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骨关节炎软骨组织干细胞转录组学和生物信息学研究

发布时间:2020-10-20 20:20
   【引言】骨关节炎(osteoarthritis,OA)是老年人群中最常见的慢性疾病。目前,关于OA的疾病机制仍不清楚,治疗仅限于缓解症状。而随着研究的不断深入,发现软骨干细胞对于关节软骨的形成和维持起着关键作用。因此,本研究利用自发性骨关节炎小鼠STR/Ort小鼠,从软骨干细胞的角度,通过转录组学及生物信息学的方法探讨OA的发病机理,为骨关节炎机制的阐明及防治提供重要的生物学信息基础。【材料和方法】以2月龄、4月龄、8月龄的雄性STR/Ort小鼠为研究对象,相应年龄的雄性CBA小鼠作为对照。首先,通过小鼠后肢关节软骨的组织病理学评价验证STR/Ort小鼠关节软骨退变的特征。进而,提取STR/Ort小鼠和CBA小鼠的后肢关节软骨干细胞并通过细胞表面标志分子及成骨、成脂、成软骨的三项分化能力进行鉴定。通过Ed U标记、CCK-8检测、流式细胞周期检测、CD44/CD90免疫荧光双标实验,从细胞和组织水平对比STR/Ort小鼠和CBA小鼠软骨干细胞的增殖能力。并对两种小鼠来源的软骨干细胞成软骨分化的能力进行评价。最后,通过高通量测序技术,将上述不同小鼠的软骨干细胞进行m RNA、lnc RNA、circ RNA及mi RNA表达的检测,进而通过生物信息学分析,发现引起STR/Ort小鼠关节软骨自发退变的潜在关键分子和信号网络。【结果】与CBA小鼠相比,STR/Ort小鼠随着年龄的增加,关节软骨可自发退行性改变。提取的软骨干细胞,表达干细胞表面的标志分子,且具有三项分化能力。4月龄与8月龄STR/Ort小鼠软骨干细胞增殖速率低于其它组,细胞周期停留在G1期,关节软骨组织中CD44/CD90共同标记的软骨干细胞数明显减少。4月龄与8月龄STR/Ort小鼠的软骨干细胞分泌的细胞外基质明显低于其它组。通过转录组学和生物信息学分析,发现4月龄与8月龄STR/Ort小鼠的软骨干细胞大量m RNA、lnc RNA、mi RNA及circ RNA分子表达差异显著,且差异表达分子富集于PI3K-Akt信号通路、MAPK信号通路、Wnt信号通路、Fox O信号通路;发现大量差异表达的RNA分子如:mi R-34b-3p、mi R-9-5p、circ-0001488、n-circ-0000498、Chil1、Crispld1、RP23-54G8.4、A530020G20Rik等,其可能通过相互调控作用参与骨关节炎发病,后期将进一步验证。【结论与讨论】STR/Ort小鼠随着年龄的增加,关节软骨退行性变程度逐渐加重,软骨干细胞的增殖能力、成软骨分化能力逐渐降低。4月龄与8月龄STR/Ort小鼠和CBA小鼠对比,关键调控分子的表达存在差异且富集于关键信号通路,这些潜在的分子和信号通路可能是导致OA的关键。该研究为OA疾病机制的深入研究提供重要的生物学信息。
【学位单位】:深圳大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2018
【中图分类】:R684.3
【部分图文】:

序列,骨关节炎,产生过程


图 2 骨关节炎产生过程中 CPCs 的分布[30]量测序技术在生物医学中的应用量测序技术(High-throughput sequencing, HTS)可利用芯片,通过数百阅读基因分子序列,可对某一物种的转录组和基因组进行大规模平行测种进行更加细致全面的分析[35]。HTS 可对物种中的基因进行定量,且与,HTS 成本低廉。高通量测序包括多种测序平台,如图 3[36]。

序列,高通量,基因组测序,测序


图 2 骨关节炎产生过程中 CPCs 的分布[30]1.4 高通量测序技术在生物医学中的应用高通量测序技术(High-throughput sequencing, HTS)可利用芯片,通过数百万个点同时单次阅读基因分子序列,可对某一物种的转录组和基因组进行大规模平行测序,进而对此物种进行更加细致全面的分析[35]。HTS 可对物种中的基因进行定量,且与传统测序法相比,HTS 成本低廉。高通量测序包括多种测序平台,如图 3[36]。

原理图,原理,小鼠,月龄


使得爬片与载玻片充分贴合,此过程需防止气泡产生,骨干细胞高通量测序及生物信息学分析细胞的编码与非编码 RNA 测序 STR 小鼠关节软骨退行性改变的机理,对软骨干细胞进行 月龄、8 月龄的雄性 STR/Ort 小鼠和雄性 CBA 小鼠若干PCs 进行裂解,分别提取其总 RNA,并根据 mRNA、lnc库方法分别建库,测序工作由北京诺禾公司完成。息学分析得大量的片段序列信息,通过 TopHat2 算法(bowtie2 [optio超快的高通量短读比对程序,将无序的 reads 比对到参考比对策略(图 4),先与转录组比对,没有比对上的及错还有没比对上的序列,将这些片段裂解成更小的片段(25T-AC 的信号匹配规律,进一步与基因组比对。
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本文编号:2849115

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