體內(nèi),蛋白質(zhì)通過與核酸、小分子或者其他蛋白質(zhì)進(jìn)行相互作用來執(zhí)行各種生物功能,蛋白質(zhì)間的相互作用存在于每個細(xì)胞的生命過程中,是生命活動過程的基礎(chǔ)。因此,繪制蛋白質(zhì)的相互作用網(wǎng)絡(luò)圖譜,將會幫助我們了解許多生命活動的機(jī)制。網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點(diǎn)對于整個網(wǎng)絡(luò)的影響可以用不同的參數(shù)來描述,通過對于網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算,選取合適的條件,我們可以得到對于蛋白質(zhì)作用網(wǎng)絡(luò)較為重要的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),這些節(jié)點(diǎn)的存在對于整個網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性至關(guān)重要,所以這些核心節(jié)點(diǎn)在疾病的發(fā)展過程中處于重要位置,對于這些節(jié)點(diǎn)可以作為潛在的治療靶點(diǎn),經(jīng)過對獲得的上調(diào)蛋白質(zhì)作用網(wǎng)絡(luò)和下調(diào)蛋白質(zhì)作用網(wǎng)絡(luò)的分析計(jì)算,分別獲得了10個核心節(jié)點(diǎn),和17個核心節(jié)點(diǎn)。我們將這些核心節(jié)點(diǎn)分別與上調(diào)表達(dá)差異基因和下調(diào)表達(dá)差異基因進(jìn)行映射,于是共獲得了12個重合的基因,CYP3A4, EFHD1、 GALK1。GCDH、GSTZ1、MT1X、SORL1、CACNA2D1、EPHA3、GINS1、GINS2和GJA這12個核心節(jié)點(diǎn)的表達(dá)量發(fā)生了變化,說明這12個基因?qū)τ诜蔷凭灾拘愿尾〉陌l(fā)生發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。于是我們在收集的臨床標(biāo)本中驗(yàn)證它們的表達(dá)量。對獲得的12個核心節(jié)點(diǎn)基因原始表達(dá)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析,保留具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的基因。其中EFHD1 (P=0.001)、GALK1(P=0.001)、GCDH、(P=0.004)和MT1X (P=0.01)的mRNA表達(dá)量在早期非酒精性脂肪性肝病中顯著升高,CACNA2D1 (P=0.002)、EPHA3 (P=0.003)、GINS1 (P=0.001)和 GJAl (P=0.01)的mRNA表達(dá)量在晚期非酒精性脂肪性肝病中顯著升高,構(gòu)建ROC (receiver operating characteristic)曲線用以預(yù)測早晚期非酒精性脂肪性肝病核心蛋白mRNA表達(dá)水平。qPCR結(jié)果表明8核心節(jié)點(diǎn)基因的在早晚期非酒精性脂肪性肝病中表達(dá)顯著不同,特別是EFHD1、GALK1GCDH·、CACNA2D1、MT1X、 EPHA3、GINS1、GJA1,可能在非酒精性脂肪肝進(jìn)展的生物過程扮演了一個重要的角色。ROC曲線分析還表明,這些核心節(jié)點(diǎn)基因可以區(qū)分非酒精性脂肪肝早晚期患者,雖然診斷準(zhǔn)確度不是很高(AUC=0.621--0.719)。在這些核心節(jié)點(diǎn)基因中,CACNA2D1, EPHA3, GINS1及GJAl在晚期NAFLD中表達(dá)上調(diào),提示這些基因在晚期NAFLD中發(fā)揮著重要的作用。CACNA2D1編碼的蛋白屬于α-2蛋白亞族,a-2蛋白屬于電壓依賴型鈣離子通道復(fù)合體,CACNA2D1被報(bào)道同癲癇、智力缺陷、肥胖及胰島功能亢進(jìn)等臨床癥狀相關(guān),而這些影響同時(shí)很有可能由GALK1的突變導(dǎo)致。EPHA3屬于酪氨酸激酶的肝配蛋白受體亞族。該基因的缺失被認(rèn)為是潛在的肌萎縮性脊髓側(cè)索硬化癥(Amyotrophic Lateral Sclerosis, ALS)的保護(hù)因素。EphA3蛋白主要位于細(xì)胞質(zhì)和細(xì)胞膜上,該蛋白的合成被認(rèn)為同多種腫瘤相關(guān)。GINS1在DNA復(fù)制中發(fā)揮重要作用。GJAl基因突變主要是常染色體顯性遺傳疾病。對這些核心蛋白編碼基因在非酒精性脂肪肝和健康樣本的表達(dá)水平進(jìn)行分析,我們進(jìn)一步計(jì)算晚期以及早期非酒精性脂肪性肝病與正常人群的差異表達(dá)基因。通過ROC曲線分析,我們進(jìn)一步的分析了早期NAFLD蛋白質(zhì)作用網(wǎng)絡(luò)中的6個核心節(jié)點(diǎn)基因(EFHD1、GALK1、GCDf、SORL1、EPHA3和GINS2)的表達(dá)量。其中的4個基因(EFHD1、GALK1、GCDH和 SORL1)具有符合統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的AUC值,可以被用來提高早、晚期NAFLD患者診斷準(zhǔn)確率。這些分析表明,EFHD1、GALK1、GCDH、MT1X、CACNA2D1、EPHA3、 GINS1和GJA1是診斷早晚期非酒精性脂肪性肝病的潛在生物標(biāo)記物。這些基因往往出現(xiàn)跨多個腫瘤相關(guān)疾病,如直腸癌、肺癌、前列腺癌、胃癌,以及膠質(zhì)母細(xì)胞瘤和肝癌,這表明他們可能在非酒精性脂肪性肝病的發(fā)生發(fā)展過程中扮演著重要的角色,并可能在未來發(fā)展成為有效的診斷方法。而在對肥胖患者同NAFLD患者基因表達(dá)譜的共同分析中發(fā)現(xiàn),GCDH在肥胖患者及早、晚期NAFLD患者中表達(dá)量逐漸降低,顯示GCDH的表達(dá)量可能同肥胖患者并發(fā)NAFLD有密切關(guān)系,且GCDH可以作為肥胖患者中NAFLD的治療靶點(diǎn)。
【學(xué)位單位】：南方醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：R589.2;R575.5
【部分圖文】：

