小鼠不同脑区星形胶质细胞小分子诱导转分化和基因表达差异的研究

该文旨在比较小分子化合物诱导小鼠不同脑区星形胶质细胞向神经元转分化的特性,并利用转录组测序技术分析小鼠不同脑区星形胶质细胞的基因表达差异。以新生小鼠皮层和海马的星形胶质细胞作为起始细胞,通过小分子化合物VCR诱导其向神经元转分化,利用免疫荧光染色检测转分化过程中细胞形态的变化以及神经元的比例,通过转录组测序比较两种星形胶质细胞的基因表达差异,并对差异基因进行荧光定量PCR验证及GO富集分析。结果表明,皮层星形胶质细胞经VCR诱导转分化为神经元的能力要显著优于海马星形胶质细胞;转录组测序发现,两种星形胶质细胞有12 658个基因存在差异表达,GO分析结果表明,在皮层星形胶质细胞中高表达的基因更多地参与细胞分裂的过程,推测差异显著基因GAD2、EYA2、GSX2、INSM1以及GNG3是与转分化相关的基因。该研究对星形胶质细胞向神经元转分化的机制研究具有借鉴意义。     

Nrf3通路参与星形胶质细胞对抗鱼藤酮毒性的保护作用

目的：寻找星形胶质细胞在对抗由鱼藤酮导致的氧化应激中发挥保护作用的相关分子并探讨其作用机制。 方法：小鼠多巴胺能MN9D细胞分别在星形胶质细胞条件培养液（ACM）与星形胶质细胞用新鲜培养基中培养24小时后加入鱼藤酮作用48小时。细胞计数,评价星形胶质细胞条件培养液对MN9D细胞的保护作用。利用基因芯片技术寻找MN9D细胞在ACM处理后发生表达上调或下调基因,并对这些基因进行分析,找出有意义基因。结果： 在不同作用时间和鱼藤酮浓度梯度下,经过ACM处理的MN9D细胞活性显著高于在普通培养基中培养的细胞。初步得到104个差异表达基因,其中62个表达上调基因,42个表达下调基因。这些基因主要与凋亡、肿瘤、细胞周期、代谢、信号转导、转录调节、翻译调节和传递蛋白等相关。对其中的Atp5a1,Nrf3基因进行分析,发现Nrf3通路参与了ACM的保护作用。结论： ACM能保护MN9D细胞抵抗鱼藤酮所致的细胞毒性, Atp5a1,Nrf3,GCL,NQO1等基因经ACM处理后发生差异表达,可能是星形胶质细胞保护作用的部分下游信号通路。     

脑缺血后大鼠神经元和星形胶质细胞P21cip1表达的研究

目的研究大鼠局灶性脑缺血再灌注损伤后细胞周期蛋白依赖性激酶抑制因子P21cip1在神经元和星形胶质细胞的表达。方法建立大鼠大脑中动脉阻塞(MCAo)再灌注模型,应用流式细胞术检测各组MCAo再灌注后不同时期神经元和星形胶质细胞中的P21cip1的表达。结果缺血侧皮层区星形胶质细胞和神经元中的P21cip1的表达在再灌注3d、7d、14d后表达下调,与假手术组比较有显著性差异(P<0.05);神经元中的P21cip1的表达和星形胶质细胞中的P21cip1的表达无显著性差异(P>0.05)。结论局灶性脑缺血再灌注损伤后,缺血侧皮层区星形胶质细胞和神经元的p21cip1表达下调。     

Adam10基因在成年小鼠中枢神经系统的表达模式研究

目的研究adam10基因在成年小鼠中枢神经系统表达的脑区分布特点以及细胞类型。方法构建小鼠源性adam10 cRNA探针,通过原位杂交技术,观察adam10 mRNA在成年小鼠中枢神经系统分布特点,并在原位杂交后进行免疫组织化学染色,把adam10原位杂交信号和神经元、星形胶质细胞特异性细胞标记物进行双标,观察adam10基因表达的细胞类型。结果 Adam10基因在成年小鼠大脑皮层、海马、丘脑和小脑中表达,原位杂交后进行免疫组织化学染色结果显示adam10原位杂交阳性信号主要和神经元标记物NeuN共标,而和星形胶质细胞标记物GFAP不共标。结论本研究证实了在成年小鼠中枢神经系统中adam10基因在大脑皮层、海马、丘脑和小脑中都有表达;并且首次明确了大脑中ad-am10基因主要在神经元中表达,在星形胶质细胞中不表达,小脑中主要在小脑颗粒细胞和蒲肯野细胞中表达。     

