Məlumat

Genlər və yollar arasında əlaqə

Genlər və yollar arasında əlaqə


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Xərçəng hüceyrələrində yol məlumatlarının çıxarılması haqqında bir məqalə oxuyuram. Müəlliflər ERBB2-yə gen və yol kimi istinad edirlər. Mənim ciddi biologiya məlumatım yoxdur. ERBB2-yə yol kimi müraciət etdiyimiz zaman tam olaraq nə deməkdir? Bu, ERBB2 tərəfindən kodlanmış zülalın fəaliyyətinə aiddirmi?


ErbB2 reseptor tirozin kinazdır. Bu, hüceyrənin membranında yerləşən və hüceyrənin kənarından ona siqnal ötürən, məsələn, dəyişən şərtlərə reaksiya verə bilən reseptorlar sinfidir.

ErbB2 (həmçinin HER2 adlanır və "insan epidermal böyümə faktoru reseptoru 2" kimi tərcümə olunur) normal olaraq epidermal böyümə faktoru ligandını (EGF) bağladıqda reaksiya verir. Bağlandıqdan sonra ErbB2 konformasiyasını dəyişir, özünü fosforlaşdırır (zülalın spesifik amin turşularına fosfoqrupları əlavə edir), bu da digər zülalların fosforlaşmasına (və buna görə də aktivləşməsinə) səbəb olur və nəticədə hüceyrə proliferasiyasında iştirak edən genlərin ifadəsinin dəyişməsi ilə nəticələnir. , fərqləndirmə və sağ qalma (bu arayışa baxın: “Epidermal böyümə faktoru reseptorlarının biologiyasına baxış”).

Bu, sualınızın ikinci hissəsinə gətirib çıxarır ki, yolun bu kontekstdə nə demək olduğu: reseptordan başlayan və nəhayət, hüceyrələrin nüvəsində gen ifadəsinin dəyişməsinə səbəb olan müxtəlif molekulların ardıcıllığına yol deyilir. Erb reseptor ailəsinin üzvləri üçün müxtəlif imkanlar var, lakin aşağıdakı şəkil bunun prinsipcə necə işlədiyini göstərir:

Şəkil EGFR-dəki Vikipediya səhifəsindəndir. Görə bilərsiniz ki, liqand hüceyrədənkənar reseptorla birləşir, daha sonra fosforlaşdırılır və sonra siqnalı aşağı axınla, məsələn, Ras-Raf-Mek-Erk-ə və sonra nüvəyə keçir (əslində aktivləşdirilmiş Erk nüvəyə daxil olur).

Bu şəlalə həm də bu reseptorların xərçənglərdə niyə tez-tez mutasiyaya uğradığını göstərir: Onlar xərçəng hüceyrələri üçün çox vacib olan sağ qalma, çoxalma və differensiasiya üçün vacib olan genlərin tənzimlənməsində iştirak edirlər. Məsələn, ErbB2 döş xərçənginin təxminən 30%-də mutasiyaya uğrayır. Bu mutasiyalar tez-tez liqand bağlanmasından asılı olmayaraq daimi olaraq fosforilləşən konstitutiv aktiv reseptora gətirib çıxarır. Bu, aşağı axın yollarının daimi aktivləşməsinə gətirib çıxarır ki, bu da açıq-aydın yaxşı bir şey deyil, çünki bu genlər adətən çox sıx bir tənzimləmə altındadır.


ERBB2 bir (tirozin kinaz) reseptoru kimi görünür; yəni hüceyrə membranında yaşayır; hüceyrənin xaricində yapışan və içəridə oturan hissəsi ilə. Düzgün molekul xarici hissəyə yapışdıqda, daxili hissə formasını dəyişir, bu da onun funksiyasını dəyişdirir, digər zülalları fosforlaşdırmağa başlayır və bu da onların funksiyalarını dəyişir.

Beləliklə, ERBB2 yolu davranışı ERBB2-dən təsirlənən genlər/zülallar toplusudur.

Ətraflı məlumat üçün Google "ERBB2 yolu" və "tirozin kinaz reseptoru".


Biologiya və cinsi oriyentasiya

Arasındakı əlaqə biologiya və cinsi oriyentasiya tədqiqat mövzusudur. Elm adamları cinsi oriyentasiyanın dəqiq səbəbini bilməsələr də, bunun genetik, hormonal və ətraf mühit təsirlərinin mürəkkəb qarşılıqlı təsiri nəticəsində yarandığını düşünürlər. [1] [2] [3] Doğuşdan sonrakı sosial mühitin cinsi oriyentasiyaya təsiri ilə bağlı fərziyyələr, xüsusilə kişilər üçün zəifdir. [4]

Cinsi oriyentasiyanın səbəblərini izah etmək üçün bioloji nəzəriyyələr elm adamları tərəfindən bəyənilir. [1] Cinsi oriyentasiyanın inkişafı ilə əlaqəli ola biləcək bu amillərə genlər, erkən uşaqlıq mühiti (məsələn, prenatal hormonlar) və beyin quruluşu daxildir.


Genlər, mühitlər, biologiya və sosial kontekst arasındakı qarşılıqlı əlaqəni nəzərə alaraq

Kristen Jacobson fəlsəfə doktoru dərəcəsini almışdır. 1999-cu ildə Pensilvaniya Dövlət Universitetində İnsan İnkişafı və Ailə Tədqiqatları üzrə. O, bir il Virciniya Psixiatriya və Davranış Genetika İnstitutunda Dr. Kenneth Kendlerin rəhbərliyi altında psixiatrik genetika üzrə postdoktoral alim kimi çalışıb və daha sonra burada professor kimi fəaliyyət göstərib. 2000-2005. Dr. Jacobson hazırda Çikaqo Universitetində Psixiatriya üzrə köməkçi professordur və Əkiz Layihələr üzrə direktor müavini və Klinik Neyroelm və Psixofarmakologiya Tədqiqat Bölməsinin Direktor müavini vəzifələrində çalışır. Dr. Jacobson uşaqlar, yeniyetmələr və böyüklər üzərində aparılan bir sıra əkiz tədqiqatların əməkdaşıdır və hazırda NIH-nin Yeni İnnovator Mükafatı tərəfindən maliyyələşdirilən yeniyetmələrin inkişafının çoxsahəli, çoxsəviyyəli tədqiqatını aparır. O, Davranış Genetikasının Genlər, Beyin və Davranış arasındakı yollar adlı xüsusi buraxılışının redaktorudur (gözlənilən nəşr, yanvar, 2010). Yeni tədqiqat sahələri həm siçanlarda, həm də insanlarda epigenetikanın pilot tədqiqatlarını əhatə edir.

Bronfenbrennerin bioekoloji modeli (Bronfenbrenner & Ceci, 1994) insan inkişafındakı fərdi fərqləri başa düşmək üçün fərdi, ailə, həmyaşıd, məktəb və icma xüsusiyyətləri arasında qarşılıqlı əlaqənin nəzərə alınması zərurətini vurğulayır. Fərdi fərqlərdə iştirak edən proseslərin tam başa düşülməsi üçün bir çox təhlil səviyyələrində risk və qoruyucu amilləri ölçən multidisipliner tədqiqatlar tələb olunur. İnsan molekulyar genetikasında son nailiyyətlərlə, ekoloji tədbirlərin genomik tədqiqatlara inteqrasiyasına ehtiyac daha da böyük əhəmiyyət kəsb edir. İnsan genomunun xəritələşdirilməsi və müvafiq olaraq genom üzrə assosiasiya analizi (GWAS) üsullarının mövcudluğu xüsusi pozğunluqlar və əlamətlər üçün “genləri” kəşf etməyə çalışan bir çox tədqiqat fəaliyyətinə gətirib çıxarsa da, həm tarixi, həm də tarixi əhəmiyyətli tədqiqatlar toplusu kifayət qədər yaxın vaxtlarda olduğu kimi, insan davranışı və xüsusiyyətlərindəki fərdi fərqlərin genetik tədqiqatlarında sosial və kontekstual mühitlərin təsirlərini nəzərə almayan spesifik genetik variantları aşkar etmək səylərinin nəticəsiz ola biləcəyi ilə bağlı xəbərdarlıqlar. Bu esse insan inkişafındakı fərdi fərqlər üzərində genlərin və mühitlərin qarşılıqlı əlaqəsi ilə bağlı ən maraqlı işlərdən bəzilərini qısaca nəzərdən keçirir.

Təbiət qarşı tərbiyə etmək

İllərdir ki, əkiz və ya övladlığa götürmə nümunələrindən istifadə edərək davranış genetik tədqiqatları insan davranışları və xüsusiyyətlərindəki fərdi fərqlərin uçotunda təbiət və tərbiyənin birgə təsirlərini qiymətləndirmək üçün qızıl standart hesab olunur. Davranış genetik tədqiqatları onilliklər ərzində uşaq, yeniyetmə və böyüklərin davranış və xüsusiyyətlərindəki fərdi fərqlərə genetik təsir göstərən xüsusiyyətlərin əhəmiyyətini nümayiş etdirdi. Eyni zamanda, davranış genetik tədqiqatları müəyyən etmişdir ki, fərdi davranış və xüsusiyyətlərdəki dəyişkənliyin yarıdan çoxu ətraf mühit faktorları ilə bağlıdır, adətən, eyni ailədə olan insanlar arasında unikal olan və ya davranışa fərqli təsir göstərən ətraf mühit amilləri (yəni, ortaq olmayan ətraf mühitə təsir).

“Ətraf mühit” ölçülərinə genetik təsir aşkar edilmişdir ki, bu da gen və ətraf mühit korrelyasiyasının mövcudluğunu göstərir. Müəyyən riskə və qoruyucu mühitlərə məruz qalma təsadüfi deyil, əksinə, fərdin irsi xüsusiyyətlərindən təsirləndiyindən, həmçinin uşaqlar həm genləri, həm də ətraf mühiti valideynlərindən “miras aldıqları” üçün gen və ətraf mühit korrelyasiyaları yaranır. Bununla belə, risk və davranış arasında vasitəçilik yollarında genlərin və mühitlərin rolu mürəkkəbdir. Məsələn, həmyaşıdlar qrupunun sapması və yeniyetmələrin problemli davranışı arasındakı əlaqəni anlamaq üçün əkizlərdən istifadə edilən bu yaxınlarda aparılan kvazi-uzununa iş aşkar etdi ki, genetik faktorlar əvvəlki problem davranışı ilə sonrakı həmyaşıd qruplarının sapması (fərdin genetik xüsusiyyətlərinə uyğun) arasındakı əlaqənin çox hissəsini təşkil edir. həmyaşıdların seçimi ilə bağlı), əvvəlki həmyaşıd qrupunun sapması və sonrakı problem davranışı arasındakı əlaqə əsasən ekoloji vasitəçiliyə malikdir (müvafiq olaraq həmyaşıd təsiri effektlər (Kendler, Jacobson, Myers, & amp Eaves, 2008).

Təbiət tərbiyə etmək

Təbiətə qarşı tərbiyə mübahisəsi son illərdə həm genlərin, həm də ətraf mühitin əhəmiyyəti ilə bağlı bir çox sahələrdə konsensusla zəifləsə də, digər tədqiqat sahələri təbiət və tərbiyə arasındakı qarşılıqlı əlaqəni fərdi fərqlərin mühüm komponentləri kimi daha da müəyyən etmişdir. 1980 və 1990-cı illərdə övladlığa götürmə ilə bağlı bir sıra tədqiqatlar göstərdi ki, antisosial davranışa qarşı genetik məsuliyyət (bioloji valideyn psixopatologiyası və maddə asılılığı ilə indeksləşdirildiyi kimi) yalnız mənfi övladlığa götürülmüş ekoloji şəraitdə yetkin cinayətkarlığın və təcavüzün inkişafı ilə əlaqələndirilir. nə də tərbiyə patologiyaya səbəb olmaq üçün özlüyündə kifayət deyildi (Cadoret, Yates, Troughton, Woodworth, & Stewart, 1995 Cloninger & Gottesman, 1987).

Alternativ olaraq, standart əkiz dizaynlar vasitəsilə ölçülən davranış və əlamətlərə genetik təsirin nisbi əhəmiyyəti sosial və ekoloji kontekstdə dəyişdikdə gen X mühiti (gXe) qarşılıqlı əlaqəsi ola bilər. Məsələn, Rowe, Almeida və Jacobson (1999) tərəfindən aparılan bir araşdırma, iyerarxik xətti modelləşdirmə dizaynı daxilində genetik-informativ reqressiya modellərini birləşdirdi ki, ümumi məktəb səviyyəsində ölçülən valideyn istiliyinin səviyyələri irsiyyəti (yəni, irsi nisbətdə) idarə etdi. genetik faktorlara görə fərdi fərqlər) yeniyetmə aqressiyasının. Yüksək disfunksiyalı ailələrdə yaşayan yeniyetmələr arasında cinayətkar davranışın irsi qabiliyyəti artır (Button, Scourfield, Martin, Purcell, & McGuffin, 2005), yeniyetmələrin siqaret çəkməsinin irsiyyəti isə valideyn nəzarətinin yüksək səviyyədə olması ilə azalır (Dick et al., 2007). Ailə və şəxsi dindarlığın yeniyetmələrin maddə istifadəsi davranışlarında genetik variasiyanın əhəmiyyətini azaltdığı göstərilmişdir (Koopmans, Slutske, Heath, Neale, & Boomsma, 1999 Timberlake et al., 2006) və yeniyetmənin irsiyyətindəki şəhər-kənd fərqləri alkoqoldan istifadənin spirt satışı və məhəllə miqrasiyası kimi kontekstual faktorlarla vasitəçilik etdiyi aşkar edilmişdir (Dick, Rose, Viken, Kapiro, & Koskenvuo, 2001). Tədqiqatın bu sonuncu sahələri sosial və iqtisadi cəhətdən əlverişsiz mühitlərdə olan azlıqlara və ya fərdlərə əvvəlki əkiz tədqiqatlarının nəticələrinin ümumiləşdirilməsində xüsusi əhəmiyyət kəsb edə bilər, çünki irimiqyaslı əkiz reyestrlərin əksəriyyəti əsasən orta sinif, Qafqaz və ya Asiya nümunələrinə əsaslanır.

Bu yaxınlarda diqqət bir sıra mühüm davranışlar üçün “klassik” gXe qarşılıqlı təsirlərini araşdırmaq üçün ölçülmüş genotiplərdən və ölçülmüş mühitlərdən istifadəyə yönəldilib. Caspi və digərləri (2002) ölçülmüş genotip (MAO-A geni) və ətraf mühit riski (uşaq istismarı) dəyişənlərindən istifadə edərək mühüm və yüksək surətdə təkrarlanan (Kim-Cohen və digərləri, 2006) gXe qarşılıqlı əlaqəsini aydınlaşdırmışlar və uşaq arasında əlaqənin olduğunu nümayiş etdirmişlər. yüksək MAO-A aktivlik genotipinə malik şəxslər arasında pis rəftar və müxtəlif aqressiv və antisosial davranış göstəriciləri zəifləyir.

Serotonin daşıyıcı geni (5-HTTPLR) və depressiyanın proqnozlaşdırılmasında stresli həyat hadisələri arasında yüksək təkrarlanan başqa bir qarşılıqlı əlaqə aşkar edilmişdir (Canli & Lesch, 2007). Əlavə tədqiqatlar 5-HTTPLR genotipi ilə yetkinlik yaşına çatmamış uşaqlarda aqressiya üçün sosial-iqtisadi vəziyyət (SES) arasında (Nobile et al., 2007), 5-HTTPLR genotipi ilə yetkin kişilərdə aqressivliyin laboratoriya tədbirləri üçün laboratoriyanın yaratdığı stress arasında qarşılıqlı əlaqəni tapmışdır. Verona, Joiner, Johnson, & amp Bender, 2006) və həyat stressi ilə amigdala aktivləşməsində fərdi fərqlər üçün 5-HTTPLR genotipi arasında (Canli et al., 2006). Körpələrdə və məktəbəqədər uşaqlarda daha yüksək aqressivlik və impulsiv xüsusiyyətlərin proqnozlaşdırılmasında DRD4-7 təkrar polimorfizmi və baxıcı keyfiyyəti arasında əhəmiyyətli qarşılıqlı əlaqəni aşkar edən tədqiqatlarla, dürtüsellik və aqressiya ilə əlaqəli dopaminerjik genlərin ətraf mühitdə modifikasiyası üçün ortaya çıxan dəlillər də var (Bakermans-Kranenburg & amp). van Ijzendoorn, 2006 Sheese, Voelker, Rothbart, & Posner, 2007) və SES və DRD4 geni arasında yeniyetməlikdən əvvəlki təcavüz üçün qarşılıqlı təsirlər (Nobile et al., 2007). Beləliklə, çoxsaylı nörotransmitter yollarında iştirak edən genlər bir çox sosial və ətraf mühit təcrübələri ilə birlikdə bir çox davranış və xüsusiyyətlər arasında fərdi fərqləri dəyişdirmək üçün işləyir.

Əlavə Gen-Mühit Qarşılıqlılığı

Yuxarıdakı bölmə aid olsa da statistik qarşılıqlı əlaqə Ətraf mühitin stressorlarına qarşı genetik həssaslığı təmsil edə bilən genlər və mühitlər arasında və ya alternativ olaraq genetik təsirlərin ekoloji kəskinləşməsi, tədqiqat üçün digər potensial əhəmiyyətli istiqamət dinamik qarşılıqlı əlaqə genlər və mühitlər arasında, yəni genetik təsir mühitlər və ətraf mühitin təsirləri genlər üzərində. İndiyə qədər məlumdur ki, ailə mühitinin ölçüləri ənənəvi davranış genetik modellərində “fenotiplər” kimi qəbul edildikdə, bu ölçülərə əhəmiyyətli genetik təsirlər tez-tez aşkar edilir (Plomin & Bergeman, 1991). Onilliklər boyu aparılmış davranış genetik tədqiqatları valideynliyin müxtəlif ölçüləri, gəlir və təhsil səviyyəsi kimi SES indeksləri, sosial dəstək və stresli həyat hadisələri kimi ölçülərə əhəmiyyətli genetik təsirə dair əhəmiyyətli sübutlar təqdim etmişdir (bax: Kendler və amp Baker [2007]). baxış-icmal). İnkişaf etməkdə daha yavaş olan şey, ətraf mühitin təsirləri və təcrübələrinin genetik təsirə dərin təsir göstərə biləcəyi anlayışıdır. Fərdlərin doğulduğu əsas DNT quruluşu və ardıcıllığı zamanla dəyişməsə də, daha yeni bir tədqiqat sahəsi epigenetika ömür boyu gen ifadəsini və funksiyasını dəyişdirə biləcək amilləri müəyyən etməyə başlayır.

