早期青光眼相关基因的生物信息学分析

发布时间：2020-08-08 11:23

【摘要】：青光眼为一种多因素遗传的视神经退行性疾病,以视网膜神经节细胞的丢失、视神经杯凹加深和视野缺损为特征,在世界范围内属于常见的不可逆性的致盲性眼病之一。目前临床明确诊断青光眼,青光眼的病程已不在早期,青光眼是不可逆的致盲病,所以早期诊断、早期治疗具有重大意义。而在现有技术条件下,诊断早期青光眼存在一定的困难。从分子机制研究青光眼的发生发展,能够对早期青光眼进行诊断,从而早期治疗,延缓进展,挽救视功能。生物信息学是一门在生命科学的研究中,使用计算机对生物信息进行存储、检索和分析的科学。重点研究基因组学和蛋白质组学,具体来说就是从核酸和蛋白质序列出发,分析序列中表达的结构功能的生物信息。它可以通过对现有的生物芯片海量数据进行统计学分析、生物聚类和功能分析等,挖掘有用信息,并利用各种图形化工具将重要的信息可视化,从而认识疾病的分子机制,丰富我们对疾病的认识。随着生物信息学发展,形成了新的生物学研究模式,即利用现有的数据信息,先做理论推测,再进行实验验证,最终应用到临床实践。本研究课题以GEO和KEGG数据库为基础,采用R软件中limma包筛选出对照样本和No or early样本的差异基因和差异lnc RNA,联合生物信息分析软件和文献数据挖掘等方法进行相互作用关系分析,从而探索与早期青光眼相关的基因、lnc RNA,为青光眼发生的分子机制研究提供重要信息,为早期青光眼的诊断提供新的思路。第一部分:早期青光眼差异表达基因的生物信息学分析研究背景:青光眼是我国常见的致盲性眼病之一,根据目前流行病学调查结果显示,各类青光眼的总患病率约为0.21%~1.7%之间。一般认为青光眼是复杂的多因素疾病,遗传因素和环境因素共同参与了青光眼的发生和发展。基因芯片技术具有高通量、微型化和自动化等特点,能够可以对大量的生物样品平行、快速、敏感、高效地进行基因分析,因而在DNA序列测定、基因表达分析、基因组研究、基因诊断等方面应用广泛。目的:通过对青光眼表达芯片的生物信息学分析,筛选出与该疾病相关的差异表达基因,对差异表达基因进行功能注释、通路分析和蛋白质相互作用网络分析,为探索青光眼的发生、发展的分子机制提供理论基础。方法:本研究整理GEO公共数据库的基因芯片数据集,以针对青光眼目标的Affymetrix Mouse Genome 430 2.0 Array表达数据谱作为研究对象,系统地分析早期青光眼的基因表达谱芯片数据,进行数据预处理,选择非配对t检验统计方法筛选出差异表达基因,应用软件选取GO数据库进行功能注释、KEGG数据库进行通路分析,导入STRING在线数据库绘制差异表达基因编码蛋白互作网络图,并用Cytoscape软件计算网络及各节点的拓扑特性。结果:(1)本研究在早期青光眼中发现920个基因表达异常,其中表达上调的495个,下调的425个。(2)GO分析发现差异表达基因主要集中在免疫、炎症、补体级联反应、凝血等通路。KEGG通路分析发现,差异基因主要集中在补体途径、TNF-α信号通路、细胞因子受体相互作用、溶酶体等通路。(3)经STRING软件共筛选出266个差异表达基因编码的蛋白产物存在相互作用,构建差异表达基因互作网络图,Cytoscape软件共筛选出五个关键基因,分别为Alb,II4,C3,Anxa1,Gnai2。结论:(1)成功筛选出早期青光眼中差异表达的920个基因,并对其进行功能注释和通路分析,为该疾病的分子机制研究和实验室诊断提供了理论基础。(2)成功构建早期青光眼差异表达基因的蛋白质互作网络,并筛选出5个关键基因,提示这些基因可能参与了早期青光眼的发生和发展过程,有利于进一步研究差异表达基因的相互作用关系,并为该疾病的早期诊断和治疗提供新的方向。第二部分:早期青光眼差异表达lnc RNA的生物信息学分析研究背景:长非编码RNA(long non-coding RNA,lnc RNA)虽然很少有编码蛋白质的功能,但是在基因调控方面发挥了重要作用,与疾病的发生息息相关,所以近几年得到广泛关注。既往研究表明lnc RNA与细胞内错综复杂的信号通路有着千丝万缕的关系,但是其发挥作用的具体机制尚不十分清楚。因此,目前lnc RNA在青光眼中的作用和机制还没有得到很好的研究。目的:本研究通过生物信息学方法,分析GEO数据库中的早期青光眼数据,探索早期青光眼中的差异表达lnc RNA,为后续研究lnc RNA在青光眼中的作用机制提供理论基础和新的方向。方法:本研究通过对GEO公共数据库的早期青光眼基因芯片数据集重新注释并进行数据预处理,选择非配对t检验统计方法筛选差异表达lnc RNA,使用WGCNA对差异基因和差异lnc RNA构建共表达网络,使用Cytoscape对共表达关系表进行图形化。从共表达关系表中,我们选出与lnc RNA具有共表达关系的节点,对筛选出的具有多个功能靶标的lnc RNA进行GO和KEGG分析。结果:(1)本部分研究发现,与对照组相比,早期青光眼70个lnc RNA表达出现差异。其中上调39个,表达下调31个。(2)差异基因和差异lnc RNA共有527对共表达关系,节点为Gm13629和1700012D14Rik。(3)对lnc RNA进行GO和KEGG分析,筛选出1700012D14Rik和2810002D19Rik这两个关键lnc RNA。结论:(1)成功筛选出早期青光眼中差异表达的70个lnc RNA,为进一步研究lnc RNA在该疾病中的作用提供了理论基础和方向。(2)1700012D14Rik和2810002D19Rik可能分别通过调节过氧化物酶体生成和调节基因的非同源末端连接信号通路参与早期青光眼的发生和发展。
【学位授予单位】：苏州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R775
【图文】：