AMPA受体介导的神经元和星形胶质细胞网络编程小鼠胡须感觉适应

动物感觉输入的适应性影响了它们对外界环境改变的意识和反应.感觉通路各层次,诸如感受器、传入神经和中枢系统等,反应活性的降低可能与感觉适应性相关联.在感觉适应过程中,皮层局部网络中神经元和星形胶质细胞对信号的编程机制仍有待进一步研究.利用活体双光子成像、电生理记录即药理学方法,我们分析了小鼠barrel皮层神经元和星形胶质应答重复的胡须感觉输入动力学.相同特征的胡须感觉刺激诱发了神经元和星形胶质细胞反应活性的降低,并且它们的活动在空间上和时间上去同步化,神经元和星形胶质细胞之间的缺少协调性.这种神经元和星形胶质细胞功能在空间和时间性质上的下调被局部施加AMPA受体脱敏感抑制剂所逆转.因此,在胡须感觉适应过程中,barrel皮层神经元和星形胶质细胞反应活性的下降和去同步化是由AMPA受体脱敏感参与介导完成的.     

小儿脓毒症休克相关基因的筛选及网络构建

为探究脓毒症休克与SIRS的差异表达基因及网络的构建,筛选潜在的核心基因,从GEO数据库下载相关基因表达谱GSE26378,数据分为脓毒症休克与SIRS各29个样本,通过在线软件GCBI对其进行标准化及差异基因筛选;对差异基因进行GO分析;基于KEGG进行功能通路分析以及基因信号网络分析;差异基因共表达网络分析。结果表明:两组中总共有1 456个基因被识别为差异基因(P0.05),与SIRS组相比,脓毒症休克组中有条859条下调基因,597条上调基因。GO功能富集分析显示差异基因主要参与了细胞周期、细胞免疫、细胞代谢。KEGG功能通路分析显示差异基因主要参与了MAPK信号通路、P53信号通路、wnt信号通路、细胞凋亡信号通路,细胞周期受体信号通路等。共表达分析发现基因CCNB1、NUSAP1、OIP5、SHCBP1、ZWINT、TOP2A、DLGAP5等位于网络中央部位,而基因信号网络分析发现基因PLCB1、PIK3CA、STAT3、CAMK2D、PRKCB、CREB1位于网络核心。基因芯片分析有助于发现脓毒症休克与SIRS患儿外周血单核细胞在转录组学上的改变,而生物信息学网络分析有助于发现潜在的靶点。     

脊髓损伤机制研究的生物信息学分析

用生物信息学方法筛选参与脊髓损伤(spinal cord injury, SCI)发展过程的关键分子和通路,可为脊髓损伤发展机制的研究提供指导。从GEO数据库下载基因芯片数据,并将数据集中的样本分为脊髓损伤组(SCI组)和正常组(normal组)。应用R语言处理来自不同数据集样本间的批次效应,同时对基因芯片的表达数据进行标准化处理,并通过PCA分析监测标准化处理后数据的质量。应用R语言中的limma包分析标准化后的基因表达矩阵,以得到差异基因。将差异基因导入DAVID数据库进行GO (gene ontology)分析,并通过KEGG数据库进行通路分析。然后应用STRING数据库构建PPI网络,并通过Cytoscape中的cytoHubba插件分析得到10个hub基因。最后应用箱式图监测hub基因在不同样本中的表达,并用GeneCards数据库查询hub基因的功能。此外,为了补充差异基因筛选的不足,通过R语言对基因表达矩阵进行了GSEA (gene set enrichment analysis)分析。结果显示:TYROBP、ITGB2、PTPRC和FCER1G等基因在脊髓损伤发展过程中发挥重要的作用;细胞外基质的炎症反应、葡糖醛酸基转移酶活性的变化和星形胶质细胞的迁移等与脊髓损伤的发展机制关系密切; TNF信号通路、NF-κB信号通路和p53信号通路在脊髓损伤的发展机制中发挥重要的作用。这些关键的分子和通路在脊髓损伤中的作用值得我们进行更深入的探讨。     

猪轮状病毒感染小鼠肠道组织的转录组分析

猪轮状病毒（Porcine rotavirus,PoRV）是在世界范围内与严重腹泻疾病相关的主要肠道病原体,是新生仔猪肠炎和腹泻致死的重要原因之一。为了深入了解猪轮状病毒感染肠道后其致病机制以及引起宿主的抗病毒和修复机制,我们分别饲喂培养基和猪轮状病毒病毒液5d后,采取5 d、10 d、15 d、20 d、25 d小鼠空肠组织进行高通量转录组测序分析。利用基因本体论（Gene Ontology,GO）数据库功能富集分析、京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG）通路富集分析差异表达基因（Differentially Expressed Gene,DEGs）,选取部分差异表达基因,进行qRT-PCR验证。结果显示,与对照组相比,5个时间段上调DEGs有849个,下调DEGs有824个。对DEGs进行5个功能富集,有共同差异基因15个。这些差异表达基因广泛参与脂质合成与代谢、免疫、细胞增殖、细胞凋亡等活动,主要注释到PPAR、NOD-like、IL-17等信号通路中。qRT-PCR验证上皮细胞增殖相关基因PBLD、C...     