Epigenetika, formal olaraq əsas DNT ardıcıllığındaki dəyişikliklərdən başqa mexanizmlərin səbəb olduğu gen ifadəsindəki dəyişikliklər kimi müəyyən edilir, insan psixiatrik və tibbi xəstəliklərinin, psixoloji davranış və xüsusiyyətlərin öyrənilməsində maraqlı yeni bir sərhəd təqdim edir. Epigenetik mexanizmlərə DNT-nin metilasiyası və xromatinin yenidən qurulması daxildir, sonuncusu DNT sarmalının quruluşunu təşkil edən histon zülallarına post-translational modifikasiyalar vasitəsilə (məsələn, metilləşmə, asetilləşmə, fosforlaşma və ubiquityasiya). Bəzi epigenetik proseslər orqanizmin fəaliyyəti üçün vacib olsa da (məsələn, morfogenez zamanı inkişaf etməkdə olan embrionda hüceyrələrin diferensiallaşdırılması), digər epigenetik proseslər sağlamlıq və davranış nəticələrinə böyük mənfi təsir göstərə bilər. Bəzi epigenetik dəyişikliklər yalnız bir fərdi orqanizmin həyatı boyu baş versə də, heyvan modelləri digər epigenetik dəyişikliklərin bir nəsildən digərinə miras qala biləcəyini təklif edir (bax: Şampan [2008] icmalı üçün), bu da qismən irsiliyə kömək edir. davranış xüsusiyyətləri və psixiatrik xəstəlik.

Bununla belə, artan tədqiqat sahəsi göstərir ki, ekoloji təcrübələr, xüsusən də stresslə əlaqəli olanlar, problemli davranış riskinin artması ilə əlaqəli bioloji və genetik mexanizmləri dəyişdirmək qabiliyyətinə malikdir. Yenə də ekoloji təcrübənin bioloji prosesləri dəyişdirə biləcəyi anlayışı mühüm tarixi üstünlüyə malikdir. Harlowun qeyri-insan primatların əsas məhrumiyyəti ilə bağlı araşdırmaları göstərdi ki, erkən yetişdirmə mühitlərindəki pozğunluqlar psixobioloji tənzimləmə funksiyalarını pozmaq qabiliyyətinə malikdir və davranış dəyişikliklərinə səbəb olur. Digər mühüm heyvan tədqiqatları sosial ətraf mühit amillərinin epigenetik proqramlaşdırmanı dəyişdirə biləcəyi dəqiq mexanizmləri müəyyən etməyə başladı. Heyvan modellərindən istifadə edilən nisbətən son tədqiqatlar erkən ekoloji stressorların gələcək stresli kondisionerlərə neyrobioloji reaksiyanı necə dəyişdirə biləcəyinin zərif nümayişini təqdim edir (Meaney, 2001). Meaney modeli, ananın davranışındakı fərdi fərqlərin amigdalanın mərkəzi nüvəsi səviyyəsində kortikotropin buraxan hormon (CRH) sistemində tənzimləyici dəyişikliklərə necə səbəb ola biləcəyini və bu dəyişikliklərin sonrakı stressli hadisələrin adrenokortikal və vegetativ təsirlərindəki dəyişikliklərlə necə əlaqəli olduğunu vurğulayır. . Əsas odur ki, onun işi bu təsirlərin müdaxilə yolu ilə dəyişdirilə biləcəyini göstərir (Weaver və digərləri, 2005). Erkən ana qayğısındakı fərqlər, hipokampusdakı qlükokortikoid reseptor gen promotorunun metilasyonunda fərqlərlə də əlaqələndirilmişdir (Meaney və Szyf, 2005). Ən kritik olanı, uşaq istismarı və/və ya laqeydlik tarixi olan və intihar nəticəsində ölən xəstələrin ölümdən sonrakı beyin toxumasının son müqayisəsi, qəflətən baş verən nəzarət qruplarına nisbətən hipokampusda rRNA promotor bölgəsində DNT hipermetilasyonunu göstərdi. təsadüfi ölüm (McGowan et al., 2008), sosial və ətraf mühit təcrübələrinə görə epigenetik dəyişikliklərin davranış xüsusiyyətləri ilə əlaqəli olduğu fərziyyəsini dəstəkləyir.

Monozigotik əkizlərin digər tədqiqatları müəyyən hədəf gen promotor bölgələrində DNT metilasiya səviyyələrində dəyişiklikləri müəyyən etmişdir. Eyni əkizlər eyni genomları paylaşdıqlarına və eyni ailənin ətraf mühit faktorlarının çoxunu yaşadıqlarına görə, bu, eyni ailədəki uşaqlar arasında paylaşılmayan ətraf mühit təcrübələrinin gen ifadəsində mühüm səbəb-nəticə rolunun olduğunu göstərir və eyni zamanda, eyni əkizlər arasında davranış fərqləri ilə əlaqəli ola bilər. əkiz cütlər. Əhəmiyyətli olan odur ki, yaşlı əkiz cütlüklərdə, xüsusən də fərqli həyat tərzinə malik olan və həyatlarının daha az ilini birlikdə keçirmiş cütlüklərdə DNT metilasiyası və histon asetilasiya nümunələrində cüt daxili fərqlər artdı, fərdi fərqlərə ortaq olmayan ətraf mühit təsirinin bir hissəsi kimi epigenetik prosesləri güclü şəkildə dəstəklədi. (Fraga və başqaları, 2005). Bu, epigenetik proseslərin insan beyninin inkişafında və davam edən plastikliyində əsas gen-mühit interfeysini təmsil etdiyini göstərir.

Nəticələr

Şübhəsiz ki, fərdi davranış və xüsusiyyətlərin genetik tədqiqatları həm normal insan dəyişkənliyi, həm də patoloji pozğunluqlar haqqında anlayışımızı artıracaq, genlər və mühitlər arasında qarşılıqlı əlaqənin olduqca mürəkkəb olduğu qəbul edilir. Həm normal, həm də anormal insan inkişafı üçün təkcə genlər və mühitlər vacib deyil, həm də genlər və mühitlər spesifik davranış və psixiatrik pozğunluqlara qarşı həm risk, həm də davamlılıq yaratmaq üçün interaktiv şəkildə fəaliyyət göstərir. Daha da əhəmiyyətlisi, epigenetikadan ortaya çıxan tədqiqat xətləri göstərir ki, təbiət təkcə tərbiyəni dəyişdirə bilməz, həm də tərbiyə, öz növbəsində təbiəti dəyişdirmək gücünə malikdir.Beləliklə, bir sıra sosial və ətraf mühit təsirlərini özündə birləşdirən genomik tədqiqatlar insan inkişafında təbiət və tərbiyə arasındakı mürəkkəb rəqs haqqında anlayışımızı daha da artıracaqdır.

Bakermans-Kranenburg, M. J., & van Ijzendoorn, M. H. (2006). Dopamin d4 reseptorunun (drd4) gen-mühit qarşılıqlı əlaqəsi və məktəbəqədər uşaqlarda xarici davranışı proqnozlaşdıran müşahidə olunan ana həssaslığı. Dev Psixobiol, 48(5), 406-409.

Bronfenbrenner, U., & amp Ceci, S. J. (1994). İnkişaf perspektivində yenidən konseptuallaşdırılmış təbiət-tərbiyə: bioekoloji model. Psixol Rev, 101(4), 568-586.

Button, T. M., Scourfield, J., Martin, N., Purcell, S., & amp McGuffin, P. (2005). Ailə disfunksiyası antisosial simptomların yaranmasında genlərlə qarşılıqlı əlaqədə olur. Genet davranın, 35(2), 115-120.

Cadoret, R. J., Yates, W. R., Troughton, E., Woodworth, G., & amp Stewart, M. A. (1995). Aqressivlik və davranış pozğunluqlarının genezində genetik-ekoloji qarşılıqlı əlaqə. Arch Gen Psixiatriya, 52(11), 916-924.

Canli, T. və amp Lesch, K.-P. (2007). Uzun hekayənin qısası: Emosiyaların tənzimlənməsində və sosial idrakda serotonin daşıyıcısı. Nat Nevrosci, 10(9), 1103.

Canli, T., Q. M., Omura, K., Congdon, E., Haas, B.W., Amin, Z., Herrmann, M.J., et al. (2006). Epigenezin sinir korrelyasiyaları. Proc Natl Acad Sci, 103, 16033-16038.

Caspi, A., McClay, J., Moffitt, T. E., Mill, J., Martin, J., Craig, I. W., et al. (2002). Pis rəftar edilmiş uşaqlarda zorakılıq dövründə genotipin rolu. Elm, 297(5582), 851-854.

Şampan, F. A. (2008). Epigenetik mexanizmlər və ana qayğısının transgenerativ təsiri. Ön neyroendokrinol, 29(3), 386-397.

Cloninger, C. R., & Gottesman, I. (1987). Antisosial davranış pozğunluğunda genetik və ətraf mühit amilləri. S. A. Mednik, T. E. Moffitt və S. A. Stack (Red.), Cinayətin səbəbləri: Yeni bioloji yanaşmalar (səh. 99-102). Cambridge: Cambridge University Press.

Dick, D. M., Rose, R. J., Viken, R. J., Kaprio, J., & Koskenvuo, M. (2001). Gen-mühit qarşılıqlı əlaqələrinin araşdırılması: Alkoqol istifadəsinin sosial-regional moderasiyası. J Abnorm Psixol, 110(4), 625-632.

Dick, D. M., Viken, R., Purcell, S., Kaprio, J., Pulkkinen, L., & Rose, R. J. (2007). Valideynlərin monitorinqi yeniyetmələrin siqaret çəkməsinə genetik və ətraf mühitin təsirinin əhəmiyyətini azaldır. J Abnorm Psixol, 116(1), 213-218.

Fraga, M. F., Ballestar, E., Paz, M. F., Ropero, S., Setien, F., Ballestar, M. L., et al. (2005). Epigenetik fərqlər monozigotik əkizlərin həyatı boyu yaranır. Proc Natl Acad Sci U S A, 102(30), 10604-10609.

Kendler, K. S. və amp Baker, J. H. (2007). Ətraf mühitin ölçülərinə genetik təsirlər: Sistematik bir baxış. Psixol Med, 37(5), 615-626.

Kendler, K. S., Jacobson, K., Myers, J. M., & amp Eaves, L. J. (2008). Kişilərdə davranış pozğunluğu və həmyaşıdların sapması arasındakı əlaqənin genetik cəhətdən informativ inkişaf tədqiqatı. Psixol Med, 38(7), 1001-1011.

Kim-Cohen, J., Caspi, A., Taylor, A., Williams, B., Newcombe, R., Craig, I. W., et al. (2006). MAOA, pis rəftar və uşaqların psixi sağlamlığını proqnozlaşdıran gen-mühit qarşılıqlı əlaqəsi: Yeni sübutlar və meta-analiz. Mol Psixiatriya, 11(10), 903-913.

Koopmans, J. R., Slutske, W. S., Heath, A. C., Neale, M. C., & Boomsma, D. I. (1999). Hollandiyalı yeniyetmə və gənc yetkin əkizlərdə siqaret çəkməyə başlamanın genetikası və siqaret çəkənlərin miqdarı. Genet davranın, 29(6), 383-393.

McGowan, P. O., Sasaki, A., Huang, T. C., Unterberger, A., Suderman, M., Ernst, C., et al. (2008). İntihar beynində ribosomal rna gen promotorunun promoter geniş hipermetilasiyası. PLoS BİR, 3(5), e2085.

Meaney, M. J. (2001). Ana qayğısı, gen ifadəsi və stress reaktivliyində fərdi fərqlərin nəsillər arasında ötürülməsi. Annu Rev Nevrosci, 24, 1161-1192.

Meaney, M. J., & Szyf, M. (2005). Təcrübədən asılı xromatin plastikliyi üçün bir model kimi ana qayğısı? Trendlər Neurosci, 28(9), 456-463.

Nobile, M., Giorda, R., Marino, C., Carlet, O., Pastore, V., Vanzin, L., et al. (2007). Sosial-iqtisadi vəziyyət, dopamin reseptoru d4 və serotonin daşıyıcısı ilə əlaqəli promotor bölgə polimorfizmlərinin yetkinlikdən əvvəlki dövrdə xariciləşdirməyə genetik töhfəsinə vasitəçilik edir. İnkişaf və psixopatologiya, 19(4), 1147-1160.

Plomin, R., və Bergeman, C. S. (1991). Tərbiyənin təbiəti: "Ətraf mühit" tədbirlərinə genetik təsir. Davranış və Beyin Elmləri, 14, 373-427.

Rowe, D. C., Almeida, D. M., & amp Jacobson, K. C. (1999). Məktəb konteksti və yeniyetməlikdə təcavüzə genetik təsirlər. Psixologiya Elmi, 10, 277-280.

Sheese, B., Voelker, P., Rothbart, M., & Posner, M. (2007). Valideynlik keyfiyyəti erkən uşaqlıq dövründə temperamentə təsir etmək üçün dopamin reseptoru d4-də genetik variasiya ilə qarşılıqlı təsir göstərir. İnkişaf Psixopatologiyası, 19, 1039-1046.

Timberlake, D. S., Rhee, S. H., Haberstick, B. C., Hopfer, C., Ehringer, M., Lessem, J. M., et al. (2006). Dindarlığın siqaret çəkməyə başlamasının genetik və ekoloji determinantlarına mötədil təsirləri. Nikotin Tob Res, 8(1), 123-133.

Verona, E., Joiner, T. E., Johnson, F., & Bender, T. W. (2006). Laboratoriya tərəfindən qiymətləndirilmiş aqressiyada gender spesifik gen-mühit qarşılıqlı əlaqəsi. Biol Psixol, 71(1), 33-41.

Weaver, I. C., Champagne, F. A., Brown, S. E., Dymov, S., Sharma, S., Meaney, M. J., et al. (2005). Metil əlavəsi vasitəsilə yetkin nəsillərdə stres reaksiyalarının ana proqramlaşdırmasının dəyişdirilməsi: Həyatın sonrakı dövrlərində epigenetik işarənin dəyişdirilməsi. J Neurosci, 25(47), 11045-11054.


Nəticələr

Əldə edilmiş 159 milyon yüksək keyfiyyətli oxunuşdan 117 milyonu annotasiya edilmiş eksonlarla əlaqələndirilmişdir. Hər bir kitabxana üçün orta hesabla 1,46 milyon ekson xəritəli oxunuş əldə edilmişdir (nümunə təkrarı), bu, hər bir fərd üçün orta hesabla 2,9 milyon ekson xəritələnmiş oxuna uyğundur (Əlavə fayl 1-də Şəkil S1). 11301 zülal kodlayan gen, 801 psedogen, 893 uzun kodlaşdırmayan RNT (lncRNA) və 21 pre-miRNA daxil olmaqla 40 kiçik RNT daxil olmaqla, lakin bununla məhdudlaşmayaraq, 13,156 gendə hər kitabxana üçün ən azı bir xəritələşdirilmiş oxunuş var idi. İfadə səviyyələri DESeq2 paketində [30] təsvir edilən protokollardan istifadə etməklə normallaşdırıldı (variasiya sabitləşdi). Nümunələrin hər bir cütü üçün Pearson korrelyasiya əmsalı 0,98 ± 0,005 olub, 0,96 ± 0,01 r-kvadrat dəyərini verib. Məlumatın keyfiyyəti rt-qPCR ilə üç genin ifadə profillərinin təsdiqlənməsi ilə daha da qiymətləndirilib, RNT-squencing ilə ölçülən ifadə dəyərləri ilə rt-qPCR arasında orta Pearson r 0,74 ± 0,07 müşahidə edilib (Əlavə fayl 1-də Şəkil S2) . Beləliklə, həm nümunə təkrarlarına, həm də ifadə bolluğunun ölçülməsinin müstəqil metoduna əsaslanaraq, əldə etdiyimiz məlumatlar RNT transkript bolluğunun dəqiq ölçülməsini təmin edir.

Ümumi gen ifadə quruluşu

Fərdlərarası gen ifadə variasiyasının fərddaxili variasiyadan daha böyük olub-olmadığını və fərdlərin əcdadlara görə qruplaşdığını müəyyən etmək üçün nümunə-nümunə korrelyasiya matrisi hesablanmış və bütün kitabxanaların iyerarxik qruplaşma dendroqramı hazırlanmışdır (Şəkil 1A). Müşahidə etdik ki, 80 parçalanma təkrarından 74-ü birlikdə qruplaşdırılıb, bu korrelyasiya nəticələrinə uyğundur və fərddaxili variasiyanın fərdlərarası variasiyadan daha kiçik olmağa meylli olduğunu göstərir. Disseksiya təkrarlamaları cütləşməmiş üç fərd sonradan onların cütləşməməsinin diseksiyon və/və ya emal xətasının məhsulu olduğu fərziyyəsi ilə bütün sonrakı təhlillərdən çıxarıldı.

13156 ifadə edilmiş gendə ümumi gen ifadə variasiyasına ümumi baxış. (A) Hər bir kitabxana cütü arasındakı aşağıdakı ifadə məsafəsinə əsaslanan kitabxanaların klaster dendroqramı: 1-abs(r), burada r bütün genlər üzrə ifadə səviyyələri üçün Pearson korrelyasiya əmsalıdır. Fərdi kitabxanalar və filiallar qrup mənsubiyyətini təyin etmək üçün rənglənir, ulduz işarələri bir-birinə daxil olmayan üç cüt təkrar kitabxananı göstərir. (B) Fərdlərdən və bütün genlərdən alınan məlumatlardan istifadə edərək ilk üç əsas komponentin (PC) səpələnmiş qrafiklərini. Variasiyanın izah edilmiş nisbəti hər bir oxda qeyd olunur. (C) İlk bir neçə fərdi kompüter və əlaqəli izahlı dəyişənlər arasında səpələnmiş qrafiklər.

Nümunə korrelyasiya dendroqramından əlavə bir müşahidə eyni əcdaddan olan fərdlərin qruplaşdırılmasının olmamasıdır. Bunu daha da qiymətləndirmək üçün bir prinsip komponenti (PC) təhlili göstərir ki, genetik məlumat üçün ümumi müşahidə edilənlərdən fərqli olaraq [31-33] bu hüceyrə fenotipində qruplara uyğun gələn heç bir aydın struktur yoxdur (Şəkil 1B). Bununla belə, hər bir fərd üçün PC yükləri məlumatların digər aspektləri ilə korrelyasiya üçün sınaqdan keçirildikdə (Şəkil 1C), PC2 doğum zamanı dölün uzunluğu ilə əlaqələndirilir (r = -0,54, Bonferroni). P dəyər = 0,007), PC3 xəritələnmiş oxunmaların cəmi ilə korrelyasiya edir (r = -0,62, Bonferroni P dəyər = 0,0005) və PC4 normal ana çəkisi ilə əlaqələndirilir (r = 0,46, Bonferroni P dəyər = 0,045). Bundan əlavə, ilk üç PC-dən [34,35] yüklənmə ilə əlaqəli olan genlərin təhlili yüzlərlə gen ontologiyası kateqoriyasında zənginləşməni, xüsusilə molekulyar funksiya (GO:0003674), bioloji proses (GO:0008150), bağlanma (GO: 0005488) və onların alt kateqoriyaları (Əlavə fayl 2: Cədvəl A), həmçinin ən zənginləşdirilmiş KEGG yolu ilə vurğulanan çoxsaylı KEGG yolları (Əlavə fayl 2: Cədvəl B), yəni 01100: Metabolik Yollar (düzülmüş) P dəyər = 2.9e-05). Ümumiyyətlə, belə görünür ki, ümumi transkriptom variasiyası əsasən qrup mənsubiyyətindən (yəni əhali) başqa amillərdən təsirlənir və bu səbəbdən transkript dəyişikliyi bu qruplar üçün gözlənilən genetik quruluş nümunələri ilə paralel deyil [32,36].

