本文關鍵詞：帕金森病相關基因的篩選及生物信息學分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：帕金森病(Parkinson's disease, PD)是中老年人常見的中樞神經(jīng)系統(tǒng)退行性疾病,是我國第二大神經(jīng)退行性疾病,其發(fā)病率僅次于阿爾茨海默病,帕金森病的病理改變是中腦黑質(zhì)多巴胺(dopamine, DA)能神經(jīng)元變性、胞漿內(nèi)Lewy小體的形成,使黑質(zhì)紋狀體通路破壞及尾狀核、殼核中DA含量減少。其主要的臨床表現(xiàn)為靜止性震顫、肌強直、行動遲緩和姿勢步態(tài)異常。隨著人們對該病的認識,發(fā)現(xiàn)全世界PD的發(fā)病人數(shù)逐年增多,加之人口的老齡化,其患病率呈上升趨勢。國內(nèi)外流行病學研究表明：65歲以上人群中發(fā)病率是1-2%,85歲以上高達4～5%,55歲以上PD患者總人數(shù)已超過170萬人。隨著社會人口的自然老齡化,PD的患病人數(shù)逐年增加,我國的患病人數(shù)已超過200萬。近年來的研究發(fā)現(xiàn)嗅覺障礙、睡眠障礙、精神障礙、認知障礙,以及自主神經(jīng)功能障礙等普遍存在于PD患者中,而且出現(xiàn)在運動癥狀的不同時期,同樣影響著患者的生存質(zhì)量。PD雖然不會縮短患者壽命,但與阿爾茨海默病(Alzheimer's Disease, AD)一樣嚴重影響患者的生存質(zhì)量,以及因其病程長、致殘率高等特點,給患者和家庭帶來沉重的負擔及煩惱。因此,研究帕金森病的病因和發(fā)病機制具有極其重要的意義。帕金森病的病因和發(fā)病機制尚不清楚,目前認為是在年齡老化的背景上,遺傳因素和環(huán)境因素共同作用的結果。許多研究提示PD患者黑質(zhì)DA能神經(jīng)元變性可能與線粒體功能障礙、氧化應激、興奮性毒性、神經(jīng)營養(yǎng)因子缺乏、免疫調(diào)節(jié)異常、細胞調(diào)亡等一系列機制、環(huán)節(jié)有關,流行病學調(diào)查研究顯示,約有10～15%的帕金森病患者有家族史。通過對遺傳因素在PD發(fā)病中的作用機理研究,目前至少克隆了13個PD致病基因,表明帕金森病的發(fā)病與遺傳因素密切相關,而遺傳因素包含了多基因、多因子的相互作用和影響。因而從分子水平研究帕金森病的發(fā)生發(fā)展,對于它的預防、控制和治療具有重要意義。微小RNA(microRNA, miRNAs)是一類在細胞中高度保守的、內(nèi)源性非編碼、長度約22～25核苷酸(nt)的單鏈小RNA分子。由一段長度為70-80nt并具有發(fā)夾環(huán)結構的單鏈miRNA前體剪切后生成。其廣泛存在于真核生物中,主要是與靶mRNA的3'端非翻譯調(diào)控區(qū)(3'-untransltated region,3'UTR)互補或者部分互補結合,使其降解或介導翻譯抑制,從而在轉錄后水平調(diào)節(jié)基因的表達,具有組織和時間的特異性,是調(diào)節(jié)其他功能基因表達的重要調(diào)控分子。miRNAs參與了生命過程中的許多重要事件,如胚胎的早期發(fā)育、細胞增殖、細胞分化、細胞凋亡以及代謝、腫瘤轉移等。基因芯片是20世紀90年代中期以來隨著人類基因組計劃快速發(fā)展起來的分子生物學高新技術,已廣泛應用于疾病基因表達譜分析、尋找疾病相關基因、藥物作用靶標、腫瘤預后、復雜疾病的致病機制分析等方面,為個體化診斷和治療提供指導,也可以揭示基因間的表達調(diào)控關系,同時它在制藥和臨床研究中也有重要的作用。基因芯片提供了包括基因功能、基因相互作用等海量信息,這些數(shù)據(jù)為功能基因組研究提供了重要的資源,GEO、SMD、Array Express等數(shù)據(jù)庫在基因芯片的歸類、儲存、資源共享等方面提供有利幫助。數(shù)據(jù)是知識和信息的重要來源,對于這些數(shù)據(jù)己經(jīng)無法通過簡單的計算和分析來進行,因此,如何采用一些新的方法和技術來有效分析這些龐大的基因芯片,并從中挖掘和揭示蘊藏的、有意義的生物學信息,是當前基因芯片領域亟待解決的重要課題。