序列,青光眼,表达谱,差异分析

第一部分早期青光眼相关基因的生物信息学分析GPL1261 基因芯片平台本部分研究对象为 GPL1261 芯片产生的基因数据表达数据。GPL1261 芯片平台被称为小鼠基因组 430 2.0 芯片集（Affymetrix 公司生产），此款芯片包含了所有基因芯片小鼠表达集 430 上的探测集。该基因数据库的序列来自于 GenBank、dbES和 RefSeqUniGene。数据集簇来自 UniGene 数据库(2002 年 6 月 107 建立)，然后通过与 Whitehead 基因组研究所( Whitehead Institute for Genome Research，MGSC, 2002 年4 月)的小鼠基因组公开的草案汇编进行分析和比较。参见图 2。

路径图,在线分析

图 3 DAVID 在线分析KEGG 通路分析KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)[7]，即京都基因和基因组百书，是 1995 年由日本京都大学化学研究所教授 Minoru Kanehisa 在当时正在进行本人类基因组计划下发起，用于处理基因组，生物途径，疾病，药物和化学物质据库的集合。它是手动绘制的 KEGG 路径图的集合，代表了关于细胞和生物体谢和各种其他功能的实验知识。每个通路图都包含一个分子相互作用和反应网在将基因组中的基因与通路中的基因产物连接起来。KEGG 大致分为系统信息、组信息和化学信息三大类，进一步可细分为 16 个主要的数据库，可以通过不同色编码来区分。在本研究中，我们整理了早期青光眼的差异表达基因，使用 KOBAS 2.0[8]（图差异基因进行 KEGG 通路富集分析，p<0.05 被作为筛选条件，探索差异表达基

差异表达基因,网络分析,数据库

图 4 KOBAS 2.0差异表达基因的蛋白质互作网络分析及关键基因的筛选Protein protein interactions (PPIs) 即蛋白质-蛋白质相互作用，是由静电力驱动的生物化学事件引起的两个或更多蛋白质分子之间建立的高度特异性的物理接触。所以蛋白互作网络（protein protein interaction network，PPI network）信息使得能够创建与代谢或遗传/表观遗传网络类似的大蛋白质相互作用网络赋予关于疾病的生化级联和分子病因学的当前知识以及发现具有治疗意义的推定蛋白质靶标。STRING 数据库（http://string-db.org/，图 5）[9]是一个搜索已知蛋白质之间和预测蛋白质之间相互作用的数据库。该数据库可应用于 2031 个物种，包含 960 万种蛋白和 1380 万种蛋白质之间的相互作用。STRING 数据库可以帮助发现与所研究蛋白相互作用的其他蛋白质的信息，从而能够更加深入地认清相关蛋白质的功能和理解其调控机制。它除了包含有实验数据、从 pubmed 摘要中文本的挖掘结果和综合其他数

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