Gen ifadəsi variasiyasının paylanması

Hər bir gendə ifadədə ümumi variasiya qruplar arasında (Mst və Nst), qruplar daxilində fərdlər arasında (Mit və Nit) və diseksiyon replikaları arasında (və ya fərdlər daxilində, Met və Net) bölüşdürüldü. Dəyişikliyi bölüşdürmək üçün hər bir gendə dispersiya təhlili (ANOVA) aparıldı və bölüşdürmə təxminlərini əldə etmək üçün məlumatların iki komponentindən istifadə edildi - dispersiyaların əlavə komponentləri və kvadratların təxminlərinin cəmi (bu barədə ətraflı məlumat üçün Metodlar bölməsinə baxın). modellər). Bu çərçivədə biz bütün qrupları eyni vaxtda modelləşdirə, həmçinin populyasiyaları cüt-cüt modelləşdirə bilirik. Dörd populyasiyadan ibarət modeli fərz etsək, dispersiya (Mst, Mit, Met) və variasiya parametrləri (Nst, Nit, Net) genlər arasında yüksək korrelyasiyaya malikdir (Mst:Nst, r = 0,97 Mit:Nit, r = 0,95 Met:Net, r = 0,99 P = 2.2e-16 Əlavə fayl 1-də Şəkil S3), baxmayaraq ki, onların paylanması və orta təxminləri tamamilə fərqlidir (Şəkil 2A-C). Dispersiya parametrlərinin unikallığı (M*t) bu dəyərlərin əldə olunduğu xüsusi üsulu əks etdirir, yəni bu tip I iyerarxik ANOVA-da gözlənilən orta kvadratlardan dispersiyanın əlavə komponenti ilə (bax: Əlavədə Cədvəl S1 və S2). fayl 1). Parametr təxminləri arasında korrelyasiya və kvadratlar yanaşmasının cəmində sıfır dəyərlərinin olmamasını nəzərə alaraq (Əlavə fayl 1-də Şəkil S3), biz Nst, Nit və Net variasiya və ya dəyişkənlik parametrlərinə diqqət yetiririk. Orta hesabla biz tapırıq ki, gen ifadəsindəki dəyişkənliyin 33,2%-i bir toxuma daxilində hüceyrə populyasiyaları arasında rast gəlinir (Net, replikatlar arasında oxunmaların dəyişdirilməsi, P = 0,22), dəyişkənliyin 58,9%-i qruplar daxilində fərdlər arasındadır (Nit, qruplar daxilində fərdlər arasında kitabxanaların dəyişdirilməsi, P = 0,048) və dəyişkənliyin 7,9%-i qruplar arasındadır (Nst, qruplar arasında fərdlərin dəyişməsi, P = 0,24) (Şəkil 2B və C). Bu təxminlər göstərir ki, fərdlərarası variasiya, orta hesabla, ifadə variasiyasının ən böyük komponenti olsa da, hüceyrə fenotiplərinin ölçülməsində fərddaxili variasiya nəzərə alına bilməz. Eynilə, qruplar arasında ifadə dəyişkənliyi, orta hesabla, genetik səviyyədə görünən struktur səviyyələrinə çatmasa da, qrup komponenti, xüsusən aşağıda araşdırdığımız genlərin alt çoxluğunda ifadə dəyişkənliyinə aşkar şəkildə təsir göstərir.

Bölmə Xülasələri. (A) Dispersiya təxminlərinin əlavə komponentindən əldə edilən dispersiya bölgülərinin paylanması. (B) Kvadratların cəmindən əldə edilən variasiya paylamalarının paylanması. (C) Həm variasiyadan, həm də variasiyadan istifadə edərək hər bölgü parametri üçün orta təxminlər. (D) Mst parametrindən əldə edilən orta çəkili əhali məsafələrinin dendroqramı. (E) Nst parametrindən əldə edilən orta çəkili əhali məsafələrinin dendroqramı.

İfadə dəyişkənliyini ikili şəkildə modelləşdirərkən, orta təxminlər dörd populyasiya təhlilində müşahidə olunanlara bənzəyir (Cədvəl 1). Bununla belə, qruplar arasında variasiya (Nst) 0,045 (AF:EU üçün) ilə 0,062 (EA:SA üçün) diapazonundadır. Orta cüt Nst məsafələrindən istifadə edərək dendroqram quruldu (Şəkil 2D və E). SA-nın ən uzaq qrup olması istisna olmaqla, məlumatların genetik məlumatlardan [36] gözləntilərə uyğun olduğunu görürük.

Orta ifadə və bölgü təxminləri

Hər bir genin orta ifadəsi kvadratların təxmin edilən qalıq (və ya fərdi) cəmi ilə əhəmiyyətli dərəcədə korrelyasiya olunur (Pearsonun r = 0,60, P <0.001). Bu göstərir ki, orta ifadə artdıqca, nümunə replikalarımız arasında mRNT bolluğundakı variasiya da artır. Beləliklə, biz hesab edirik ki, orta ifadə kvadratların səhv cəmimizdəki dəyişikliyin 36%-ni izah edir. Bununla belə, qruplar arasında (r = 0.018, P = 0,034) və qruplar daxilində fərdlər arasında (r = -0,029, P = 0,001) kvadratların cəmi orta ifadə ilə daha zəif korrelyasiya olunur. Nəticə etibarilə, bölgü parametrləri Net, Nit və Nst üçün -0,446, 0,388 və 0,166 əmsallı orta ifadə ilə əlaqələndirilir (P <0,001), müvafiq olaraq. Beləliklə, hər bölüşdürmə parametri üçün orta ifadə ilə izah edilən variasiya nisbəti Net, Nit və Nst üçün müvafiq olaraq 20%, 15% və 2.7% təşkil edir. Bu onu göstərir ki, orta ifadə parametr təxminlərinə cüzi təsir göstərir və daha çox oxunuşun əldə edilməsi bölgü təxminlərinə o qədər də təsir etməyəcək.

Fərdlər arasında diferensial gen ifadəsi

İfadə səviyyələrində fərdlər arasında əhəmiyyətli dərəcədə fərqlənən genlərin nisbəti fərdlərarası və fərddaxili variasiya arasında F nisbəti testi ilə təhlil edilmişdir. Müşahidə etdik ki, 5880 genin və ya bütün genlərin 44,5%-i (FDR 5%-də) qrup dəyişkənliyi daxilində fərdlər arasında əhəmiyyətli nümayiş etdirdi. Əlavə olaraq, iki xətti modelin verilənlərə uyğunlaşdırılması (null model və izahlı dəyişən kimi fərdləri ehtiva edən ikinci model), ardınca model uyğunluğunun Ki-kvadrat testi nəticəsində əhəmiyyətli olan 5,491 gen (bütün genlərin 41,7%-i) əldə edilir. fərdlərarası fərq (FDR 5%-də). Hər iki analizdə əhəmiyyətli genlər arasında 84% üst-üstə düşür. Nis (SSb/SSb + SSe bax Metodlar) parametri ilə fərdlərarası variasiya ilə izah edilən qrupdaxili dəyişkənliyin nisbətini qiymətləndirdik. Qrupdaxili variasiyanın orta hesabla 64%-i fərdlərə aid edilir ki, bu da fərdlərarası əhəmiyyətli dəyişkənliyi göstərir. F-nisbəti testi ilə müəyyən edilən fərdlər arasında əhəmiyyətli dərəcədə diferensial şəkildə ifadə olunan (DE) genlərin minimum Nis dəyəri 0,65-dir. Bəzi lokuslarda fərddaxili variasiya ilə bağlı əhəmiyyətli dəyişkənliyin olub-olmadığını müəyyən etmək üçün biz fərddaxili orta kvadratları paylayıcıda və fərdlərarası orta kvadratları məxrəcdə yerləşdirməklə F nisbəti testini tərsinə çevirdik, lakin heç bir əhəmiyyətli fərq müşahidə edilmədi. Benjamini-Hochberg korreksiyasından sonra lokuslar. Bütövlükdə, bu, gen ifadəsi variasiyasında fərdlərarası əhəmiyyətli dəyişkənliyin olduğunu göstərir.

Qruplar arasında diferensial gen ifadəsi

İnsan qrupları arasında diferensial şəkildə ifadə oluna bilən genləri müəyyən etmək və kəmiyyətini müəyyən etmək üçün üç müxtəlif üsuldan istifadə edilmişdir: iki nəşr edilmiş metod (DESeq [30] və tweeDESeq [37]) və iyerarxik ANOVA-nın dəyişdirilməsi. İki nəşr edilmiş metod eyni anda yalnız iki qrupu müqayisə edə bilər, iyerarxik ANOVA-nın dəyişdirilməsi isə eyni vaxtda iki və ya daha çox qrupun təhlilinə imkan verir.

Hər bir metodun müəyyən etdiyi DE genlərinin sayında nəzərəçarpacaq fərq olsa da, ardıcıl tendensiyalar mövcuddur (Cədvəl 2). Məsələn, hər bir populyasiya cütü üçün DE genlərinin nisbi nisbəti metodlar arasında korrelyasiya edilmişdir (Pearsonun r = 0,927, P <0.008) və Cənubi Asiyalıları əhatə edən müqayisələr hər hansı bir qrup üçün ən çox DE geninə sahib idi. Bundan əlavə, DESeq və tweeDESeq metodları ilə DE kimi müəyyən edilən genlərin 99%-i və 92%-i də permutasiya üsulu ilə DE kimi müəyyən edilmişdir. Permutasiya təhlilində, DE genləri üçün kəsmə Nst dəyəri müqayisə edilən qruplardan asılı olaraq bir qədər fərqlənir, lakin orta hesabla ən azı 0,326 Nst təxmininə bərabərdir. DESeq və tweeDESeq metodları ilə müəyyən edilmiş DE genlərinin sayının azalması ona görədir ki, hər iki metod xüsusi testlər və diferensial ifadənin saxta aşkar korreksiyası ilə model əsaslı analizlərdir. Burada təqdim olunan permütasyon metodu sadəcə olaraq müşahidə edilən məlumatlarda təsadüfi təsadüf nəticəsində izah edilməsi çətin olan ekstremalları müəyyən edir.

DE olaraq təyin olunan genlərin potensial bioloji uyğunluğunu müəyyən etmək üçün biz GO və KEGG yollarında zənginləşmə üçün sınaqdan keçirdik. Bütün cüt permutasiya DE genlərinin (1,784 DE geni) birləşməsini sınaqdan keçirərkən, 20% orta etibarlılıq FDR-də (5 KEGG və 201 GO, 5 yüksək inamlı FDR-də) 15 KEGG yolunda və 371 GO kateqoriyasında zənginləşmə müşahidə etdik. %) (Cədvəl 3, Əlavə fayl 3: Cədvəl A). Ümumiyyətlə, KEGG və GO zənginləşdirmələri göstərir ki, hüceyrə siqnalında, immun reaksiyada, toxuma və orqan inkişafında və maddələr mübadiləsi yollarında iştirak edən genlər qruplar arasında DE-dir.

Neytral olmayan gen ifadə profilləri

Müəyyən bir gendəki ifadənin neytrallığa görə və ya seçim altında inkişaf etdiyini müəyyən etmək çətin olsa da, biz dörd xüsusi seçim modelinə uyğun gələn ifadə profillərini müəyyən edə bilirik: istiqamətləndirici, balanslaşdırıcı, stabilləşdirici və diversifikasiya. Əhəmiyyətli odur ki, bu təhlillər neytrallıqdan kənarlaşmaları yoxlayır, əksinə kəmiyyət əlamətlər üzrə seçimə uyğun ifadə profilləri nümayiş etdirən genləri müəyyən edir [38,39]. İstiqamətli seçim altında olan əlamətlərin qrup daxilindəki variasiyaya nisbətən daha çox qrup dəyişkənliyi ilə nümunə göstərilən qruplar arasında orta ifadədə sürüşmələr nümayiş etdirməsi gözlənilir və buna görə də əvvəllər müəyyən edilmiş DE genlərinə uyğun olacaq. Balanslaşdırıcı seçim populyasiya daxilində fərdlər arasında yüksək müxtəliflik və ya variasiya, lakin populyasiyalar arasında aşağı dəyişkənlik ilə nümunədir. Sabitləşdirici seçim fərdlər arasında ifadə dəyişkənliyinin aşağı səviyyələri ilə nəticələnir, seçimin şaxələndirilməsi isə fərdlər arasında yüksək səviyyədə ifadə dəyişkənliyində əks olunur. Biz Metodlarda təsvir olunduğu kimi variasiya təxminlərinin bölüşdürülməsi, ümumi ifadə dispersiyasının təxminləri və bir sıra permutasiyalardan istifadə edərək hər bir seçim profilini səciyyələndirən genləri müəyyən etdik.

Bütün dörd qrupa eyni vaxtda uyğun gələn model məlumatlarından istifadə edərək, qruplar arasında dəyişkənliyin (log(SS)a)) fərdlər arasındakı variasiya ilə müsbət əlaqələndirilir (log(SSb), Pearson r = 0.579, P <2.2e-16), neytrallıq şəraitində gözləntilərlə razılaşaraq [40]. Bundan əlavə, fərdlərdəki variasiya (log(SSe) həm də fərdlər arasındakı variasiya ilə müsbət korrelyasiya edir (Pirson r = 0,46, P <2.2e-16) və qruplar arasında variasiya (Pirson r = 0,25, P <2.2e-16) (Şəkil 3A). Neytral və qeyri-neytral gözləntilərə uyğun ola biləcək insan plasenta transkriptomunun nisbətini qiymətləndirmək üçün biz bir sıra permutasiyalar həyata keçirdik (Usullara baxın). Hesab edirik ki, bütün genlərin 64,8%-i kəmiyyət əlaməti üçün neytral sürüşmə modelinə uyğundur [38]. Gen ifadə variasiyasının ən çox yayılmış qeyri-neytral profili bütün genlərin təxmini 26%-nə təsir edən stabilləşdirici seçimdir, ondan sonra istiqamətli (646 gen, 4,9%), şaxələndirici (635 gen, 4,8%) və balanslaşdırıcı (173 gen) gəlir. , 1,3%) seçim (Şəkil 3B bütün genlərin siyahısı üçün Əlavə fayl 4-ə baxın).

İnsan plasental transkriptomunun neytral və qeyri-neytral təkamülünün qiymətləndirilməsi. (A) Kvadratların müvafiq cəminin jurnalı ilə ölçülən qruplar arasında və fərdi variasiya arasında səpələnmə qrafiki. Neytrallığa və ya istiqamətləndirici, şaxələndirici, sabitləşdirici və ya balanslaşdırıcı seçimə uyğun variasiya nümunələrinə malik olduğu müəyyən edilmiş genlər rəng kodludur. (B) Müəyyən bir təkamül rejiminə uyğun genlərin nisbətini göstərən pasta diaqramı.

Bu seçim üsullarının hər biri qrupdaxili və qruplararası variasiyanın paylanmasına uyğunlaşdırıldıqda (Şəkil 3A) biz bu müşahidələri əks etdirən paylanmanın yaxın diskret bölmələrini müəyyən edə bilərik. Maraqlıdır ki, bu seçim rejimlərinin üst-üstə düşdüyü paylama sahələri var (Şəkil 3B). Məsələn, ifadə dəyişkənliyinin həm fərdlər arasında (şaxələndirici), həm də qruplar arasında (istiqamətli) böyük olduğu kiçik bir gen dəsti var (Şəkil 4A və B). Əksinə, bəzi genlər stabilləşdirici seçimə uyğun olaraq ümumi dispersiyada daha çox məhdudiyyətə malikdir və bununla yanaşı, istiqamətli seçimə uyğun olaraq qruplar arasında orta ifadədə əhəmiyyətli dəyişikliklərə malikdir (Şəkil 4A və C). Və nəhayət, məhdud fərdlərarası ifadə (sabitləşdirici seçim) qruplar arasında azalma ilə də baş verə bilər (balanslaşdırma seçimi) (Şəkil 4D).

Neytral olmayan ifadə variasiyasının qutuları. Bütün süjetlərin y oxu eyni ifadə diapazonunu göstərir. Hər bir populyasiya rəng kodludur və hər bir gen üçün təxmin edilən Nst dəyəri hər süjetin aşağı sol küncündədir. (A) İstiqamətli seçimə uyğun bir gen. (B) Həm istiqamətləndirici, həm də şaxələndirici seçimə uyğun gen. (C) Həm sabitləşdirici, həm də yönləndirici seçimə uyğun gələn, orta ifadədəki yerdəyişməni görmək üçün nöqtəli boz üfüqi xətti olan, eyni zamanda qruplar arasında, fərdi variasiya daxilində məhdudluğu təqdim edən gen. (D) Həm stabilləşdirici, həm də balanslaşdırıcı seçimə uyğun gen.

Qruplar arasında differensial şəkildə ifadə edilən genlərin, yəni istiqamətli seçimə uyğun bir nümunəyə malik olanların qrup əcdadlarını effektiv şəkildə təkrarlaya biləcəyini müəyyən etmək üçün biz 646 istiqamətli genlərin hamısında (birdən çox dörd populyasiyanın modelləşdirilməsi zamanı müəyyən edilənlər) ifadə dəyişikliyindən istifadə etdik. UPGMA ağacı və prinsipial komponent analizini yerinə yetirin. Müşahidə edirik ki, fərdlər əhalinin əcdadlarına uyğun monofiletik təbəqələr əmələ gətirir (Şəkil 5A). Əlavə olaraq, populyasiya strukturunun artan səviyyələri prinsipial komponent təhlilində müşahidə edildi, lakin yalnız ilk üç fərdi kompüterə birlikdə baxdıqda tam nəzərə çarpır (Şəkil 5B). PC1 Afrika əcdadı olan fərdləri qeyri-afrikalı əcdadlardan ayırmağa meyllidir, PC2 isə SA-nı EA-dan və PC3 avropalıları qeyri-avropalılardan fərqləndirir (Əlavə fayl 1-də Şəkil S4).

İstiqamətli seçimə uyğun genlər tərəfindən aşkar edilən populyasiya strukturu. (A) İstiqamətli seçimə uyğun genlərdə bütün kitabxanalar və fərdlər arasında ifadə məsafələrinin UPGMA ağacı. (B) İstiqamətli seçimlə uyğun gələn 646 gendəki variasiyaya əsaslanan ilk üç fərdi kompüterin 3D səpələnmə qrafiki. İzah edilən variasiya nisbəti hər bir oxda qeyd olunur və hər bir fərdin qrup mənsubiyyəti annotasiyaya uyğun olaraq rənglə kodlanır. (A).

İfadə dəyişkənliyi, genetik müxtəliflik və şəbəkə bağlantısı

Neytral sürüşmə gözləntilərindən yayınan genlərin, xüsusən stabilləşdirici seçmə ilə uyğun gələnlərin yayılması bizi gen ifadəsində fərdlərarası variasiyanın genetik komponentə malik olması barədə fərziyyə irəli sürməyə sövq etdi. Xüsusilə, daha çox ifadə məhdudiyyəti olan genlərin daha çox genetik məhdudiyyətə sahib olacağını fərz etdik. Bundan əlavə, böyük fərdlərarası ifadə variasiyaları nümayiş etdirən genlər, rahat məhdudiyyətlər və ya zərurətlə, nisbi həddindən artıq variasiyaya imkan verə bilər. Bu fərziyyəni qiymətləndirmək üçün biz ifadə variasiyası və cüt genetik müxtəliflik arasında əlaqəni yoxladıq. İkili genetik müxtəliflik (π) hər bir gen üçün gen uzunluğuna nəzarət edərək [41], 1000 Genom məlumatından üç populyasiya üçün hesablanmışdır: CEU = Şimali Avropalılar, ASW = ABŞ-ın cənub-qərbindən Afrikalı Amerikalılar və CHS = Cənubi Çindən Han Çinliləri Çin. Biz bu üç populyasiyanı seçdik, çünki onlar bizim seçdiyimiz fərdlər üçün ən yaxşı mövcud etibarnamələrdir. Müxtəliflik hər bir populyasiyadan ifadə dispersiyasına müqayisə edildikdə, əhəmiyyətli müsbət korrelyasiya müşahidə edirik (ASW: r = 0,213 CEU: r = 0,189 CHS: r = 0,177, P < 2.2e-16 Əlavə fayl 1-də Şəkil S5). Bundan əlavə, ifadə dispersiyası Tajimanın D dəyərləri ilə də əlaqələndirilir (ASW: r = 0,179 CEU: r = 0,129 CHS: r = 0,132, P < 2.2e-16 . Bu müşahidələr göstərir ki, ümumi ifadə dispersiyasının əhəmiyyətli genetik və beləliklə, irsi komponentə baxmayaraq kiçik (r-kvadrat = 0,04) var.