星形胶质细胞糖代谢对神经元的支持及保护作用

脑组织有着极其复杂的功能,这些功能的完成有赖于神经元细胞与胶质细胞之间的广泛合作。星形胶质细胞作为人脑内数量最多的细胞,其与神经元细胞之间的相互作用就显得十分重要。葡萄糖代谢途径包括糖酵解,有氧氧化及磷酸戊糖三条途径。其为脑组织维持其正常功能的前提。研究表明星形胶质细胞和神经元在糖代谢方面有着各自的特点,神经元在能量底物及抗氧化应激中对星形胶质细胞糖代谢途径存在一定的依赖性,干扰星形胶质细胞与神经元之间的代谢过程会导致疾病的发生。本综述主要从糖酵解及磷酸戊糖两条糖代谢途径阐述了星形胶质细胞与神经元的关系。这或许会对研究脑的代谢,脑疾病中神经元的损伤机制及如何保护神经元提供全新的视角,并可能为一些疾病的治疗开辟了新的途径。     

系统型硬化症尿液lncRNA-mRNA差异表达基因筛选及生物信息学分析

为探讨系统性硬化症(SSc)患者尿液样本中的长链非编码RNA(lncRNA)、信使RNA(mRNA)的表达谱和生物学功能。选取6名SSc患者和3名健康对照者(HC),采集样本为中段晨尿,应用mRNA和lncRNA微阵列检测总RNA表达变异,SSc组与HC组相比。检测尿液lncRNA和mRNA表达,Gene ontology (GO)分析Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG)信号通路分析差异表达的lncRNA功能分布;STRING在线网站和Cytoscape软件网络应用分析构建蛋白质相互作用网络(PPI)并筛选出核心基因(Hub Gene)。结果发现：与HC相比,SSc患者尿液中共有645个(上调546,下调99)mRNA和1 888个(上调1 647,下调241)lncRNA差异表达(Fold Change绝对值≥2,且P≤0.05)。KEGG通路结果显示富集TGF-β信号通路、氧化磷酸化、磷酸戊糖通路。SSc的GO分析显示与转录调控、DNA去甲基化、白介素6反应等相关;PPI网络分析表明主要富集在氧化磷酸化、细胞凋亡、自噬途径通路...     

Effects of DISC1 on Alzheimer’s disease cell models assessed by iTRAQ proteomics analysis

Alzheimer’s disease (AD) is a form of neurodegenerative disease in the elderly with no cure at present. In a previous study, we found that the scaffold protein, disrupted in Schizophrenia 1 (DISC1) is down-regulated in the AD brains, and ectopic expression of DISC1 can delay the progression of AD by protecting synaptic plasticity and down-regulating BACE1. However, the underlying mechanisms remain not to be elucidated. In the present study, we compared the proteomes of normal and DISC1^high AD cells expressing the amyloid precursor protein (APP) using isobaric tag for relative and absolute quantitation (iTRAQ) and mass spectrometry (MS). The differentially expressed proteins (DEPs) were identified, and the protein–protein interaction (PPI) network was constructed to identify the interacting partners of DISC1. Based on the interaction scores, NDE1, GRM3, PTGER3 and KATNA1 were identified as functionally or physically related to DISC1, and may therefore regulate AD development. The DEPs were functionally annotated by Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) databases with the DAVID software, and the Non-supervised Orthologous Groups (eggNOG) database was used to determine their evolutionary relationships. The DEPs were significantly enriched in microtubules and mitochondria-related pathways. Gene set enrichment analysis (GSEA) was performed to identify genes and pathways that are activated when DISC1 is overexpressed. Our findings provide novel insights into the regulatory mechanisms underlying DISC1 function in AD.     