分析結(jié)果共篩選出ＯＬ組差異表達(dá)基因４４８個，其中肥胖患者中上調(diào)表達(dá)基因??２８０個，下調(diào)基因１６８個。將上調(diào)基因定義為ｆａｔ組，下調(diào)基因定義為ｌｅａｎ組，分析??結(jié)果如圖２－１?（Ｃ）所示；ＯＦ姐共篩選出１７８個差異表達(dá)基因，其中高表達(dá)９９個，??低表達(dá)７９個，如圖２－１?（ｂ）?；?ＯＭ組共篩選出６２個差異表達(dá)基因，其中３９個基因??在肥胖男性島表達(dá)，２３個為低表達(dá)如園２－１?（ａ）。差異基因列表見附錄一。??■山￣?．．．?Ｉ．?＂＊＊??誦瞞讓??Ｍｕ；＊；；－?？‘??ＯＭ射巧巧細(xì)巧黃拍?ｂ．ＯＦ巧巧巧馴利謝?爸旨基舊Ｒ巧苗??？：?Ｔｈｅ?ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ?ｆｏｒ?ｇｒｏｕｐ?ＯＭ?？ｎｄ?ＩＭ?ｈＴｈｅｄｕｓｔｅｒｔｎｇｆｏｆ?町）ｕｐ?巧化?饑ＫｄａＭｉｃｆａｒｔＭＭＶｉＭａｉｉｉＯｂｅｉｖ??圖２－１備組差異基因分析及聚類結(jié)果??ａ．?ＯＭ沮差異基因聚類圖，ｂ．?ＯＦ組差異基因聚類圖，Ｃ．化組差異基因聚類圖??１１??