İfadə dəyişkənliyinə təsir edə biləcək başqa bir amil, bir genin qarşılıqlı əlaqədə olan tərəfdaşlarının sayıdır. Gen şəbəkələri üzərində əvvəlki iş əlaqə dərəcəsinin (qarşılıqlı təsirlərin sayı) molekulyar təkamül sürətinə təsir etdiyini göstərdi [42]. Burada BioGrid məlumatlarından istifadə edərək, qarşılıqlı əlaqədə olan genlərin sayının da genin ifadə variasiyasına təsir edib-etmədiyini yoxladıq (Əlavə fayl 1-də Şəkil S6). Həqiqətən, qarşılıqlı əlaqədə olan genlərin sayı azaldıqca ifadə dispersiyasının artması üçün zəif bir tendensiya müşahidə edirik (Pearsonun r = -0.28, P < 2.2e-16).

Həm genetik müxtəlifliyin, həm də əlaqənin birlikdə gen ifadə variasiyasına necə təsir göstərə biləcəyini qiymətləndirmək üçün biz cavab dəyişəni kimi gen ifadəsində variasiya əmsalını təyin edən ANOVA modelini qurduq və qarşılıqlı əlaqə ilə izahedici dəyişənlər kimi gen müxtəlifliyi və əlaqəni təyin etdik. Modelin hər bir komponenti ifadə dəyişkənliyinə (müxtəliflik P < 2.2e-16 əlaqə P < 2.2e-16 qarşılıqlı əlaqə P = 0,029) ifadə dispersiyasında ümumi dispersiyanın müvafiq olaraq təxmini 4,3%, 2,3% və 0,07%-ni izah edir.

Gen birgə ifadə modulları və seçim kateqoriyalarının funksionallığı

Dörd qeyri-neytral təkamül rejiminə uyğun gələn gen dəstlərinin ardıcıl bioloji təsirə malik olub-olmadığını müəyyən etmək üçün biz GO gen ontologiyası terminlərində və KEGG funksional yollarında birgə ifadə şəbəkələri və zənginləşdirmə sübutları üçün sınaqdan keçirdik. Balanslaşdırıcı seçim nümunəsinə uyğun genlər üçün zənginləşmə müşahidə edilməmişdir. Digər üç qeyri-neytral rejimin nəticələri aşağıda təqdim olunur.

Ümumilikdə, istiqamətli seçimə uyğun genlər (646 gen) 145 GO kateqoriyasında və altı KEGG yolunda 20% FDR ilə zənginləşdirilmişdir (müvafiq olaraq 70 və 0, 5% FDR ilə). Onlar hüceyrədənkənar və membran bölgələri, stressə reaksiya, yoluxucu xəstəliklər, siqnal, bağlanma və maddələr mübadiləsi yolları və kateqoriyaları ilə əlaqələndirilir (Əlavə fayl 3: Cədvəl B). Yığcam birgə ifadə şəbəkələrini təşkil edən, eyni zamanda azaldılmış sayda lokuslar vasitəsilə bir-biri ilə qarşılıqlı əlaqədə olan altı birgə ifadə modulu müəyyən edilmişdir (Şəkil 6A və B). Müəyyən funksiyalar dəsti üçün zənginləşdirilmiş yeganə fərdi modul modul 6-dır (Şəkil 6A-da qırmızı Modul). Bu, cəmi 54 gendən ibarət ən kiçik moduldur, lakin 20% FDR-də bu modul 110 GO kateqoriyası (FDR 5% -də 52, Əlavə fayl 3: Cədvəl C) və 15 KEGG yolu (FDR 5-də 7) üçün zənginləşdirilmişdir. %, Əlavə fayl 3: Cədvəl D). Bu genlər əsasən müdafiə və immun reaksiyada iştirak edir, eyni zamanda vitaminlərin mənimsənilməsi və həzm olunması və əsas yağ turşusu olan araxidon turşusu mübadiləsi ilə də əlaqələndirilir.

Birgə ifadə istilik xəritələri və şəbəkələri. İstiqamətli seçim altında genlər üçün gen × gen ifadəsi korrelyasiyasının istilik xəritələri (A) və seçimin şaxələndirilməsi (D), müvafiq olaraq. Hər bir sıra və sütun gen ifadə məsafəsinin eyni dendroqramı ilə qeyd olunan eyni genlər dəstidir. Əlavə olaraq, hər bir sətir və sütun öz əlaqəli gen birgə ifadə moduluna rəng kodludur. İstilik xəritəsinin özlüyündə qırmızı rəng daha çox oxşar birgə ifadəni, mavi isə daha çox fərqliliyi göstərir. İstiqamətli seçim altında genlər üçün gen birgə ifadə şəbəkələri (B) və seçimin şaxələndirilməsi (C) də təqdim olunur. Qarşılıqlı təsir qovşaqları yalnız 1% FDR-də əhəmiyyətli birgə ifadə təqdim edən genlər üçün yaradılmışdır. Qara düyünlər ən azı 32 əhəmiyyətli qarşılıqlı əlaqəyə malik genlərdir. Qırmızı düyünlər ən azı yeddi əhəmiyyətli qarşılıqlı əlaqəsi olan genlərdir. Mavi düyünlər ən azı iki əhəmiyyətli qarşılıqlı əlaqəyə malik genlərdir. Yaşıl nöqtələr 1% FDR-də əhəmiyyətli qarşılıqlı əlaqəsi olmayan genlərdir.

Burada müşahidə olunan zənginləşmənin müəyyən bir populyasiyada unikal ifadənin məhsulu və ya bütün qruplar arasında variasiya olduğunu qiymətləndirmək üçün biz k-vasitəsilə qruplaşmadan istifadə edərək bütün istiqamətləndirici genləri ifadə profillərinə görə bölmədik. İfadə profili məlumatlarını iki qrupa (k = 2) bölərkən iki əks profil müşahidə edirik ki, burada ifadə Afrikalılarda ən aşağı, Cənubi və Şərqi Asiyada ən yüksək və Avropalılarda orta səviyyədə (klaster 1) və ya Afrikalılarda ən yüksək, Cənubidə ən aşağıdır. və Şərqi Asiyalılar, Avropalılarda isə aralıq (klaster 2) (Şəkil 7, sıra K2). Bu iki çoxluq üçün zənginləşdirmə testləri göstərir ki, yalnız 1-ci klaster yuxarıda müşahidə olunanlara uyğun ontologiya və zənginləşmə yolu ilə hər hansı zənginləşmə nümayiş etdirir. Bu müşahidə Afrikadan kənara miqrasiya zamanı qeyri-afrikalı populyasiyalarda adaptiv reaksiyalar fərziyyəsinə uyğun olardı. Bununla belə, məlumatlar daha çox klasterə bölündükdə (k = 6), afrikalılar və qeyri-afrikalılar arasında ifadə fərqlərini vurğulayan bu qruplar üçün ontologiya və ya yolu zənginləşdirmə yoxdur (Şəkil 7, sətir K6, klasterlər 4 və 5). Qeyd edək ki, biz bu xüsusi analiz üçün 6-dan K-ni seçdik, çünki bu, Afrikalıları qeyri-afrikalı populyasiyalardan həm yuxarı tənzimlənmiş (klaster 4), həm də aşağı tənzimlənmiş (5-ci qrup) şəkildə unikal şəkildə ayıran ilk K-dir. K2-dən K8-ə qədər olan nəticələr Əlavə fayl 1-də tapıla bilər: Şəkil S7. Maraqlıdır ki, bütün zənginləşdirmə siqnalını özündə cəmləşdirən çoxluq 1-dir (Şəkil 7, sıra K6), Cənubi Asiyalılarda digər qruplara nisbətən yüksək ifadə ilə. Bu 111 gen 19 KEGG yolunda (8 FDR 5%) və 320 GO kateqoriyasında (FDR 5% -də 136) 20% FDR ilə zənginləşdirilmişdir. Yenə də, onlar əsasən yuxarıdakı müşahidələrə uyğun olaraq immun cavab və maddələr mübadiləsində iştirak edirlər (Əlavə fayl 3: Cədvəl E).

İstiqamətli seçimə uyğun genlər üçün ifadə səviyyələri. Hər bir nöqtə x oxu boyunca məsafədə yerləşən və y oxunda orta normallaşdırılmış gen ifadəsi olan fərdi təmsil edir. Klaster təhlilinin nəticələri iki klaster (K2) və altı klaster (K6) üçün təsvir edilmişdir. Fərdlər əlaqəli qrupa görə rəng kodludur.

Şaxələndirici genlərlə üç birgə ifadə modulu (Şəkil 6D) müəyyən edildi və birgə ifadə modulları ilə uyğun gələn iki kiçik şəbəkə (Şəkil 6C) ilə birlikdə iki yüksək inteqrasiya olunmuş şəbəkə müşahidə edildi. Hər bir modul həm unikal, həm də üst-üstə düşən funksiyaları olan çoxsaylı GO ontoloji terminləri (Əlavə fayl 3: Cədvəl F) və KEGG yolları (Əlavə fayl 3: Cədvəl G) ilə zənginləşdirilmişdir. Modul 1 (Şəkil 6D, mavi) 20% FDR ilə 546 GO ontoloji termini və 22 KEGG yolu ilə zənginləşdirilmişdir (222 GO və 8 KEGG FDR 5%) və böyümə, inkişaf, siqnal, o cümlədən biologiyanın çoxsaylı sahələrində iştirak edir. maddələr mübadiləsi və xəstəlik. Modul 2 (Şəkil 6D, mavi) 20% FDR (35 GO və 2 KEGG FDR 5%) ilə 131 GO ontoloji termini və üç KEGG yolu ilə zənginləşdirilmişdir və bağlanma və reseptor qarşılıqlı əlaqəsi, xüsusilə sitokin-sitokin reseptorlarının qarşılıqlı əlaqəsi ilə əlaqədardır. və neyroaktiv liqand-reseptor qarşılıqlı əlaqəsi. Modul 3 (Şəkil 6D, tünd qırmızı) 20% FDR-də 378 GO ontoloji termini və 12 KEGG yolu ilə zənginləşdirilmişdir (132 GO və 9 KEGG FDR 5%) və xəstəlik və siqnal yolları ilə əlaqələndirilir. Bütün şaxələndirici genlərin birliyi yuxarıda göstərilən məlumatlara uyğun ontoloji və funksional zənginləşməni ortaya qoyur (Cədvəl 4, Əlavə fayl 3: Cədvəl H).

Stabilləşdirici genlər vahid olaraq (Əlavə fayl 3: Cədvəl I) 20% FDR-də 1245 GO ontoloji termini və 51 KEGG yolu ilə əlaqələndirilən dörd birgə ifadə modulu meydana gətirdi (5 FDR-də 898 GO və 39 KEGG). %) və əsas, əsasən hüceyrədaxili proseslərdə iştirak edirlər (Cədvəl 4). Bunlara splicesome, ribosomlar, RNT nəqli və protein emalı ilə əlaqə daxildir. Lakin onlar Huntington, Parkinson və Alzheimer xəstəliyi kimi nevroloji xəstəliklərlə də əlaqələndirilir. Nəhayət, bakterial infeksiya, hepatit C, T-hüceyrə siqnalı və xərçəng yolları ilə də birliklər var. Fərdi olaraq, hər bir modul unikal funksional tərkibə malikdir, lakin əsas hüceyrədaxili funksiyaları və nevroloji xəstəliklərlə assosiasiyaları ehtiva edən bir neçə əsas yol üçün müxtəlif dərəcələrdə üst-üstə düşür (Əlavə fayl 3: Cədvəl J və K).

Bioloji əlamətlərin gen ifadəsinə təsiri

Əhalinin əcdadları ilə yanaşı, onların ifadə dəyişkənliyi ilə əlaqəsini qiymətləndirmək üçün hər bir fərddən bir neçə antropometrik və pəhriz xüsusiyyətləri də toplanmışdır. Texniki (xəritələnmiş oxunmaların sayı və RNT keyfiyyəti) və populyasiya faktorları (qrup və fərdi) daxil olan əvvəllər istifadə olunan gen ifadəsi modelindən başlayaraq səkkiz əlavə əlamət əlavə edildi: uşağın cinsi, uşağın çəkisi, uzunluğu. uşaq, doğuş üsulu (qeysəriyyə və ya vaginal), ananın yaşı, ananın bədən kütləsi indeksi, ananın spirtli içki qəbul edib-etməməsi (hamiləlikdən kənar) və ananın vegetarian olub-olmaması (model təfərrüatları üçün Metodlara baxın). Qeyd edək ki, modelləşdirilən hər bir yeni əlamət fərdlərarası variasiya ölçüsüdür. Hər bir amil üçün əhəmiyyəti qalıq üzərində hər bir amilin orta kvadrat təxminlərindən istifadə etməklə F-testi (FDR 5%) ilə müəyyən edilmişdir (individual variasiya).

Orta hesabla hər bir amil məlumatdakı dəyişkənliyin təqribən 2%-ni izah edirdi, fərddaxili (32%) və fərdlərarası (41%) variasiya 6,3%-ni izah edən qrup variasiyası arasındakı fərqin çoxunu təşkil edir (Şəkil 8). Gözlənildiyi kimi, yeni izahlı dəyişənlərin hər biri ilə izah edilən dəyişkənliyin böyük əksəriyyəti əvvəllər fərdlər arasında variasiya ilə izah edilmişdi, beləliklə, Nit təxmininin 0,59-dan (Nit, Şəkil 2C) 0,41-ə qədər azalması (Şəkil 8). Bütün amillər 5% FDR ilə ən azı 59 GO ontologiyası (Əlavə fayl 5: Cədvəl A) şərtləri ilə zənginləşdirilmişdir və üç amildən başqa (RIN, cins və uzunluq) FDR-də ən azı bir KEGG yolu ilə zənginləşdirilmişdir. 5% (Əlavə fayl 5: Cədvəl B). Əhəmiyyətli olan odur ki, bütün amillər üçün əhəmiyyət qrup daxilində fərdi variasiyadan (Nit) və genlərin orta ifadəsindən asılı idi (Əlavə fayl 1-də Şəkil S7). Beləliklə, əgər bir gen əvvəllər bizim sadə gen ifadə modelimizdə fərdlər arasında heç bir əhəmiyyətli dəyişiklik nümayiş etdirmirsə, o zaman tam modelimizdəki səkkiz əlavə faktordan heç biri arasında heç bir əhəmiyyətli dəyişiklik nümayiş etdirməmişdir. Beləliklə, yeni amillərin hər biri üçün müşahidə edilən bütün GO ontologiya terminləri və KEGG yolları, 20% FDR-də 104 KEGG yolu və 2,720 GO ontoloji termini ilə zənginləşdirilmiş fərdlər arasında variasiya ilə əlaqəli olanların sadəcə bir alt çoxluğudur ( 65 KEGG, 5% FDR ilə 1,729 GO. Texniki tərəfdə, xəritələnmiş oxunmaların sayı ilə əlaqəli olan genlər çox yüksək ifadə olunan və Ribosom (KEGG 03010 düzəliş) kimi yollarla əlaqəli olan genlər idi. P = 4.75e-23). Bu cür texniki artefaktların bu texnologiya ilə bağlı problem olduğu bilinir və məhz buna görə xəritələnmiş oxunmaların sayı və RNT keyfiyyəti (RIN) dəyərləri gen ifadələrinin bütün modellərində aparıcı izahedici dəyişənlər kimi daxil edilmişdir [43]. Hər bir əlamət üçün bütün GO və KEGG zənginləşdirmə məlumatları üçün Əlavə fayl 5-ə baxın.

Bölmə çubuğunun süjeti. Hər bir gen 13 izahlı dəyişəni nəzərə alan vahid modelə uyğun idi və hər bir dəyişən tərəfindən izah edilən variasiya nisbəti kvadratların cəmi yanaşmasından istifadə edilməklə təxmin edildi.

Xüsusiyyət modelinin uyğunluğundan bir təəccüblü müşahidə, yeni doğulmuş çəkinin üç xərçəng yolu və hematopoetik hüceyrə xətti yolu ilə əlaqəli olması idi. Bu müşahidə yeni doğulmuş körpənin çəkisinin uşaqlıqda leykemiya riskinin artması ilə əlaqəli olduğu hesabatlarına uyğundur [44,45]. Bu təsirlə əlaqəli genlər doğum çəkisi artdıqca aşağı tənzimlənir, yoxsa yuxarı tənzimlənir? Bu xüsusi nümunəni və bütün digər əlaqəli xüsusiyyət zənginləşdirmələrini qiymətləndirmək üçün biz gen ifadəsi ilə əlamət arasındakı əlaqəni onların təsir istiqamətinə görə böldük və sonra yol assosiasiyalarını yenidən qiymətləndirdik (Şəkil 9, Əlavə fayl 5: Cədvəl C). Nəticələr hər bir amil üçün ifadədə böyük əlaqələndirilmiş dəyişiklikləri göstərir. Məsələn, yeni doğulmuş körpənin çəkisi artdıqca, hematopoetik hüceyrə xətti, xərçəng yolları, öd ifrazı, dilate kardiomiopatiya və damarların hamar əzələlərinin daralması ilə əlaqəli genlərdə ekspressiya azalır, lakin endoplazmatik retikulumda zülalların işlənməsi ilə əlaqəli genlər artır. Bundan əlavə, normal olaraq spirt istehlak edən fərdlərin qlikoliz və yağ həzmi kimi yollarda ifadəsi azalmışdır. Qız uşaqlarından olan plasentalar zülal həzmində, ECM-reseptorların qarşılıqlı təsirində, amöbiazda və fokus yapışmasında ifadəni artırmışdır.Qeysəriyyə üsulu ilə doğulan plasentalarda qlikolizdə, endoplazmik retikulumda zülal emalında və antigen emalında azalma ifadə edilir. Yekun nümunə olaraq - ananın bədən kütləsi indeksi artdıqca, qızıl stafilokok infeksiyası, komplement və laxtalanma şəlalələri və sistemli lupus eritematoz yollarında iştirak edən genlərin ifadəsində əlaqəli artım var. Bu məlumatlar, Şəkil 9-da təqdim edildiyi kimi, gen ifadəsi dəyişikliklərinin xüsusi funksional yollara və orqan və ya fərdin fiziologiyasına dair nəticə çıxarmaqla əlaqəli təsirini göstərir.