High-dose dexamethasone injection disordered metabolism and multiple protein kinases expression in the mouse kidney

Glucocorticoids (GCs) have been widely used in clinical treatment as anti-inflammatory, anti-shock and immunosuppressive medicines. However, the effect of excessive GCs on immune response and metabolism of kidney remains unclear. Here, we profiled the gene expression of kidney from mice with high-dose dexamethasone (DEX) treatment. A total of 1193 differentially expressed genes (DEGs) were screened in DEX treatment group compared with the saline group, including 715 down- regulated and 478 up-regulated. Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway analyses of these DEGs showed extracellular matrix (ECM)–receptor interaction, cell adhesion molecules signaling pathway were significantly enriched, and that the vast majority of DEGs were involved in monocarboxylic acid metabolism, leukocyte cell–cell adhesion and fatty acid metabolism. Gene set enrichment analysis (GSEA) revealed that DEGs were strongly associated with immune-response and cell adhesion gene sets, such as Fc γ R-mediated phagocytosis, leukocyte transendothelial migration, T-cell receptor signaling pathway, cell adhesion, ECM–receptor interaction and focal adhesion-associated pathways. KEGG pathway analysis of differentially expressed kinases (DEKs) showed T-cell receptor and forkhead box class O signaling pathway were enriched. Furthermore, we found multiple protein kinases expression were dysregulated greatly after dexamethasone treatment, including classical effector of GCs stimulation-serum and GC-regulated kinase. These protein kinases are involved in multiple signaling pathways in mice kidney, such as mitogen-activated protein kinase (MAPK) and phosphoinositide 3-kinase (PI3K)/Akt signaling pathway. We profiled the gene expression of the kidney from high-dose dexamethasone-treated mice and provided important information for further study the mechanism of side effects of GCs in clinical therapy.     

肾透明细胞癌Caki-1细胞系差异表达基因的生物信息学分析

目的比较肾透明细胞癌Caki-1细胞系与正常肾上皮细胞系ASE-5063中的差异表达基因（DEGs）,寻找潜在的肾透明细胞癌特异性分子标志物。 方法利用GEO数据库自带的GEO2R在线分析工具分析基因芯片GSE78179,将筛选出的DEGs分别导入Metascape、STRING以及Cytoscape进行综合分析并筛选出核心基因。最后使用FunRich等软件对筛选出的核心基因进行GO和KEGG富集分析。 结果共筛选出562个DEGs,其中上调基因345个,下调基因217个。进一步使用MCODE筛选出36个关键基因,GO功能分析发现这些基因与细胞粘附分子活性、趋化因子活性、细胞通讯和信号转导等密切相关;KEGG通路富集结果则表明差异基因主要集中在趋化因子信号通路、TNF信号通路以及NF-κB信号通路等多种与肿瘤相关的通路上。 结论运用生物信息学方法筛选出肾透明细胞癌Caki-1细胞系中DEGs,其中数个核心基因广泛参与多种肿瘤的病理进程,但尚未在肾透明细胞癌有相关研究报道,提示其可能是治疗肾透明细胞癌的潜在靶点。     

不同海拔饲育的麦洼牦牛肺脏组织转录组学分析

为了探讨牦牛适应高海拔低氧环境的基因表达特征与规律,对在高海拔（3 560 m）和低海拔地区（478 m）饲育4个月的2.5~3岁健康雄性麦洼牦牛肺组织进行转录组测序。转录组测序采用Illumina高通量测序平台(HiSeqTM2500/4000)进行,并以qRT-PCR验证差异表达基因的表达量。结果显示,高海拔组牦牛肺脏转录组平均每个测序样本得到约5.76亿条Clean Reads,低海拔组牦牛中得到约6.10亿条Clean Reads,比对到参考基因组上的Reads数分别占91.74%和91.28%以上,共发现了2 047个新转录本。低海拔组与高海拔组牦牛肺脏组织之间共有199个差异表达基因,其中含89个差异上调表达基因和110个差异下调表达基因。所得差异表达基因富集在297个GO条目和146个KEGG通路中,包含62个低氧适应相关的GO条目和35个低氧适应相关代谢通路。其中低氧适应相关GO条目在生物过程、细胞组成和分子功能三种类别中占比最多的分别为细胞粘附、蛋白复合物和钙离子结合。低氧适应相关KEGG通路中占比最多的为肿瘤坏死因子(TNF)信号通路,其次为低氧诱导因子1(HIF-1)信号通路。qRT-PCR验证结果显示,Ⅱ类人类白细胞抗原α链(HLA-DOA、HLA-DRA)、补体因子 (C2)和甘露糖结合凝集素相关丝氨酸蛋白酶1（MASP1）基因的表达量变化与转录组测序结果相符。本研究为全局和深入理解牦牛肺组织转录本表达对高海拔低氧的响应提供了有价值的切入点。     