２丄２．１基因富集分析結(jié)果??ＯＬ組中�。鹬敌∮冢埃埃埃保疲模抑敌∮冢担�，且包含基因數(shù)大于５的分類，共有??８６個分類被保留。Ｐ值最小的前十個ＧＯ分類如圖２－２?（ａ）所示。ＯＭ沮中Ｐ值小于??０．５的ＧＯ分類共有１５個，包括生物過程（ＢｉｏｌｏｇｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓ，?ＢＰ）?４個分類，分子??功能（ＭｏｌｅｃｕｌａｒＦｕｎｃｔｉｏｎ，?ＭＦ）?５個分類，細(xì)胞組分（ＣｅｌｌｕｌａｒＣｏｍｐｏｎｅｎｔ，?ＣＣ）??６個分類。ＯＦ組中Ｐ值小于０．５的ＧＯ分類共９５個，包括生物過程（Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ??Ｐｒｏｃｅｓｓ，?ＢＰ）?６６個分類，分子功能（ＭｏｌｅｃｕｌａｒＦｕｎｃｔｉｏｎ，?ＭＦ）?１７個分類，細(xì)胞??組分（ＣｅｌｌｕｌａｒＣｏｍｐｏｎｅｎｔ，?ＣＣ）?口個分類。??用ＦＤＲ值對Ｐ值進(jìn)行進(jìn)一步校正，保留ＦＤＲ小于５％，分類中包含基因數(shù)多于??５的ＧＯ類別。最終ＯＭ組中沒有類別符合條件，ＯＦ組中ＢＰ、ＭＦ、ＣＣ分別有１１、??４、３個類別被保留。ＯＦ組過濾后的ＧＯ分類如圖２－２化）所示。??ＯＬ組中差異基因所涉及的ＫＥＧＧ通路Ｐ值小于０．０５且ＦＤＲ值小于５％、包含基??因數(shù)大于５的通路有韋條

算這八個基因的的皮爾森相關(guān)系數(shù)（Ｐｅａｒｓｏｎ?ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ?ｃｏｅ班ｃｉｅｎｔ），最高的的??皮爾森相關(guān)系數(shù)為ＥＦＨＤ１和ＧＪＡ１?（ＰＣＣ＝０．９７９２，?Ｐ＜０．００１）。這些基因的高度相關(guān)??提示它們在生物功能上可能存在相似性（圖４－１Ｂ、圖４－１Ｃ）。ＲＴ－ＰＣＲ結(jié)果如圖４－１Ａ、??４－１Ｄ、４－１Ｆ。對健康對照組、早期ＮＡＦＬＤ及晚期ＮＡＦＬＤ的轉(zhuǎn)錄水平進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分??析在圖４－１Ｄ中，相較對照組，Ｎ／ｍＸ和說ＴＺ１在早期ＮＡＦＬＤ中表達(dá)顯著上調(diào)，??而?ＥＦＨＤ１，ＧＡＬＫ１，ＧＣＤ吐?Ｓ０ＲＬ１，ＥＰＨＡ３?和?ＧＩＮＳ２?顯著下調(diào)。而?ＣＹＰ３Ａ４，??ＣＡＣＮＡ２Ｄ１，ＧＩＮＳ１和ＧＪＡ１的差異不具有昆著的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。同化與對照組相??比，ＧＳＴＺＩ，ＭＴ化，ＧＩＮＳ１?和?ＧＪＡ１?在晚期?ＮＡＦＬＤ?表達(dá)顯著上調(diào)，ＥＦＨＤ１，ＧＡＬＫ１，??ＧＣＤＨ?和?Ｓ０ＲＬ１?顯著下調(diào)（圖?４－１Ｆ）。同樣的
【參考文獻(xiàn)】

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1 楊明星,高志賢,王升啟;基因芯片及其應(yīng)用[J];傳感器技術(shù);2002年06期

本文編號：2861661