Zənginləşdirmə istilik xəritəsi. Benjamini-Hochbergin istilik xəritəsi hər bir izahedici dəyişən (x oxu) və KEGG yol kateqoriyaları (y oxu) arasındakı əlaqə üçün p-dəyərlərini düzəldib. İstilik xəritəsinə daxil olmaq üçün KEGG yolu 1% FDR-də ən azı bir izahedici dəyişənlə əlaqələndirilməlidir. Bundan əlavə, hər bir izahedici dəyişən gen ifadəsi ilə əlaqəsinin istiqamətinə görə bölündü. Məsələn, dəyişən 'All Veg. Genlər, əhəmiyyətli bir vegetarian pəhriz effekti nümayiş etdirən bütün genləri şərh edərkən, dəyişən 'Artan Exp. in Veg.' ifadəsi vegetarian olmayanlara nisbətən ifadə profili artan vegetarian pəhriz ilə əlaqəli genləri şərh edir. Eynilə 'Pos. Age Gens' ananın yaşı ilə əhəmiyyətli dərəcədə əlaqəli olan bütün genləri müsbət şəkildə şərh edir.


Müzakirə

Tənəffüs və enerji istehsalında iştirak edən genlər MS ilə əlaqəlidir

Enerji istehsalı və çevrilməsi ilə bağlı DEG-lər qruplaşdırılıb və texniki xidmət xəttində daha yüksək ifadə edilib (Əlavə fayl 12: Şəkil S7). GO terminlərinin təhlili göstərdi ki, çoxlu sayda DEG-lər BP-nin “oksidləşdirici-reduksiyası” və MF-nin “oksidoredüktaza aktivliyi, oksidləşdirici metal ionları” ilə zənginləşdirilmişdir (Şəkil 4). Nəticədə, enerji istehsalında və çevrilməsində fəaliyyət göstərən bu kəskin şəkildə aşağı tənzimlənən genlərə NADH ilə əlaqəli dehidrogenaz (TRINITY_DN82756_c2_g5), ADP/ATP daşıyıcı protein (TRINITY_DN101445_c0_g1) və oksidoreduktaza (TRINITY_DN7) daxildir. Bu zülallar mitoxondrial tənəffüs zəncirinin komponentləridir. Bu, mitoxondrial tənəffüslə əlaqəli fermentlərin badımcan MS xəttində mühüm rol oynadığını göstərir. Nəticə CMS ilə əlaqəli genlərin Uels soğanının MS xəttində tədqiq edildiyi əvvəlki tədqiqata [41] uyğun gəlir. Bildiyimiz kimi, bir çox bitkilərin MS-ləri mitoxondrilərlə, xüsusən də CMS ilə əlaqəli idi. Bir sıra tədqiqatlar mitoxondrial tənəffüs zənciri fermentlərini və ferment komplekslərini kodlayan genlərin digər bitkilərdə CMS xətləri üçün vacib olduğunu bildirmişdir [42, 43]. Buna görə də, nəticələrimiz badımcanda MS-də mitoxondrial tənəffüs nəticələrinin azaldığını göstərən əvvəlki tədqiqatlarla uyğundur.

Karbohidrat mübadiləsi yollarında iştirak edən genlər MS ilə əlaqəlidir

Karbohidrat mübadiləsi yolu bitki inkişafı zamanı əsas metabolik yollardan biridir. Bitkilərin böyüməsi və inkişafı üçün enerji və karbohidratlar təmin edir [44]. Tədqiqatımızda karbohidrat metabolizması yolunda iki növ fermentə aid olan qlikosiltransferaza (TRINITY_DN105743_c0_g1) və qlikosil hidrolazalar (TRINITY_DN56811_c0_g2) MS xəttində aşağı tənzimlənmişdir. İki ferment ailəsini kodlayan genlərin hüceyrə divarının sintezi və deqradasiyası ilə əlaqəli olduğu bildirilmişdir [45,46,47]. SPG2, GT43 qlikosiltansferaza və UPEX1, GT31 qlikosiltransferaza polen divarı primeksinin əmələ gəlməsində iştirak etmişdir [48, 49]. Bu nəticələr qlikosiltransferaza və qlikosilhidrolazaların polen inkişafında xüsusi rol oynadığını göstərir. Bu araşdırmada biz KEGG analizində ən çox zənginləşdirilmiş terminlərin karbon, nişasta və saxaroza mübadiləsi olduğunu və karbohidratların daşınması ilə bağlı genlərin iyerarxik qruplaşma analizində bir araya toplandığını, digər tədqiqatların nəticələrinə uyğun olduğunu gördük. Maraqlıdır ki, MS xəttimizdə bir neçə mikrospor müşahidə edildi. Buna görə də, biz fərz edirik ki, karbohidrat mübadiləsinin azalması badımcanda MS-ə səbəb olan polen əmələ gəlməsinə təsir edir.

Amin turşularının daşınmasında və metabolik yolda iştirak edən genlər MS ilə əlaqəlidir

Əvvəllər bildirilmişdi ki, bitki amin turşusu mübadiləsində olan qlutaminin polen inkişafı zamanı mərkəzi rol oynayır. Polen populyasiyası glutamin aclığı ilə yetişməmişdir [50,51,52]. Fang [53] bibər CMS-də amin turşusu sintezi yolunda glutamin sintetaza ifadəsinin azaldığını təsbit etdi. Əvvəlki tədqiqatlara uyğun olaraq, MS xəttindəki dramatik şəkildə aşağı tənzimlənən genlərdən biri tədqiqatda qlutamin sintetazanı (GS) (TRINITY_DN8287_c0_g1) kodladı ki, bu da MS-nin glutamin sintetaza çatışmazlığından qaynaqlana biləcəyini göstərir. Bu tədqiqatda amin turşusu mübadiləsində iştirak edən digər ferment NRT1/PTR (nitrat daşıyıcısı/peptid daşıyıcısı) ailəsi (TRINITY_DN134037_c0_g2, TRINITY_DN66882_c0_g2 və TRINITY_DN57038_c1_g1) idi. Eynilə, Weichert [54] tədqiqatında NRT/PTR zülallarının bolluğunun azaldığı müşahidə edilmişdir. Tədqiqatçılar AtPTR5-in mutasiya və həddindən artıq ifadə yolu ilə peptidlərin polenə daşınmasına vasitəçilik etdiyini aşkar etdilər [55]. Beləliklə, badımcandakı MS-nin polen inkişafına təsir etmək üçün peptidlərin daşınmasını azaldan NRT/PTR və ya digər zülalların sıxışdırılmış ifadəsindən yarana biləcəyi qənaətinə gəlirik.

Transkripsiya faktorları MS ilə əlaqəli genləri tənzimləyirdi

Çoxlu tədqiqatlar müəyyən etmişdir ki, TF-lər bitkilərin böyüməsi və inkişafı zamanı zülal partnyorları ilə qarşılıqlı əlaqə və ətraf mühitin stimullarına reaksiya vasitəsilə promotorlardakı cis-elementlərə bağlanaraq hədəflərini tənzimləyir. MS xəttində bəzi TF-lərin ifadəsi də dəyişdirildi. 898 diferensial şəkildə ifadə edilmiş TF-ləri AP2/ERF, MYB, NAC, WRKY, bHLH və MADS daxil olmaqla 63 ailəyə təsnif etmək olar (Şəkil 7). Transkripsiya tənzimlənməsinin kişilərin məhsuldarlığı üçün vacib olduğu sübut edilmişdir. BHLH transkripsiya faktoru olan DYT1 iki TF-nin ifadəsini aktivləşdirə bilər. MYB35MS1tapetum funksiyasına və polen inkişafına təsir göstərir [56]. Əlavə araşdırma zamanı məlum olub ki, DYT1 ifadəsini birbaşa tənzimləyir TDF1 (TAPETALIN İNKİŞAFINDA və FUNKSİYASINDA QÜSÜR1, ehtimal olunan R2R3 MYB transkripsiya faktoru) [57], bu da öz növbəsində AMS polen divarının formalaşmasının tənzimləyicisidir [58]. AMS yuxarıda fəaliyyət göstərir MS188 ifadəsinə təsir edir MS1 [58]. Bu nəticələr göstərir ki, bu transkripsiya faktorları polen inkişafında genetik bir yol təşkil edir. Tədqiqatımız əvvəlki tədqiqatlardan daha çox TF tapdı və bunun badımcanda polen inkişafında işləyən daha mürəkkəb transkripsiya tənzimləmə şəbəkəsi olduğunu göstərir. Eyni ailəyə mənsub olan bəzi TF-lər yuxarı, digərləri isə aşağı tənzimlənmişdir ki, bu da üzümdə qönçələrin yuxusuzluğunun son tədqiqatına uyğun gəlir [59] (Əlavə fayl 1: Cədvəl S1). Nəticə göstərdi ki, eyni TF ailəsinin üzvləri daha mürəkkəb transkripsiya tənzimləyici şəbəkə təşkil edə bilən polen inkişafında fərqli rol oynaya bilər.


Materiallar və metodlar

Hüceyrə mədəniyyəti və RNT izolyasiyası

STAT3

İnsan miyeloma hüceyrə xətti INA-6, 50 ilə əlavə edilmiş RPMI 1640 mühitində saxlanıldı. μM 2-merkaptoetanol, 10% FCS və 100 U/ml penisilin və streptomisin (hamısı Invitrogen GmbH, Karlsrue, Almaniya). RNT ya IL-6-dan 13 saat ərzində IL-6 ilə bərpa olunmaqla və ya 1 saat ərzində bərpa olunmadan çıxarılan hüceyrələrdən təcrid olundu və ya 1 ng/ml IL-6 (daimi IL-6) varlığında daimi olaraq saxlanıldı. Rekombinant insan IL-6 S Rose-John (Kiel, Almaniya) tərəfindən hədiyyə edilmişdir.

D53wt hüceyrələri 400 ehtiva edən McCoys 5A dəyişdirilmiş mühitdə 10% FCS-də yetişdirildi. μg/ml genetisin (Gibco ® , Thermo Fisher Scientific, Waltham, MA, ABŞ) və 250 μg/ml higromisin (Roche, Mannheim, Almaniya). D53wt, Bert Vogelstein [80] tərəfindən təqdim edilən kolorektal karsinoma hüceyrə xətti DLD-1 törəməsidir. Bu hüceyrələr qeyri-aktiv 241F p53 mutantını ehtiva edir və tetrasiklinə cavab verən p53 ifadə sistemi (tet-off) ilə stabil şəkildə transfeksiya edilir. p53wt induksiyası mühiti tetrasiklinsiz hüceyrə mədəniyyəti mühiti ilə əvəz etməklə həyata keçirilmişdir [81]. Əvvəlki tədqiqatlar göstərdi ki, p53 6 saatdan sonra effektiv şəkildə tənzimlənir [82, 83]. Biz p53 transkripsiya tənzimləməsinin birbaşa təsirlərini müəyyən etməkdə maraqlı olduğumuz üçün kafel massivinin təcrübəsi üçün 6 saat ərzində induksiya etməyi seçdik [83]. p53 mRNT-nin induksiyası və məlum p53 hədəf geninin p21-in tənzimlənməsi CIP1/WAF1 qRT-PCR ilə idarə olunurdu (Əlavə fayl 1: Şəkil S2, [83]).

Hüceyrə dövrü

ATCC-dən (American Type Culture Collection, LGC Standards, Teddington, Middlesex, UK) əldə edilən insan sünnət dərisi fibroblastları 10% FCS (Lonza, Basel, Switzert, Switzert) əlavə edilmiş DMEM-də (Gibco ®, Thermo Fisher Scientific, Waltham, MA, ABŞ) becərildi. ). Sonra T300 flakonlarında 10 6 hüceyrə subkulturasiya edildi. 24 saatdan sonra fibroblastlar 48 saat ərzində serum məhrumiyyəti ilə G0-da sinxronlaşdırıldı [84]. Tərkibində 20% FCS olan bir mühitin əlavə edilməsi ilə bərpa edildi. Hüceyrələr, əsasən hüceyrə dövrünün G1, S və ya G2/M fazalarında hüceyrə populyasiyalarını əldə etmək üçün müxtəlif vaxt nöqtələrində yığılmışdır. Sinxronlaşdırılmış hüceyrələr daha əvvəl təsvir edildiyi kimi axın sitometriyası ilə təhlil edilmişdir [82-84]. Ümumi RNT TRIzol ® (Invitrogen GmbH, Karlsrue, Almaniya) istifadə edərək çıxarıldı. Hər bir nümunə üçün RNT bütövlüyü ümumi RNT Nano Assay və Agilent 2100 Bioanalizatoru (Agilent Technologies, Santa Clara, CA, ABŞ) [84] ilə idarə olunurdu. Təcrübələrə daxil edilən bütün nümunələr RIN >8-ə malik idi.

Bütün genom döşeme massivləri

14 massivdən ibarət Affymetrix Human Whole Genome Tiling Array 1.0 Set istehsalçının təlimatlarına uyğun olaraq istifadə edilmişdir, istisna olmaqla, hər massiv üçün 10-dan başlayaraq ayrı-ayrı etiketləmə reaksiyaları istifadə edilmişdir. μg ümumi RNT.

Döşəmə massivi məlumatlarının təhlili

Biz [41]-də təsvir edilən TileShuffle alqoritmini qərəzsiz şəkildə ifadə edilmiş və diferensial şəkildə ifadə olunan genomik intervalları müəyyən etmək üçün istifadə etdik. Qısaca olaraq, TileShuffle ifadə siqnallarını fon səs-küyündən fərqləndirir və ümumi kirəmit massivinin meyllərini nəzərə alır. Çarpaz hibridləşmə təsirlərini azaltmaq üçün pəncərələrdən istifadə edilmişdir. Pəncərələrin əhəmiyyəti empirik istifadə edərək qiymətləndirildi q-massivdə zondların təkrar dəyişdirilməsi ilə təxmin edilən dəyərlər. Zondlar ardıcıllıqlarının GC məzmununa görə yığılmışdır və müxtəlif qutulara aid zondlar permutasiya zamanı dəyişdirilə bilməz. Diferensial ifadənin təhlili oxşar şəkildə həyata keçirildi. Burada, diferensial ifadənin ölçüləri kimi hər iki hüceyrə vəziyyətində kirəmit massivləri arasında log-qat-dəyişikliklərdən istifadə edilmişdir. Ardıcıllığa xas effektlər ləğv edildiyindən, yaxınlıq bağlaması bu kontekstdə köhnəlmişdir. Tədqiq olunan şərtlərdən ən azı birində diferensial şəkildə ifadə edilmiş intervalların da fon paylanmasına nisbətən əhəmiyyətli dərəcədə ifadə edilməsini tələb etməklə aşkarlama limitində siqnal intensivliyinin dəyişməsini diferensial ifadə kimi nəzərdən keçirməkdən qaçdıq. Belə intervallar deyilir DE-TARs. Bu, adi mikroarray məlumat analizində ümumi qeyri-spesifik filtrasiyaya bənzəyir.

Affymetrix Human Whole Genome Tiling Array 1.0 Set xam siqnal intensivliyi Affymetrix BPMAP fayllarından istifadə edərək insan genomunun NCBI36 versiyasına uyğunlaşdırılıb [85]. İfadə edilmiş seqmentlər TileShuffle parametr parametrləri ilə aşkar edilmişdir: pəncərə ölçüsü =200, pəncərə hesabı pəncərədəki bütün zondların siqnal intensivliyi üzərində maksimal və minimal dəyərlərlə kəsilmiş arifmetik orta kimi müəyyən edilmişdir, permütasyonların sayı =10,000 və GC sayı siniflər = 4. Bütün pəncərələr tənzimlənir P<0.05-ə görə Benjamini və Hochberg [86] əhəmiyyətli dərəcədə ifadə edildi. DE-TAR-lar tənzimlənən TileShuffle intervalları ilə diferensial şəkildə ifadə edilir P<0.005 (pəncərə ölçüsü =200, pəncərə hesabı müvafiq əhəmiyyətli şəkildə ifadə edilmiş pəncərələr üçün müşahidə edildiyi kimi əks davranışa malik bütün zondları ləğv edən log-qat-dəyişiklik kimi müəyyən edilmişdir, permutasiyaların sayı =100,000 və GC siniflərinin sayı =1). Nəhayət, [87] istifadə edərək, əhəmiyyətli dərəcədə ifadə edilmiş və bütün əhəmiyyətli dərəcədə diferensial şəkildə ifadə edilmiş seqmentlərin genom koordinatları GRCh37 (hg19) səviyyəsinə qaldırıldı.

Bir sıra müəyyən etmək vicdanlıkodlaşdırılmayan seqmentlər

Zülal kodlaşdırma annotasiyası ilə üst-üstə düşməkdən başqa, biz TAR və DE-TAR-larda ehtimal olunan zülal kodlayan seqmentləri proqnozlaşdırmaq üçün əsasən RNAkoda[88] etibar etdik. RNAcode sinonim amin turşularının dəyişdirilməsini, oxu çərçivəsinin qorunmasını və vaxtından əvvəl dayanma kodonlarının meydana gəlməsini nəzərə alır. [90]-dan yüklənmiş 46 onurğalı genomu üçün genom miqyaslı Multiz düzülüşünə [89] tətbiq edilmişdir. RNA kodu olan bütün seqmentlərP<0,05 hesab edilmişdir de novo protein kodlayan bölgələr. Tənzimlənməkdən çəkindik P çox etibarlı zülal kodlayan seqmentlər dəsti (yəni yalan pozitivlərin sayının azaldılması) ilə deyil, kodlaşdırılmayan kimi yanlış təfsir edilən regionların sayını azaltmaqla (yəni yalançı neqativlərin sayını azaltmaqla) maraqlandığımız üçün çoxsaylı sınaq üçün dəyərlər. ). Bir RNA koduP<0,05 nəticə 84,8 oldu% həssaslıq (Gencode v12-də qeyd edilmiş məlum zülal kodlaşdıran ekzonlara görə) və 97.2% spesifiklik (zülal kodlayan eksonların uzunluğunun paylanmasını və təkrar məzmununu qoruyan 10.000 nümunə intergenik intervala görə). RNAkod, DNT ardıcıllığı kifayət qədər qorunmadığı üçün, RNAkod hesabı olmayan genomik DNT uzantılarını tərk edən ən azı üç təkamüllə əlaqəli ardıcıllığın giriş uyğunlaşdırılmasını tələb edir.

Vicdanlı intergenik və intronik bölgələrdə kodlaşdırılmayan intervallar əhəmiyyətli dərəcədə ifadə edilmiş və differensial şəkildə ifadə edilmiş seqmentlərdən qurulmuşdur: (i) məlum zülal kodlaşdıran transkript izoformalarının (Gencode v12 [46], UCSC genləri [91], RefSeq) üst-üstə düşən bütün nukleotidləri çıxarmaqla [92] və ya Ensembl[93] gen annotasiyası) və ya məlum psevdogenlər (Gencode v12), (ii) proqnozlaşdırılan zülal kodlaşdırma seqmentləri ilə üst-üstə düşən bütün nukleotidlərin çıxarılması (RNAcode[88]), (iii) RNAcode ilə təsnif edilməyən bütün seqmentlərin çıxarılması məlum insan amin turşusu ardıcıllığı ilə ardıcıl oxşarlıq (7 mart 2012-ci il tarixli RefSeq verilənlər bazası, söz ölçüsü 3[94] ilə tblastn və e<0.05) və (iv) insanlarda indiyə qədər təsvir edilən ən kiçik ncRNA növləri kimi – kiçikRNA-lar və birləşmə yeri RNT-ləri – uzunluğu 17 ilə 18 bp arasındadır, 17 bp-dən kiçik qalan intervallar atıldı.