西伯利亚蝗卵发育过程的比较转录组分析及滞育关联基因筛选

【目的】通过筛选西伯利亚蝗Gomphocerus sibiricus卵滞育基因及代谢通路,初步明确西伯利亚蝗卵滞育分子机理。【方法】利用Illumina NovaSeq 6000测序平台对西伯利亚蝗早期发育(ES)、滞育(DS)和滞育后发育阶段(PS)的卵进行转录组测序;采用GO和KEGG富集分析并结合文献,预测滞育相关通路并聚类热图分析,筛选蝗卵滞育关联基因,并选取其中6个重要基因进行qRT-PCR验证。【结果】DSvs ES和PS vs DS两比较组分别富集到12 419和4 789个差异表达基因,且多上调表达;两比较组共表达差异基因为2 206个,主要与糖代谢、环境胁迫和生长发育相关。DS vs ES组富集最显著的GO条目为蛋白结合,PS vs DS组GO条目主要包含酶活性、细胞骨架构建及蛋白结合等过程。滞育关联基因主要集中在Wnt信号通路、胰岛素信号通路、细胞周期通路以及昆虫激素生物合成等通路。6个重要的滞育关联基因的表达量变化趋势与转录组数据结果基本一致。【结论】本研究初步明确了西伯利亚蝗卵滞育调控的重要代谢途径,并筛选出20个滞育关联基因,为后续深入研究该物种的适应机理奠定了基础。     

应用GSEA和WGCNA方法分析细菌性败血症宿主关键差异基因及意义

【目的】采用生物信息学方法分析公共数据库来源的细菌性败血症患者全血转录组学表达谱,探讨细菌败血症相关的宿主关键差异基因及意义。【方法】基于GEO数据库中GSE80496和GSE72829全血转录组基因数据集,采用GEO2R、基因集富集分析(GSEA)联用加权基因共表达网络分析(WGCNA)筛选细菌性败血症患者相比健康人群显著改变的差异基因,通过R软件对交集基因进行GO功能分析和KEGG富集分析。同时,通过String 11.0和Cytoscape分析枢纽基因,验证枢纽基因在数据集GSE72809(Health组52例,Definedsepsis组52例)全血标本中的表达情况,并探讨婴儿性别、月(胎)龄、出生体重、是否接触抗生素等因素与靶基因表达谱间的关系。【结果】分析GSE80496和GSE72829数据集分别筛选得到932个基因和319个基因,联合WGCNA枢纽模块交集得到与细菌性败血症发病相关的10个枢纽基因(MMP9、ITGAM、CSTD、GAPDH、PGLYRP1、FOLR3、OSCAR、TLR5、IL1RN和TIMP1);GSEA分析获得关键通路(氨基酸糖类-核糖代谢、PPAR信号通路、聚糖生物合成通路、自噬调控通路、补体、凝血因子级联反应、尼古丁和烟酰胺代谢、不饱和脂肪酸生物合成和阿尔兹海默症通路)及生物学过程(类固醇激素分泌、腺苷酸环化酶的激活、细胞外基质降解和金属离子运输)。【结论】本项研究通过GEO2R、GSEA联用WGCNA分析,筛选出与细菌性败血症发病相关的2个枢纽模块、10个枢纽基因以及一些关键信号通路和生物学过程,可为后续深入研究细菌性败血症致病机制奠定理论依据。     

基于转录组的八角挥发油合成相关基因挖掘与分析

为更好地挖掘八角(Illicium verum)挥发油合成相关基因，该文对挥发油性状差异显著的优良无性系桂角69号及普通品种砧01号叶片进行了转录组测序及组装注释，并对差异表达基因进行了GO分类和KEGG通路分析。结果表明：(1)转录本经组装后获得84 182条序列，使用NR、NT、Swiss-Prot、KEGG、KOG、GO和Pfam数据库进行序列比对，共注释了59 161条序列，筛选出30 572个差异表达基因。与砧01号相比，桂角69号叶片中上调基因有15 025个，下调基因有15 547个。(2)GO分类结果显示共有20 287个差异基因被注释。KEGG分析结果表明，有21 600个差异基因被注释到133条KEGG通路上，其中挥发油合成相关的单萜生物合成通路、萜类骨架生物合成通路、苯丙素合成通路中的芳樟醇合酶、月桂烯合酶、香叶基香叶基焦磷酸合酶、肉桂酰辅酶A还原酶、咖啡酸3-O-甲基转移酶、肉桂醇脱氢酶等关键酶基因呈差异表达。(3)转录因子分析发现差异表达基因分布于31个转录因子家族，其中MYB家族序列数量最多。该文利用转录组测序技术分析八角优良无性系与普通品种叶片的差异基因及...