生物信息學(Bioinformatics)是伴隨著人類基因組計劃發(fā)展而產(chǎn)生的一門涉及生物學、數(shù)學以及計算機科學的交叉學科。生物信息學是融合生命科學與數(shù)理科學的新興學科,具體地說生物信息學是以核酸、蛋白質(zhì)等生物大分子數(shù)據(jù)庫為主要研究對象,以數(shù)學、信息學、計算機科學為主要研究手段,對海量的原始數(shù)據(jù)進行存儲、管理、注釋、加工。隨著近年來生物實驗方法和檢測數(shù)據(jù)的發(fā)展,積累了大量分子生物學實驗數(shù)據(jù),通過對這些數(shù)據(jù)的分類、收集、整理,產(chǎn)生了成千上萬的數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫是生物信息學的主要內(nèi)容,各種數(shù)據(jù)庫幾乎覆蓋了生命科學的各個領域。常用的有核酸和蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫,如NCBI的核酸序列數(shù)據(jù)庫、蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(UniProt)等；基因芯片數(shù)據(jù)庫,如高通量基因表達數(shù)據(jù)庫(GEO)；疾病相關數(shù)據(jù)庫,如GeneCardsi(基因卡片)、藥物和疾病數(shù)據(jù)庫(DrugBank)等。目前,生物信息學已廣泛地滲透到生命科學的各個研究領域中,成為不可或缺的重要工具,在人類疾病與功能基因的發(fā)現(xiàn)、識別,基因與蛋白質(zhì)的功能研究方面都發(fā)揮著關鍵的作用,如基因表達調(diào)控、疾病相關基因鑒定、基因產(chǎn)物結構與功能預測、癌癥的遺傳機制研究等。本研究以GEO數(shù)據(jù)庫中關于帕金森病的基因表達譜數(shù)據(jù)和microRNA表達譜數(shù)據(jù)為分析材料,利用Qlucore Omics Explorer3.0軟件篩選基因表達譜數(shù)據(jù)GSE22491(帕金森病樣本10例,正常對照組樣本8例)的差異表達基因和miRNA表達譜數(shù)據(jù)GSE16658(帕金森病樣本19例,正常對照組樣本13例)的差異表達miRNA,通過miRecords預測差異miRNA的靶基因,利用DAVID、 KEGG、STRING等在線分析軟件對數(shù)據(jù)集GSE22491差異基因和數(shù)據(jù)集GSE16658差異miRNA靶基因進行生物信息學分析,為帕金森病的分子發(fā)病機制、藥物研發(fā)及治療提供有意義的探索和依據(jù)。根據(jù)設定的數(shù)值過濾標準和中位值標準化處理后,基因表達譜數(shù)據(jù)GSE22491經(jīng)QOE3.0軟件篩選出1752個差異基因,其中上調(diào)1561個,下調(diào)191個。通過DAVID生物學過程分析表明,差異表達的基因主要涉及蛋白質(zhì)的翻譯、翻譯延伸、代謝前體、信使核糖核酸代謝過程、電子傳遞鏈、RNA和mRNA的修飾、泛素依賴蛋白酶體促進蛋白質(zhì)分解代謝、泛素蛋白連接酶對有絲分裂過程中細胞周期的負調(diào)控過程等；分子功能表明,差異表達的基因主要涉及核糖體的結構成分、RNA復合物、活性結構分子、作用于NADH或NADPH的氧化還原酶活性,NADH脫氫酶活性、氫離子跨膜轉運活性、氧化還原酶活性,作用于NADH或NADPH醌或類似化合物受體、陽離子跨膜轉運活性等。通過KEGG分析發(fā)現(xiàn),這些差異基因主要參與核糖體信號通路、帕金森病信號通路、氧化磷酸化信號通路、亨廷頓病信號通路、阿爾茨海默病信號通路、蛋白酶體信號通路、心臟肌肉收縮信號通路、卵母細胞減數(shù)分裂信號、霍亂弧菌感染信號通路、白細胞跨內(nèi)皮遷移信號通路、磷酸戊糖途徑信號通路、檸檬酸信號通路、FcyR介導的吞噬通路等。