MakroRNT-lərin aşkarlanması

Yuxarıda qeyd olunan statistik plitələr massivi məlumatlarının təhlili yüksək və ya fərqli şəkildə ifadə edilmiş hesab edilən seqmentləri bildirir. Fərdi seqmentlər adətən qısa olur, lakin çox vaxt böyük genomik intervallarda güclü zənginləşmiş görünür. Seqmentlərin bu cür yığılmaları daxilindəki boşluqlar siqnal intensivliyindəki dəyişikliklər, intronik bölgələrdə siqnalın düşməsi və ya plitələr massivi ilə əhatə olunmayan təkrar bölgələr nəticəsində yarana bilər. Əhəmiyyətli seqmentlərin yüksək zənginləşdiyi regionlar beləliklə, böyük bioloji cəhətdən müvafiq obyektləri əks etdirə bilər. Maksimum məsafə ilə seqmentlərin birləşdirilməsi yalnız aşağı ayırdetmədə eyni mənzərəni yaradır, lakin yerli yığılmaları müəyyən etmək üçün qeyri-adekvatdır. Bunun əvəzinə, stairFinder iki ağırlıqlı nüvələrdən (məsələn, [95]-ə baxın) və seqmentlərin mərkəzi mövqeləri ilə təmsil olunduğu və uzunluğu ilə ölçüldüyü verilmiş bant genişliyindən istifadə edərək seqment sıxlığının qiymətləndirilməsinə əsaslanır. Nüvənin bant genişliyi nəticədə hesablamaya əhəmiyyətli dərəcədə təsir edən hamarlaşdırıcı parametrdir, çünki daha böyük bant genişliyi daha çox seqmenti bir sıxlıq zirvəsinə birləşdirməyə meyllidir. 100.000 bant genişliyi məlum annotasiyaya nisbətən ən yaxşı nəticələri verdi. Hər bir təxmin edilən zirvə, o cümlədən onun cinah sıxlığı minimumu, daha sonra tək qısa kənar seqmentləri istisna etmək üçün daşqın prosedurundan istifadə edərək yığılma sərhədlərini müəyyən etmək üçün işlənmişdir. Daha dəqiq desək, sərhədlər iki cinah minimumu arasında ən sol və ən sağ mövqelər kimi müəyyən edilmişdir, burada sıxlıq təxmini yerli daşqın səviyyəsindən yuxarı qalır və bu, verilmiş səviyyə parametrinə (0≤level≤1) vurulan cari zirvəyə qoyulur. Biz 50% yerli daşqın səviyyəsindən istifadə etdik. Daşqın səviyyəsinin 0-a təyin edilməsi beləliklə, cinahda olan minimumları yığılma bölgəsinin sərhədi kimi müəyyən edir. Son mərhələdə bir-biri ilə üst-üstə düşən akkumulyasiya bölgələri birləşdirildi. StairFinder proqramı bu birləşmiş bölgələri onların seqment əhatə dairəsi və silueti haqqında məlumatla birlikdə qruplaşma tədbiri kimi təqdim edir.

Annotasiya kateqoriyaları

İstifadə olunmuş annotasiya dəstlərinin ətraflı siyahısı Əlavə fayl 1-də verilmişdir: Bölmə 7.2 və Cədvəl S28.

Annotasiyaların üst-üstə düşmələrinin statistik təhlili

Annotasiya dəstləri ilə üst-üstə düşmə R versiyası 2.14.2 [96] və Biokeçiricilər kitabxanası genomuntervalları[97] istifadə edərək hesablanmışdır. Paralel işləməyə imkan vermək üçün daha sonra R kitabxanasından Snow-dan istifadə etdik [98]. Üç eksperimental parametrin (STAT3, p53 və hüceyrə dövrü) hər biri üçün xüsusi annotasiya dəsti ilə üst-üstə düşmə aşağıdakı şərtlərlə hesablanmışdır: (i) xüsusi annotasiya ilə üst-üstə düşən DE-TAR-da nukleotidlərin mütləq sayı və (ii) ) müşahidə edilən nisbi üst-üstə düşmənin orta nisbi üst-üstə düşmə ehtimalı nisbəti N=100 təsadüfi fon siyahıları. Hər bir fon siyahısı, RepeatMasker versiyası Open-3.0[99] tərəfindən qeyd edilən montaj boşluqları və təkrar bölgələr istisna olmaqla, müvafiq DE-TAR-lar üçün müşahidə edilən eyni uzunluq paylanmasına malik təsadüfi yaradılmış genomik intervallardan ibarətdir. Hər bir siyahıda DE-TAR-dakı qədər intervallar var. üçün nümunə sahəsi vicdanlı kodlaşdırılmayan intergenik DE-TARs və vicdanlı kodlaşdırılmayan intronik DE-TARs intergenik bölgələrə (Gencode buraxılışı v12, UCSC genlərindən, RefSeq və Ensembl genlərindən əldə edilən zülal kodlayan gen annotasiyasının tamamlayıcısı) və ya intronik bölgələrə (zülal kimi qeyd edilən heç bir eksonla üst-üstə düşməyən bütün nukleotidlər) azaldıldı. - Gencode buraxılışı v12-də kodlaşdırma eksonu, UCSC genləri, RefSeq və ya Ensembl genləri). Müşahidə edilmiş əmsallar, təsadüfi əmsallar və ehtimal nisbətləri aşağıdakı kimi müəyyən edilir:


Gələcək Suallar

Yuxarıda təsvir edildiyi kimi, qocalmanın və xəstəliklərin tənzimlənməsində stress müqavimətinin və stressdən qaynaqlanan zərərin əhəmiyyətini göstərən həm əsas model, həm də insan nümunələri var. İnsan sağlamlığını gücləndirmək üçün bu əlaqədən istifadə etmək potensialı qeyri-müəyyəndir, lakin çox cəlbedicidir, çünki stress həm ətraf mühitdə, həm də fərdlərin reaksiyalarında dəyişdirilə bilər. Fərz edilən stress-uzunömürlülük əlaqəsini aydınlaşdırmaq və bizi ən mümkün və perspektivli müdaxilələrə aparmağa kömək etmək üçün yuxarıda təsvir edilən boşluqları doldurmaq üçün bir neçə əsas suala müraciət edilməlidir.

Stress hansı şərtlərdə xəstəlik prosesləri ilə əlaqələndirilir?

Stressin hansı növləri qocalma biologiyası və ya xüsusi xəstəlik prosesləri ilə əlaqələndirilir? Hansı hüceyrə və neyroendokrin dəyişikliklər bu əlaqələrə vasitəçilik edir? Kiçik orqanizmlərdə stress biologiyasının tədqiqləri sosial-psixoloji stress və insan xəstəlik riski arasındakı əlaqəni başa düşməyimizə mənalı kömək edə bilərmi? Aydındır ki, stressorun növü və müddəti, hormesislə zərərin əhəmiyyətli bir müəyyənedicisidir. Məsələn, kəskin psixoloji stress hüceyrə vasitəçiliyi ilə immun reaksiyaları gücləndirə bilər, halbuki xroniki məruz qalma gəmiricilərdə onu zəiflədə bilər (19). Heyvan modellərində gücləndirici və zərərli təsirlər arasında keçidi nəyin idarə etdiyini müəyyən etmək faydalı ola bilər. Bundan əlavə, inkişaf dövründə, həyatın erkən dövründə, yaşlı orqanizmlərdə fərqli təsirlər hansılardır? Bu, yaxşı və pis stressi daha yaxşı başa düşmək üçün sahəni "stressin" daha dəqiq təhlilinə doğru hərəkət etdirə bilər ki, bu zaman inkişaf dövrlərində stress ən faydalı və zərərli təsirlərə malik ola bilər və stressorun zəhərli və hədsiz hala gəldiyi dönmə nöqtəsi. . Bu keçiddə iştirak edən molekulyar oyunçuların müəyyən edilməsi bu sahədə əsas boşluqdur.

İnsanlarda bu sual daha mürəkkəb olur, çünki stresə məruz qalmaların geniş spektri və stres cavab növləri. Biz xroniki stressorlara təbii təsirlərə arxalanırıq və reaksiyalar depressiya və xəstəlikdən tutmuş psixoloji dayanıqlığa qədər dəyişir. Təhlükəsiz bağlılıq, ali təhsil səviyyəsi və sosial dəstək kimi sosial faktorların artıq stresdən qoruyan və faydalı təsirlərə malik olduğu məlumdur və uzunömürlülük tədqiqatlarında nəzərə alına bilməz.

Stress altında xüsusi yollarla cavab vermək üçün bioloji meyllərin öyrənilməsi yeni bir sərhəddir. Hüceyrə qocalma mexanizmlərinə diqqət yetirən son tədqiqatlar göstərdiyi kimi, insanın ümumi stressorlara reaksiya diapazonu qismən genotipdən asılıdır (20). Bunlar nisbətən kiçik təsirlər olsa da, Həssas Təbabətə doğru yeni hərəkatın bir hissəsi olaraq müalicələrə diqqət yetirmək və onları uyğunlaşdırmaq qabiliyyətimizə töhfə verəcəklər. Növbəti addımlara genotiplərin diapazonunu və gen-gen qarşılıqlı təsirlərini və bunların fərdləri mənfi ətraf mühitdən necə qoruduğunu, həmçinin Gen × Ətraf mühitin qarşılıqlı təsirlərini başa düşmək daxildir. Sonradan, ən həssas olanların müəyyən edilməsi və ətraf mühitin sağlamlıq və dayanıqlılıq üçün ən əlverişli olması üçün formalaşdırılması yaşlanma əleyhinə müdaxilələr üçün əsas mərkəz olmalıdır.

Stressə məruz qalma və stresə hüceyrə reaksiyası qocalmanı necə tənzimləyir? Stressin Molekulyar və Hüceyrə Səviyyəsində Təsirinin Müəyyən edilməsində Hansı Eksperimental Modellər Faydalı ola bilər?

Kalori məhdudiyyəti və GH/IGF-1 çatışmazlığı, enerji mübadiləsini və toksinlərin çıxarılmasını dəyişdirən və fizioloji stress amillərinə cavabı yaxşılaşdıra bilən müəyyən yollar vasitəsilə aşağı növlərdə uzunömürlülüyə səbəb olur. Bu tədqiqatların heç biri psixoloji stress faktorlarını araşdırmayıb. Əsas tədqiqatlarda hələ də əsas suallar var, məsələn, uzunömürlülük münasibətlərinə qarşı stress müqavimətini mexaniki olaraq necə başa düşmək və əlaqənin hansı aspektlərinin müdaxilə üçün ən açıq ola biləcəyi kimi (21). Bu yaxınlarda López-Otín və iş yoldaşları tərəfindən təklif olunan qocalmanın doqquz əlamətindən (bax Şəkil 1) (22), bəziləri artıq stress reaksiyası ilə əlaqələndirilmişdir (3). Heyvan tədqiqatlarında indiyə qədər araşdırılan yollara proteostazın itirilməsi və beyindəki xüsusi lokuslarda epigenetik dəyişikliklər daxildir. İnsanlarda genomik qeyri-sabitlik (DNT zədələnməsi), telomerin aşınması və müəyyən gen ifadə nümunələri ilə psixoloji stress arasında əlaqələr araşdırılmışdır.

Stressə qarşı müqavimət qocalmanın əlamətlərinin əsasını təşkil edə bilər: Bu insanlara aiddirmi? (Lopez-Otin və başqalarının icazəsi ilə uyğunlaşdırılmışdır (22)).


Genetik artıqlıq

Genetik Qarşılıqlı Əlaqələr Genetik Artıqlıq üçün Eksperimental Çərçivə Təmin edir

Genetik qarşılıqlı təsirlər (həmçinin epistatik qarşılıqlı təsirlər və ya epistaz kimi istinad edilir) eksperimental olaraq genetik artıqlığın öyrənilməsi üçün bir çərçivə təmin edir. Hər iki genin eyni vaxtda pozulması hər iki tək pozğunluğun fenotipləri tərəfindən gözlənilməyən bir fenotiplə nəticələnərsə, iki genin genetik qarşılıqlı əlaqədə olduğu deyilir. Məsələn, meydana gələn orqanizmdə uyğunluğun təəccüblü azalması ilə nəticələnən iki genetik pozğunluq tez-tez iki gen arasında genetik artıqlığın sübutu kimi göstərilir. Məsələn, A və B genlərinin ayrı-ayrılıqda silinməsi heç bir nəzərə çarpan fenotiplə nəticələnmirsə, lakin onların eyni vaxtda silinməsi həyat qabiliyyəti olmayan bir orqanizmlə nəticələnirsə, A və B-nin müəyyən dərəcədə genetik olaraq lazımsız olduğunu gözləmək olar. Beləliklə, uyğunluğun və ya başqa bir fenotipin kəmiyyətcə ölçülməsi bu cür artıqlıqların dəqiq aşkarlanmasına imkan verə bilər. Məsələn, əgər genetik pozğunluğun genlərə uyğunluğux'dir fx vəhşi tipə nisbətən, sonra narahat edən A və B genlərinin təsirlərinin müstəqil olduğunu fərz etsək, biz birləşmiş pozğunluqların uyğunluğunu gözləyirik fAB tək pozğunluqların uyğunluğunun hasilinə bərabər olsun: fAB = fAfB. Əgər əksinə, fAB -dən əhəmiyyətli dərəcədə azdır fAfB, onda A və B-nin mənfi qarşılıqlı təsir göstərdiyi deyilir (sintetik və ya kompensasiyaedici qarşılıqlı təsir), bu da genetik artıqlığın göstəricisidir.

Genetik qarşılıqlı əlaqə yuxarıda təsvir edilən genetik artıqlıq modelini eksperimental qiymətləndirmək üçün istifadə edilə bilər. Dublikat cütlər tez-tez kompensasiya xarakteri daşıyır: məsələn, çörəkçi mayasındakı ikiqat mutantlar üzərində aparılan son genişmiqyaslı təcrübələr göstərdi ki, təkrarlanan cütlərin ~30%-i təsadüfi cütlər arasında yalnız 1-2% fon nisbəti ilə müqayisədə mənfi genetik qarşılıqlı əlaqə nümayiş etdirir. genlər. Gen dublikatları nisbətən ümumi olsa da, dublikatlar arasında qarşılıqlı əlaqə müşahidə olunan cüt-cüt genetik artıqlığın yalnız kiçik bir hissəsini təşkil edir. Mayada eyni genişmiqyaslı araşdırma, təkrarlanan cütlərin yalnız yüzlərlə on minlərlə mənfi qarşılıqlı əlaqəni təşkil etdiyini, genlərin təkrarlanmasının müşahidə olunan genetik artıqlığın yalnız kiçik bir hissəsini izah etdiyini göstərir. Genetik artıqlığın digər hallarının əksəriyyəti az və ya heç bir birbaşa ardıcıllıq oxşarlığı nümayiş etdirməyən lazımsız yollar arasında baş verir. Maya üzərində aparılan bu genişmiqyaslı tədqiqatlar sintetik genetik qarşılıqlı təsirlərin yüksək modul olduğunu nümayiş etdirdi: əgər iki yol kompensasiya funksiyasını yerinə yetirirsə, bir yoldakı bütün genlər ikinci yoldakı bütün genlərlə genetik qarşılıqlı əlaqəni göstərir. Göstərilmişdir ki, mayada müşahidə olunan cüt genetik artıqlıq hallarının böyük əksəriyyəti "modullar arası" qarşılıqlı təsirlərə nümunədir. Bununla belə, bu tendensiyaların daha mürəkkəb orqanizmlərə şamil olub-olmadığı hələ də aydın deyil.


Müzakirə

Maddələr mübadiləsinin irimiqyaslı kinetik modellərinin qurulmasına mane olan uzun müddətdir davam edən maneələr yüksək məhsuldarlıq texnologiyalarının inkişafı və hesablama analizlərinin köməyi ilə aradan qaldırılır. Modelçilər indi bioloji sistemlərin ardıcıl riyazi təsvirlərini yaratmaq üçün getdikcə əlçatan olan tikinti bloklarını birləşdirmək problemi ilə üzləşirlər. Burada, transkripsiya tənzimlənməsi və metabolizmi mexaniki şəkildə əlaqələndirən geniş miqyaslı kinetik modellərin qurulması üçün modelləşdirmə çərçivəsini inkişaf etdirmək səylərimizi təqdim etdik. Bu, fluxome, metabolome və gen ifadə məlumatlarından mürəkkəb fizioloji əlaqələri başa düşməyə imkan verdi. Metodumuzun bu əlaqələri ələ keçirmək qabiliyyətini, müxtəlif təcrübələri simulyasiya etmək üçün çevikliyini və cavabını təhlil edərək modelləşdirmə yaxınlaşmaları və məlumat qeyri-müəyyənliyi ilə bağlı möhkəmliyini nümayiş etdirdik. S. cerevisiae müxtəlif stres şəraitində. Əhəmiyyətli odur ki, bizim yanaşmamız digər tibbi və sənaye əhəmiyyəti olan orqanizmlərə (və ya çoxhüceyrəli orqanizmlərdə hüceyrə tiplərinə) tətbiq oluna bilər ki, onlar üçün metabolik şəbəkənin yenidən qurulması, metabolik axının ölçülməsi və maraq şərtləri üçün gen ifadəsi məlumatları mövcuddur.

Metod geniş miqyaslı modelləşdirmə problemlərinin səmərəli həllini təmin edir

Böyük miqyaslı kinetik modellərin qurulmasında əsas problemlərdən biri uyğun reaksiya sürəti ifadələrinin müəyyən edilməsidir. Mexanik reaksiya sürətinin ifadələrini hər bir halda müəyyən etmək əvəzinə, bəzi yanaşmalar metabolik şəbəkəni avtomatlaşdırılmış və ya yarı avtomatlaşdırılmış şəkildə kinetik modelə çevirmək üçün ümumi ifadələrə əsaslanaraq bu prosesi asanlaşdırır. Log-xətti kinetika [32], Michaelis-Menten tipli kinetika [33], “rahatlıq” kinetikası [19] və ya GMA kinetikası [23] kimi müxtəlif ümumi formalar təklif edilmişdir. GMA kinetikasından, məsələn, ansambl modelləşdirməsində [20] və kütləvi hərəkətli stoxiometrik simulyasiya (MASS) modellərində [21] istifadə olunur. Ansambl modelləşdirmə və MASS modellərində enzimatik reaksiyalar elementar addımlara parçalanır və sonra hər bir addım kütlə hərəkəti kinetikasından istifadə etməklə modelləşdirilir. Parçalanma modelin həllini artırır, fermentlərin doyma davranışını qoruyur və parametrlərin qiymətləndirilməsi problemini sadələşdirir, lakin modelin ölçüsünü (yəni, dinamik dəyişənlərin və model parametrlərinin sayını) və məlumatların miqdarını əhəmiyyətli dərəcədə artırmaq qiymətinə. parametr dəyərlərini qiymətləndirmək üçün tələb olunur. Bunun əksinə olaraq, biz birbaşa mövcud eksperimental məlumatlardan əldə edilə bilən minimal sayda parametr tələb edən xüsusi GMA kinetikasından istifadə etdik (bax. Metodlar və Əlavə Fayl 1). Üstəlik, modelin ölçüsünü artırmamaq üçün fermentativ reaksiyalar elementar mərhələlərə parçalanmadı.