通過QOE3.0軟件的進一步篩選得到101個差異表達比較大的基因,將這101個基因上傳至STRING在線工具,分析這些基因編碼的蛋白質(zhì)間的相互作用,結果顯示整個網(wǎng)絡以SKP2、ACTC6A、RBX1、BUC、SMARCD1、 SKP1、CUL1、BTRC、SMARCC1、SMAPCA4、CDK2、CUL4A、TAF4、CTNNB1、 FBXW11蛋白與其他≥10個蛋白存在相互作用關系,為此蛋白相互作用網(wǎng)絡的中心節(jié)點,刪除這些節(jié)點蛋白后,網(wǎng)絡結構渙散。這些基因在不同的癌癥發(fā)生發(fā)展的作用都有文獻報道,其中SKP2、RBX1、SKP1、CUL1、CUL4A與泛素蛋白酶都有緊密的聯(lián)系,泛素蛋白酶在PD的發(fā)病機制中可能發(fā)揮著重要的作用,這些基因也可能作為PD潛在的治療靶點。miRNA表達譜數(shù)據(jù)GSE16658經(jīng)QOE3.0軟件篩選出46個差異表達miRNA,其中上調(diào)5個,下調(diào)41個。通過miRecords對差異表達的miRNA進行靶基因預測獲得靶基因50個,經(jīng)DAVID對這些靶基因生物學過程分析表明,這些靶基因主要涉及細胞增殖調(diào)節(jié)、RNA代謝調(diào)節(jié)、轉錄調(diào)節(jié)、造血作用、免疫系統(tǒng)發(fā)展、淋巴器官發(fā)展等；分子功能表明,這些靶基因主要涉及細胞外基質(zhì)的結構組成、血小板源生長因子、結構活性分子、結合生長因子、結合SMAD、甲基化轉移酶活性、結合啟動子等。通過KEGG分析發(fā)現(xiàn),這些靶基因主要參與ECM相互作用受體信號通路、VEGF信號通路、TGF轉化因子信號通路、白細胞跨內(nèi)皮轉移信號通路等。將這50個靶基因上傳至STRING在線工具,分析這些基因編碼的蛋白質(zhì)間的相互作用,結果顯示整個網(wǎng)絡以ESR1、CCND1、 HDAC4、MYCN、E2F3、CDKN1B、CDK6、SP1、MYB、DNMT3A、DNMT3B、 COL1A1、COL1A2、COL1A1、COL4A1蛋白與其他≥10個蛋白存在相互作用關系,為此蛋白相互作用網(wǎng)絡的中心節(jié)點,刪除這些節(jié)點蛋白后,網(wǎng)絡結構渙散,這些基因可能是PD的關鍵靶基因。這些靶基因有很大部分是miRNA-30b,miRNA-30c, miRNA-26a的靶基因,而這三個miRNA在神經(jīng)元和神經(jīng)膠質(zhì)細胞中大量表達,說明這三個miRNA可能是帕金森病潛在的生物標志物。綜上所述,本研究利用生物信息學的方法分別分析了一組PD基因表達譜數(shù)據(jù)和miRNA表達譜數(shù)據(jù),為進一步的實驗研究提供了參考,有利于指導下一步的PD研究。
【關鍵詞】：帕金森病 基因芯片 生物信息學 差異基因 蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡 miRNA
【學位授予單位】：南方醫(yī)科大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：R742.5;Q811.4
【目錄】：

• 摘要3-8
• ABSTRACT8-15
• 第一章 緒論15-34
• 1.1 帕金森病15-29
• 1.2 基因芯片及應用29-31
• 1.3 生物信息學技術與應用31-34
• 第二章 帕金森病差異表達基因的生物信息學分析34-51
• 2.1 材料和方法34-43
• 2.2 結果43-48
• 2.3 討論48-51
• 第三章 帕金森病差異表達microRNAs的生物信息學分析51-65
• 3.1 材料和方法51-55
• 3.2 結果55-63
• 3.3 討論63-65
• 結論65-66
• 參考文獻66-71
• 附錄71-86
• 成果86-87
• 致謝87-88

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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9 武文s，

本文編號：332583