Digər problem model parametrlərinin qiymətlərinin müəyyən edilməsidir. Bu problemin həllində çətinlik kinetik ifadələrin forması və eksperimental məlumatların mövcudluğu ilə bağlıdır. Əgər eksperimental məlumatlar mövcud deyilsə, log-xətti kinetika və “rahatlıq” kinetikası kimi yanaşmalar parametr dəyərləri üçün ədəbiyyatın öyrənilməsini tələb edir ki, bu da (xüsusi bir təcrübəni simulyasiya etmək üçün müxtəlif şərtlərdən parametr dəyərlərinin birləşdirilməsinin etibarlılığına şübhə ilə yanaşı) iri miqyaslı modellər üçün qeyri-mümkündür. GMA kinetikasından istifadə edən yanaşmalar ədəbiyyat mədənçiliyindən qismən çəkinir. MASS modelləşdirmə kimi bu yanaşmalarda [21], ədəbiyyatdan toplanmış termodinamik məlumat (məsələn, tarazlıq sabitləri, Gibbs sərbəst enerjiləri və s.) qalan modeli qiymətləndirmək üçün eksperimental olaraq müəyyən edilmiş metabolit və/yaxud ferment konsentrasiyaları və axının paylanması ilə birləşdirilir. parametrləri (yəni, sürət sabitləri). Natamam məlumatların ümumi halında, çatışmayan məlumat "tipik" dəyərlərə yaxınlaşır və ya eksperimental müşahidələrlə razılaşan modellər üçün yoxlanılan modellər ansamblı yaratmaq üçün təsadüfi yaradılır [20]. "Səmimiyyət" xüsusiyyətinə əsaslanaraq, "tipik" dəyərlərdən istifadə edərək parametrləşdirilmiş modellərin kifayət qədər yaxşı performans göstərəcəyini gözləyirik. Bununla belə, tipik dəyərlər ümumiyyətlə nisbətən geniş diapazonlara düşür və bu, müəyyən bir şərti simulyasiya etmək üçün parametr dəyərlərinin seçilməsini qeyri-ciddi vəzifəyə çevirir. Bunun əksinə olaraq, istifadə etdiyimiz dərəcə ifadələri model parametrlərinin böyük hissəsini (227-dən 221-i) birbaşa mövcud eksperimental məlumatlardan (yəni, axının paylanması və gen ifadəsinə bax Metodlar və Əlavə Fayl 1-ə baxın) asanlıqla əldə etməyə imkan verdi. Üstəlik, biz ədəbiyyatı kəşf etməkdən və ya tək bir parametr qəbul edərək termodinamik parametrlər üçün təsadüfi yaradılmış dəyərlərdən istifadə etməkdən yayındıq (β) irəli və geri reaksiya sürətlərini bütün geri dönən reaksiyalar üçün ümumi sürətlə əlaqələndirmək üçün. Qismən bioloji sistemlərin “səliqəsizliyi” xüsusiyyətindən ilhamlanan bu kobud yaxınlaşma burada tədqiq edilən nümunələr üçün təəccüblü dərəcədə yaxşı işləmişdir. Hüceyrədənkənar metabolitlərin qəbulu və istehsal dərəcələri mövcud olan yeganə metabolik məlumat olsa belə, metodumuz yaxşı nəticə verdi. S. cerevisiae WOA-lara qarşı dözümlülük (histidin aclığı altında yalnız hüceyrədənkənar metabolitlərin qəbulu və istehsal dərəcələrindən istifadə edən simulyasiyalar üçün Əlavə Fayl 1-ə baxın).

Metodumuzun əlavə bir atributu, fərqli şərtləri simulyasiya etmək üçün modeli parametrləşdirmək üçün gen ifadəsi məlumatlarının istifadəsidir, bu element kontekstə uyğun modellər yaratmaq üçün məhdudiyyətə əsaslanan yanaşmalarda istifadə edilmişdir [7-10], lakin hələ də heç bir problem yoxdur. digər kinetik modelləşdirmə yanaşmalarında tam istifadə olunur. İstisna Bruck və başqalarının işidir. [34], burada gen ifadəsinin kinetik modeli ilə inteqrasiya edilmişdir S. cerevisiae Teusink və başqaları tərəfindən hazırlanmış mexaniki modelə əsaslanan qlikoliz. [35]. Bununla belə, Bruck et al. [34] modelin təqlid etdikləri bütün şərtlərdən alınan məlumatlara uyğunlaşdırılması üçün 31 parametrdən ibarət alt çoxluğu təxmin etdi və gen ifadəsi məlumatları olmadan simulyasiyalar təqdim etmədi, gen ifadəsi dəyişikliklərinin töhfəsinin qiymətləndirilməsinə mane oldu. Bunun əksinə olaraq, modellərimiz uyğun parametrlərin daha kiçik bir hissəsi ilə metabolik reaksiyaları simulyasiya edə bildi və təhlilimiz model proqnozlarında gen ifadəsinin mühüm rolunu göstərdi. Nəzərə alın ki, digər şərtləri simulyasiya etmək üçün gen ifadəsi məlumatlarının tələb edilməsi də zəiflik sayıla bilər, lakin heç bir başqa model təhlil etdiyimiz şəbəkənin ölçüsü sistemləri üçün zülal/gen ifadə dəyişikliklərinin proqnozunu ehtiva etmir.

Qurulmuş modellər bioloji anlayışlar yaratdı

Biz nümayiş etdirdik ki, qurulmuş modellər fərdi cavabların təhlilindən başa düşmək çətin olacaq anlayışlar yaratmaq üçün transkripsiya və metabolik cavabları birləşdirə bildi. Məsələn, onların təhlilində S. cerevisiae WOAs cavab, Abbott et al. [24] diferensial şəkildə ifadə olunan genləri ifadə dəyişikliyi iki dəfədən çox olanlar və saxta kəşf nisbəti 0,5%-dən aşağı olanlar kimi müəyyən etdilər. Bu meyarlarla onlar hər bir müalicə şəraitində yüzlərlə diferensial şəkildə ifadə olunan gen tapdılar, lakin bütün müalicə şərtlərində yuxarı tənzimlənən yalnız 14 gen tapdılar. Buna görə də, onlar WOA-lara ümumi (yəni, bütün müalicələr üçün ümumi) transkripsiya reaksiyasının minimal olduğu qənaətinə gəldilər və xüsusi müalicə şərtlərinə spesifik cavablara daha çox əhəmiyyət verilməsini təklif etdilər. Biz razıyıq ki, xüsusi cavablara diqqət yetirilməlidir, lakin təhlilimiz onu da göstərir ki, bir neçə genin iştirak etməsinə baxmayaraq, ümumi reaksiya WOA tolerantlığına töhfə verən əsas amildir. Simulyasiya nəticələrimizə əsasən, biz bunu fərz edirik S. cerevisiae bütün müalicə şəraitində tolerantlığı artırmaq üçün iki reaksiyanın (qlükozanın alınması-fosforilasiyası və piruvatın asetaldehidə dekarboksilləşməsi) ifadə səviyyələrini sıx şəkildə tənzimləyir. Birincisi, bu ümumi cavab Abbott və digərlərində müəyyən edilməmişdir. [24] təhlili, çünki bu reaksiyalar üçün gen ifadə dəyişiklikləri diferensial şəkildə ifadə olunan genlər üçün onların meyarlarına cavab vermədi (bax. Əlavə Fayl 1). İkincisi, biz təxmin etdik ki, bu iki reaksiyanın tənzimlənməsi WOA-lara qarşı dözümlülüyün artmasının çox hissəsini təşkil edir (Şəkil 8 və Cədvəl 5). Əgər doğrudursa, bu fərziyyə bunu nəzərdə tutur S. cerevisiae bu stressorlara uyğunlaşma üçün vacib olan WOA-lara ümumi cavab verir.

Metabolik şəbəkədə vacib reaksiyaların müəyyən edilməsi bir neçə modelə əsaslanan yanaşmaların əsas məqsədlərindən biri olmuşdur. Məsələn, Kummel et al. [36] tarazlıqdan uzaq reaksiyaların tənzimlənmə ehtimalının daha çox olduğunu fərz edərək, tənzimlənən reaksiyaları müəyyən etmək üçün termodinamikaya əsaslanan bir üsul hazırladı. Bizim metodumuzdan fərqli olaraq, onların yanaşması heç bir kinetik məlumatdan istifadə etmir, lakin termodinamik və metabolom məlumatları tələb edir. Başqa bir misalda Smallbone et al. [22] bir genom miqyaslı metabolik şəbəkədə biokütlə istehsalına ən çox nəzarət edən reaksiyaları müəyyən etmək üçün metabolik nəzarət analizi ilə log-xətti kinetikanı birləşdirdi [37, 38] S. cerevisiae. Bu səylərə bənzər şəkildə, bizim metodumuz xüsusi şərtlər altında mühüm tənzimlənən reaksiyaları müəyyən edə bildi. Bununla belə, bizim metodumuz həm də hüceyrənin bu cür reaksiyaları transkripsiya tənzimləməsi vasitəsilə necə tənzimlədiyi və bu reaksiyanın onun fenotipində necə əks olunduğu barədə mexaniki anlayışlar təmin etmişdir.

Tənzimləyici və metabolik reaksiyaları əlaqələndirmək üçün başqa bir səydə, Moxley et al. [25] gen ifadə dəyişikliklərindən istifadə edərək metabolik axınlarda dəyişiklikləri proqnozlaşdırmaq üçün hibrid yanaşma təklif etdi. Onların yanaşması, gen ifadəsinin dəyişməsi və axınının daha az metabolit-ferment qarşılıqlı əlaqəsi (ferment və onun fəaliyyətini tənzimləyən metabolitlər arasında metabolit-ferment qarşılıqlı əlaqəsi mövcuddur) ilə daha çox əlaqəli olduğu fərziyyəsinə əsaslanırdı. Beləliklə, onların yanaşması metabolik şəbəkə modelini metabolit-ferment qarşılıqlı əlaqə şəbəkəsi ilə birləşdirdi. Bu yanaşmadan istifadə edərək, nisbətən yüksək korrelyasiyaya malik olan axın dəyişikliklərini proqnozlaşdırdılar (ρ = 0,80) reaksiyaların alt çoxluğu üçün eksperimental olaraq təxmin edilən axını dəyişiklikləri ilə. Eyni alt qrup üçün model proqnozlarımız xeyli yüksək korrelyasiya göstərdi (ρ = 0,96). Üstəlik, bizim metodumuz daha az məlumat tələb edirdi, çünki metabolit-ferment qarşılıqlı şəbəkəsi haqqında biliyə ehtiyac yoxdur. Maraqlıdır ki, onların yalnız metabolik şəbəkə modelindən istifadə edərək (metabolit-ferment qarşılıqlı təsirini nəzərə almadan) proqnozları oxşar idi. ρ şəbəkə strukturunun onun funksiyasına verdiyi böyük töhfəni əks etdirən təxminən 0,75. Bioloji anlayışlar baxımından onlar qlisin sintezi axınının yenidən bölüşdürülməsini müşahidə etdilər. Treonindən qlisin istehsalının artmasına əlaqəli genlərin artan ifadəsi ilə vasitəçilik etdiyini təklif etdilər, lakin onlar serindən qlisinə axının niyə azaldığını tam izah etmirlər. Təhlilimiz, serindən qlisinə axının azalmasının tetrahidrofolatın azalması ilə bağlı ola biləcəyini əsaslandırdı, bu da öz növbəsində, 3-AT-nin hədəfdən kənar inhibe edilməsinə səbəb ola bilər. Bundan əlavə və onların yanaşmasından fərqli olaraq, bizim metodumuz konsentrasiyanın dəyişməsini də proqnozlaşdırırdı. Əslində, biz vəziyyətə aid məlumatları birbaşa model parametrləri kimi istifadə edərək və yalnız beş uyğun parametrdən istifadə edərək oxşar səviyyəli dəqiqlik yaradan digər modelləşdirmə səylərindən xəbərsizik.

Zülal aktivliyi dəyişikliklərini parametrləşdirmək üçün gen ifadə dəyişikliklərinin istifadəsi ilə bağlı əlavə bir fərziyyə bizim simulyasiya nəticələrimizdən əldə edilə bilər. Biz post-tərcümə və digər tənzimləmə mexanizmlərini buraxdıq, lakin model proqnozları eksperimental məlumatlara uyğun idi.Bu, metabolik şəbəkə və burada nəzərdən keçirilən təcrübələr üçün transkripsiyanın tənzimlənməsinin sistem səviyyəsində cavabı tənzimləyən əsas mexanizm olduğunu göstərir. Üstəlik, model proqnozlarının dəqiqliyi, eksperimental müşahidələrlə razılaşaraq, gen ifadə dəyişikliklərinin zülal səviyyəsinin dəyişməsi üçün yaxşı bir təxmin olduğunu göstərir [27, 39].

Əlavə inkişaflar

Təklif olunan metodun stabil vəziyyət simulyasiyaları üçün metabolit konsentrasiyalarının mütləq dəyərləri haqqında biliyə ehtiyacı yoxdur, lakin bunlar keçici davranışın təhlili üçün tələb olunur. Analitik üsulların inkişafı metabolitlərin konsentrasiyasının ölçülməsinin dəqiqliyini və əhatə dairəsini artırdı. Bununla belə, bu cür məlumatlar hələ də ümumiyyətlə natamamdır və buna görə də çatışmayan məlumatlar təxmin edilməli və ya ehtimal edilməlidir. Dinamik davranışı təsvir etmək üçün metabolit konsentrasiyalarının tələbinin oxşar modelləşdirmə yanaşmaları üçün ümumi olduğunu unutmayın. Beləliklə, təklif olunan modelləşdirmə çərçivəsinin metabolik proseslərlə əlaqəli dinamik və keçici xassələri təsvir edərkən necə yerinə yetirdiyini araşdırmaq qalır.

Təklif olunan metodla qurulan modellər bəzi məhdudiyyətlər təqdim edir. Məsələn, ümumi sürət ifadələri bəzi reaksiyalar üçün zəif təxminlər ola bilər və ya mühüm allosterik tənzimləmələri (məsələn, əks əlaqə dövrələri) və zülal aktivliyinə və bolluğuna təsir edən digər amilləri (məsələn, tərcümədən sonrakı dəyişiklikləri) qaçıra bilər. Qarışıq ardıcıl reaksiyalar modelin ölçüsünü azaltdı. Bununla belə, bizim yanaşmamızda toplanmış reaksiyalar üçün sürət ifadələri yalnız fərdi reaksiyaların ardıcıllığına yaxınlaşmadır. Təhlil etdiyimiz təcrübələrdə yekun nəticələr bizim bir qədər ixtiyari parametr seçimimizə həssas deyildi. m iβ. Bu, həmişə belə olmaya bilər və daha dəqiq parametr dəyərlərini qiymətləndirmək lazım ola bilər. Hər hansı bir üsula gəldikdə, modelləşdirmə səhvlərini müəyyən etmək və düzəltmək çətin bir işdir. Bu, xüsusilə avtomatlaşdırılmış model istehsalı üçün doğru ola bilər. Bu problemi sistemli şəkildə həll etmək üçün prosedurlar işlənib hazırlanmalıdır. Bundan əlavə, metodumuzun genom miqyaslı metabolik şəbəkələrə tətbiq oluna biləcəyini müəyyən etmək üçün sınaqdan keçirilməlidir. Az ifadə olunan genlərin və kiçik metabolik axınların yüksək qeyri-müəyyənliyi, yaxınlaşma xətalarının yığılması və modeli həll etmək üçün ədədi çətinliklər səbəbindən bu cür tətbiq problemli ola bilər. Onun əhatə dairəsinə gəldikdə, təklif olunan metod gen ifadəsi və metabolizmi ilə məhdudlaşır. Bu proseslərin daha dərin, mexaniki təhlilinə imkan versə də, digər hüceyrə proseslərini (məsələn, siqnal ötürülməsi, hüceyrə bölgüsü və s.) daxil etmək üçün gələcək inkişaflar modelləşdirmə çərçivəsini xeyli təkmilləşdirəcək.


İstinadlar

Davies, H. et al. İnsan xərçəngində BRAF geninin mutasiyaları. Təbiət 417, 949–954 (2002).

Wan, P.T. və b. B-RAF-ın onkogen mutasiyaları ilə RAF-ERK siqnal yolunun aktivləşdirilməsi mexanizmi. Hüceyrə 116, 855–867 (2004).

Santarosa, M. & Ashworth, A. Şiş supressor genləri üçün Haploinsufficiency: bütün yolu getməyə ehtiyac olmadığı zaman. Biokim. Biofiz. Akta 1654, 105–122 (2004).

Knudson, A.G. Xərçəng genetikası. am. J. Med. Genet. 111, 96–102 (2002).

Friedberg, E.C. DNT zədələnməsi və təmiri. Təbiət 421, 436–440 (2003).

İndi, P.C. Şişin inkişafı: qısa tarixi perspektiv. Semin. Xərçəng Biol. 12, 261–266 (2002).

Maley, C.C. və b. Neoplazmalarda seçici üstünlüklü mutasiyalar və avtostopçular: p16 lezyonları Barrettin özofagusunda seçilir. Xərçəng Res. 64, 3414–3427 (2004).

Van Dyke, T. & amp Jacks, T. Müasir dövrdə xərçəng modelləşdirməsi: tərəqqi və problemlər. Hüceyrə 108, 135–144 (2002).

Horvitz, H.R. Qurdlar, həyat və ölüm. Kimbiokimya 4, 697–711 (2003).

Sherr, CJ Xərçəng hüceyrəsi dövrlərinə yenidən baxıldı. Xərçəng Res. 60, 3689–3695 (2000).

Ortega, S., Malumbres, M. & Barbacid, M. Cyclin D-asılı kinazlar, INK4 inhibitorları və xərçəng. Biokim. Biofiz. Akta 1602, 73–87 (2002).

Classon, M. & Harlow, E. İnkişaf və xərçəngdə retinoblastoma şişi bastırıcı. Nat. Rev. Xərçəng 2, 910–917 (2002).

Ichimura, K. et al. p14ARF/MDM2/p53 yolunun deregulyasiyası G1-S keçidinə nəzarət gen anomaliyaları olan insan astrositik gliomaları üçün ilkin şərtdir. Xərçəng Res. 60, 417–424 (2000).

Vogelstein, B., Lane, D. & amp Levine, A.J. p53 şəbəkəsində sörf etmək. Təbiət 408, 307–310 (2000).

Oren, M. P53 tərəfindən qərar qəbulu: həyat, ölüm və xərçəng. Hüceyrə Ölümü Fərqlidir. 10, 431–442 (2003).

Prives, C. & Hall, P.A. p53 yolu. J. Pathol. 187, 112–126 (1999).

Klein, G. İnsan şiş viruslarının tədqiqatlarında perspektivlər. Ön. Biosci. 7, d268–d274 (2002).

Munger, K. & Howley, P.M. İnsan papillomavirusunun ölümsüzləşməsi və transformasiya funksiyaları. Virus Res. 89, 213–228 (2002).

zur Hausen, H. Onkogen DNT virusları. Onkogen 20, 7820–7823 (2001).

Hunter, T. Signaling – 2000 və sonra. Hüceyrə 100, 113–127 (2000).

Komarova, N.L., Sengupta, A. & amp Nowak, M.A. Xərçəng başlanğıcının mutasiya-seleksiya şəbəkələri: şiş bastırıcı genlər və xromosom qeyri-sabitliyi. J. Teor. Biol. 223, 433–450 (2003).

Rowley, J.D. İnsan lösemilərində xromosom translokasiyalarının kritik rolu. Annu. Rev Genet. 32, 495–519 (1998).

Mitelman, F. Xərçəngdə təkrarlanan xromosom aberrasiyaları. Mutat. Res. 462, 247–253 (2000).

Verheul, H.M., Voest, E.E. və Schlingemann, R.O. Şişlər angiogenezdən asılıdırmı? J. Pathol. 202, 5–13 (2004).

Tlsty, T.D. & Hein, P.W. Qonşunuzu bilin: stromal hüceyrələr onkogen siqnallara kömək edə bilər. Curr. Rəy. Genet. Dev. 11, 54–59 (2001).

Fata, J.E., Werb, Z. və Bissell, M.J. Süd vəzilərinin budaqlanan morfogenezinin hüceyrədənkənar matris və onun yenidən qurulması fermentləri ilə tənzimlənməsi. Döş Xərçəngi Res. 6, 1–11 (2004).

Kerbel, R. & amp Folkman, J. Angiogenez inhibitorlarının klinik tərcüməsi. Nat. Rev. Xərçəng 2, 727–739 (2002).

Folkman, J. Angiogenezin şiş böyüməsində və metastazında rolu. Semin. Oncol. 29, 15–18 (2002).

Ferrara, N., Hillan, K.J., Gerber, H.P. & Novotny, W. Xərçəngin müalicəsi üçün anti-VEGF antikoru olan bevasizumabın kəşfi və inkişafı. Nat. Rev. Drug Discov. 3, 391–400 (2004).

Kondo, K., Klco, J., Nakamura, E., Lechpammer, M. & Kaelin, W.G. Jr. HİF-in inhibəsi şişin fon Hippel-Lindau zülalı tərəfindən basdırılması üçün lazımdır. Xərçəng Hüceyrəsi 1, 237–246 (2002).

Semenza, G.L. Xərçəng müalicəsi üçün HIF-1-i hədəfləyir. Nat. Rev. Xərçəng 3, 721–732 (2003).

Strausberg, R.L., Simpson, A.J. & Wooster, R. Ardıcıllığa əsaslanan xərçəng genomikası: tərəqqi, dərslər və imkanlar. Nat. Rev Genet. 4, 409–418 (2003).

Loeb, L.A., Loeb, K.R. & Anderson, J.P. Çoxlu mutasiyalar və xərçəng. Proc. Natl. akad. Sci. ABŞ 100, 776–781 (2003).

Rajagopalan, H., Nowak, M.A., Vogelstein, B. & Lengauer, C. Kolorektal xərçəngdə qeyri-sabit xromosomların əhəmiyyəti. Nat. Rev. Xərçəng 3, 695–701 (2003).

Sieber, O.M., Heinimann, K. & amp Tomlinson, I.P. Genomik qeyri-sabitlik - şişlərin yaranmasının mühərriki? Nat. Rev. Xərçəng 3, 701–708 (2003).

Wang, T.L. və b. Kolorektal xərçəng hüceyrə genomunda somatik dəyişikliklərin yayılması. Proc. Natl. akad. Sci. ABŞ 99, 3076–3080 (2002).

Lengauer, C., Kinzler, K.W. & Vogelstein, B. İnsan xərçənglərində genetik qeyri-sabitlik. Təbiət 396, 643–649 (1998).

Duesberg, P. & amp Li, R. Multistep kanserogenez: aneuploidizasiyaların zəncirvari reaksiyası. Hüceyrə dövrü 2, 202–210 (2003).

Albertson, D.G. & Pinkel, D. İnsan genetik xəstəliyi və xərçəngində genomik mikroarraylar. zümzümə. Mol. Genet. 12 (xüsusiyyət № 2), R145–R152 (2003).

Şiloh, Y. və Kastan, M.B. ATM: genom sabitliyi, neyron inkişafı və xərçəngin kəsişməsi. Adv. Xərçəng Res. 83, 209–254 (2001).

Scully, R. & Livingston, D.M. BRCA1 və BRCA2-nin şiş bastırıcı funksiyalarının axtarışında. Təbiət 408, 429–432 (2000).

Maser, R.S. & DePinho, R.A. Xromosomları birləşdirən, böhran və xərçəng. Elm 297, 565–569 (2002).

Pihan, G. və Doxsey, S.J. Mutasiyalar və anevloidiya: xərçəngdə ortaq sui-qəsdçilər? Xərçəng Hüceyrəsi 4, 89–94 (2003).

Rajagopalan, H. et al. hCDC4-ün inaktivasiyası xromosom qeyri-sabitliyinə səbəb ola bilər. Təbiət 428, 77–81 (2004).

Şey, J.W. & Roninson, I.B. Kanserogenez və xərçəng müalicəsində qocalmanın əlamətləri. Onkogen 23, 2919–2933 (2004).

Chambers, A.F., Groom, A.C. & amp MacDonald, I.C. Metastatik yerlərdə xərçəng hüceyrələrinin yayılması və böyüməsi. Nat. Rev. Xərçəng 2, 563–572 (2002).

Fidler, I.J. Metastazın kritik təyinediciləri. Semin. Xərçəng Biol. 12, 89–96 (2002).

Hunter, K.W. Ev sahibi genetikası və şiş metastazı. Br. J. Xərçəng 90, 752–755 (2004).

Hruban, R.H., Goggins, M., Parsons, J. & Kern, S.E. Pankreas xərçəngi üçün inkişaf modeli. Clin. Xərçəng Res. 6, 2969–2972 (2000).

Aguirre, A.J. və b. Aktivləşdirilmiş Kras və Ink4a/Arf çatışmazlığı metastatik pankreatik kanal adenokarsinoması yaratmaq üçün əməkdaşlıq edir. Genes Dev. 17, 3112–3126 (2003).

Jen, J. et al. Kolorektal lezyonlarda displaziyanın molekulyar determinantları. Xərçəng Res. 54, 5523–5526 (1994).

Pretlow, T.P. Anormal kript fokusları və K-ras mutasiyaları: kolon kanserogenezində ən erkən tanınan oyunçular və ya günahsız izləyicilər? Qastroenterologiya 108, 600–603 (1995).

Sieben, N.L. və b. Yumurtalıq neoplazmalarında, BRAF, lakin KRAS deyil, mutasiyalar aşağı dərəcəli seroz şişlərlə məhdudlaşır. J. Pathol. 202, 336–340 (2004).

Kinzler, K.W. & Vogelstein, B. Kolorektal şişlər. in İnsan Xərçənginin Genetik Əsası (red. Vogelstein, B. & Kinzler, K.W.) 565–587 (McGraw-Hill, New York, 1998).

Barbacid, M. ras genləri. Annu. Rev. Biochem. 56, 779–827 (1987).

Bos, J.L. insan xərçəngində onkogenlər: bir baxış. Xərçəng Res. 49, 4682–4689 (1989).

Zhang, Z. et al. Wildtype Kras2 siçanlarda ağciyər kanserogenezini maneə törədə bilər. Nat. Genet. 29, 25–33 (2001).

Diaz, R. et al. N-ras proto-onkogeni, onkogeninin mövcudluğu və ya olmaması ilə bədxassəli fenotipi yatıra bilər. Xərçəng Res. 62, 4514–4518 (2002).

Bronner-Fraser, M. İnkişaf. Sensor nəslini mənalandırmaq. Elm 303, 966–968 (2004).

Jiricny, J. Eukaryotik uyğunsuzluğun təmiri: yeniləmə. Mutat. Res. 409, 107–121 (1998).

Fishel, R. & amp Wilson, T. MutS homologları məməli hüceyrələrində. Curr. Rəy. Genet. Dev. 7, 105–113 (1997).

Linç, H.T. & de la Chapelle, A. İrsi kolorektal xərçəng. N. Engl. J. Med. 348, 919–932 (2003).

Yamamoto, H., Imai, K. & amp Perucho, M. Mikrosatellit mutator fenotip yolunun mədə-bağırsaq xərçəngi. J. Qastroenterol. 37, 153–163 (2002).

Honçel, R., Halling, K.C. & Thibodeau, S.N. Neoplaziyada genomik qeyri-sabitlik. Semin. Hüceyrə Biol. 6, 45–52 (1995).

Brown, P.O. & Botstein, D. DNT mikroarrayları ilə genomun yeni dünyasını kəşf etmək. Nat. Genet. 21, 33–37 (1999).

Polyak, K. və Riggins, G.J. Gen ifadə texnikasının serial analizindən istifadə edərək gen kəşfi: xərçəng tədqiqatı üçün təsirlər. J. Clin. Oncol. 19, 2948–2958 (2001).

Jones, P.A. & Baylin, S.B. Xərçəngdə epigenetik hadisələrin əsas rolu. Nat. Rev Genet. 3, 415–428 (2002).

Feinberg, A.P. & Tycko, B. Xərçəng epigenetikası tarixi. Nat. Rev. Xərçəng 4, 143–153 (2004).

Collins, F.S., Green, E.D., Guttmacher, A.E. & Guyer, M.S. Genomik tədqiqatların gələcəyinə baxış. Təbiət 422, 835–847 (2003).

Schadt, E.E., Monks, S.A. & Friend, S.H. Dərman kəşfi üçün yeni paradiqma: dərman hədəflərini müəyyən etmək üçün klinik, genetik, genomik və molekulyar fenotip məlumatlarının inteqrasiyası. Biokimya. Soc. Trans. 31, 437–443 (2003).

Paddison, P.J. və başqaları. Məməlilərdə geniş miqyaslı RNT-müdaxilə əsaslı ekranlar üçün resurs. Təbiət 428, 427–431 (2004).

Berns, K. və başqaları. İnsan hüceyrələrində geniş miqyaslı RNTi ekranı p53 yolunun yeni komponentlərini müəyyən edir. Təbiət 428, 431–437 (2004).

Rosenblatt, K.P. və b. Xərçəng diaqnozu və idarə edilməsində serum proteomikası. Annu. Rev. Med. 55, 97–112 (2004).

Luo, J., Isaacs, W.B., Trent, J.M. & amp Duggan, D.J. Morfologiyadan kənara baxaq: DNT mikroarraylarından istifadə edərək xərçəng geninin ifadə profilinin yaradılması. Xərçəng İnvestisiya. 21, 937–949 (2003).

Ma, X.J. və b. İki gen ifadə nisbəti tamoksifen ilə müalicə olunan döş xərçəngi xəstələrində klinik nəticəni proqnozlaşdırır. Xərçəng Hüceyrəsi 5, 607–616 (2004).

Futreal, P.A. və b. İnsan xərçəng genlərinin siyahıyaalınması. Nat. Rev. Xərçəng 4, 177–183 (2004).

Masayesva, B.G. və b. Xərçənglərdə böyük xromosom bölgələri üzərində gen ifadə dəyişikliklərinə bədxassəli inkişafla əlaqəli olmayan çoxlu genlər daxildir. Proc. Natl. akad. Sci. ABŞ 101, 8715–8720 (2004).

Stewart, S.A. və Weinberg, R.A. Qocalıq: hər şey sonda baş verir? Onkogen 21, 627–630 (2002).

Feldser, D.M., Hackett, J.A. & Greider, C.W. Telomer disfunksiyası və genom qeyri-sabitliyinin başlanması. Nat. Rev. Xərçəng 3, 623–627 (2003).

Çan, S.R. & Blackburn, E.H. Telomerlər və telomerazlar. Fil. Trans. R. Soc. London. B 359, 109–121 (2004).

Çex, T.R. Xromosomun sonunu başa düşməyə başlayır. Hüceyrə 116, 273–279 (2004).

Miklos, G.L. & amp Maleszka, R. Microarray reallığı mürəkkəb bir xəstəlik kontekstində yoxlayır. Nat. Biotexnol. 22, 615–621 (2004).

Hope, K.J., Jin, L. & amp Dick, J.E. İnsan kəskin miyeloid lösemi kök hüceyrələri. tağ. Med. Res. 34, 507–514 (2003).

Berking, C. & Herlyn, M. İnsan dərisinin yenidən qurulması modelləri: melanosit və melanoma biologiyasının öyrənilməsi üçün yeni bir tətbiq. Histol. Histopatol. 16, 669–674 (2001).

Kuperwasser, C. et al. Siçanlarda funksional olaraq normal və bədxassəli insan döş toxumalarının yenidən qurulması. Proc. Natl akad. Sci. ABŞ 101, 4966–4971 (2004).

Frei, E.I. & Eder, J.P. Doza, cədvəl və kombinasiya terapiyasının prinsipləri. in Xərçəng Təbabəti (red. Kufe, D.W. et al.) 669-677 (B.C. Decker, Inc., Hamilton, Ontario, 2003).

Pegram, M.D., Konecny, G. & Slamon, D.J. HER2/neu geninin amplifikasiyası/həddindən artıq ifadəsinin molekulyar və hüceyrə biologiyası və döş xərçəngi üçün herceptin (trastuzumab) terapiyasının klinik inkişafı. Xərçəng Müalicəsi. Res. 103, 57–75 (2000).

Druker, B.J. və başqaları. Xroniki miyelogen lösemi. in Hematologiya 2001 (Amerika Hematologiya Cəmiyyəti Təhsil Proqramı) 87-112 (Amerika Hematologiya Cəmiyyəti, 2001).

Mechtersheimer, G. et al. Mədə-bağırsaq stromal şişləri və onların tirozin kinaz inhibitoru imatinib ilə müalicəyə cavabı. Virchows Arch. 444, 108–118 (2004).

Langer, C.J. Qabaqcıl bədxassəli şişlərin müalicəsində epidermal böyümə faktoru reseptorlarının inhibisyonunun ortaya çıxan rolu: NSCLC-yə diqqət. Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Fizik. 58, 991–1002 (2004).

Duensing, A., Heinrich, M.C., Fletcher, C.D. & Fletcher, J.A. Mədə-bağırsaq stromal şişlərinin biologiyası: KIT mutasiyaları və kənarda. Xərçəng İnvestisiya. 22, 106–116 (2004).

Paez, J.G. və b. Ağciyər xərçəngində EGFR mutasiyaları: gefitinib terapiyasına klinik reaksiya ilə korrelyasiya. Elm 304, 1497–1500 (2004).

Linç, T.J. və b. Qeyri-kiçik hüceyrəli ağciyər xərçənginin gefitinibə qarşı həssaslığının əsasını təşkil edən epidermal böyümə faktoru reseptorunda mutasiyaların aktivləşdirilməsi. N. Engl. J. Med. 350, 2129–2139 (2004).

Schmitt, C.A. &Lou, S.W. Apoptoz və terapiya. J. Pathol. 187, 127–137 (1999).

Danial, N.N. & Korsmeyer, S.J. Hüceyrə ölümü: kritik nəzarət nöqtələri. Hüceyrə 116, 205–219 (2004).

Braun, J.M. və Wouters, B.G. Apoptoz: antikanser agentləri tərəfindən hüceyrənin öldürülməsinin vasitəçisi və ya üsulu? Dərmanlara qarşı müqavimət. Yeniləmə. 4, 135–136 (2001).

Weinstein, I.B. və b. Çox mərhələli kanserogenez ilə əlaqəli hüceyrə dövrəsində pozğunluqlar: xərçəngin qarşısının alınması və müalicəsi üçün istifadə edilə bilən hədəflər. Clin. Xərçəng Res. 3, 2696–2702 (1997).

Nygren, P. & amp Larsson, R. Araşdırma antikanser dərmanlarının klinik effektivliyinə baxış. J. Təcrübəçi. Med. 253, 46–75 (2003).

Şih, L.Y. və b. Residiv de novo kəskin miyeloid lösemidə FLT3 Asp (835) mutasiyalarının heterojen nümunələri: 120 qoşalaşmış diaqnostik və relaps sümük iliyi nümunələrinin müqayisəli təhlili. Clin. Xərçəng Res. 10, 1326–1332 (2004).

Kinzler, K.W. & Vogelstein, B. İrsi kolon xərçəngindən dərslər. Hüceyrə 87, 159–170 (1996).

Weissleder, R. & Ntziachristos, V. Canlı molekulyar hədəflərə işıq salmaq. Nat. Med. 9, 123–128 (2003).

Sidransky, D. Xərçəngin yaranan molekulyar markerləri. Nat. Rev. Xərçəng 2, 210–219 (2002).

Gschwind, A., Fischer, O.M. & amp Ullrich, A. Reseptor tirozin kinazalarının kəşfi: xərçəng müalicəsi üçün hədəflər. Nat. Rev. Xərçəng 4, 361–370 (2004).

Aşağıya doğru, J. Xərçəng müalicəsində RAS siqnal yollarının hədəflənməsi. Nat. Rev. Xərçəng 3, 11–22 (2003).

Malumbres, M. & Barbacid, M. Velosiped sürmək və ya etməmək: xərçəngdə kritik bir qərar. Nat. Rev. Xərçəng 1, 222–231 (2001).

Giles, R.H., van Es, J.H. & Clevers, H. Wnt fırtınasına tutuldu: Xərçəngdə Wnt siqnalı. Biokim. Biofiz. Akta 1653, 1–24 (2003).

Cantley, L.C. Fosfoinositid 3-kinaz yolu. Elm 296, 1655–1657 (2002).

Shi, Y. & amp Massague, J. Hüceyrə membranından nüvəyə TGF-β siqnalının mexanizmləri. Hüceyrə 113, 685–700 (2003).

Ruiz və Altaba. A., Stecca, B. & amp Sanchez, P. Hedgehog-Gli beyin şişlərində siqnal: kök hüceyrələr və xərçəngdə inkişaf proqramları. Xərçəng Lett. 204, 145–157 (2004).

Adams, J.M. Ölmə yolları: apoptoza gedən çoxlu yollar. Genes Dev. 17, 2481–2495 (2003).

Blaqosklonny, M.V. & Pardee, A.B. Hüceyrə dövrünün məhdudlaşdırma nöqtəsi. Hüceyrə dövrü 1, 103–110 (2002).

Plas, D.R. & Thompson, C.B. Proqramlaşdırılmış hüceyrə ölümünün tənzimlənməsində hüceyrə metabolizması. Trendlər Endokrinol. Metab. 13, 75–78 (2002).

Green, D.R. və Evan, G.I. Ölüm-dirim məsələsi. Xərçəng Hüceyrəsi 1, 19–30 (2002).

Eng, C., Kiuru, M., Fernandez, M.J. və Aaltonen, L.A. İrsi neoplaziyada və ondan kənarda mitoxondrial fermentlərin rolu. Nat. Rev. Xərçəng 3, 193–202 (2003).

Lum, L. və Beachy, P.A. Kirpi cavab şəbəkəsi: sensorlar, açarlar və marşrutlaşdırıcılar. Elm 304, 1755–1759 (2004).

Brivanlou, A.H. və Darnell, J.E. Jr. Siqnal ötürülməsi və gen ifadəsinə nəzarət. Elm 295, 813–818 (2002).

Vogelstein, B. & Kinzler, K.W. İnsan Xərçənginin Genetik Əsası (McGraw-Hill, Toronto, 2002).

Cameron, E.R. & amp Neil, J.C. The Runx genləri: soy-xüsusi onkogenlər və şiş bastırıcılar. Onkogen 23, 4308–4314 (2004).


Videoya baxın: DERS #7 -İlisikli irsiyyet Morqan (Iyun 2022).