急性心肌梗死早期基因表达和代谢调控网络扰动的可视化研究

目的应用系统生物学方法，研发一种基于转录组表达谱的基因网络可视化工具，以直观显示急性心肌梗死后早期的转录组和代谢调控的整体变化。方法在美国国立卫生研究中心（NCBI）GEO数据库下载编号为GDS2331的一个急性心肌梗死后大鼠心脏左心室的基因芯片表达文件，其平台编号为GPL83。筛选实验时间在15min，60min，4h，12h，24和48h的假手术和急性心肌梗死模型亚组数据，利用Mathwork bioinformatics toolbox工具包将数据转化为计算机可读的结构体。利用模式识别算法剔除表达背景噪声；最后获得心肌梗死建模后表达模式扰动最明显的基因谱。利用K—mean算法对这些基因进行分类，并进行基因本体分析（gene ontology，GO）。进而将有关通路标定在京都基因和基因组百科数据库（kyoto encyclopedia of genes and genomes，KEGG）中，形成基因组．表达谱系统分析。结果共有1400个基因被筛选出来。在损伤后的前48h，这些基因的变化模式可归为16类。根据可以获得基因本体分析发现：在生物学过程上，心肌梗死后早期调控发生改变主要和发育基因相关，其中主要包括蛋白激酶B信号传导途径，中枢神经系统发育途径，以及cytochalasin B调控相关途径。在分子功能上，这些功能主要和磷酸化，肌动蛋白的结合以及核酸的配对解离有关。在细胞成分上，主要与细胞内外膜相结构之间的联系、高尔基复合体、出胞作用、以及细胞骨架特别是dynactin complex等结构有关。KEGG作图标记可显示在分子调控传导路径当中，受到影响的基因很可能通过该传导通路的上下游分子进行调控。如以肌动蛋白为核心的细胞骨架信息传导途径的调控中，GF RTK Vav／tiam Rac mlCK Myosin整个调控途径中的分子都有相同的调控模式。结论利用系统生物学技术可以实现急性心肌梗死后基因表达波动模式的可视化描述。这些模式可以反映基因表达在不同时间点质和量上的表达差异。结合Gene ontology的基因语义功能学上的研究和基于KEGG的作图法是一种有力的联合分析工具，前者可以直观的展示扰动的基因在功能上的共同点，后者可以显示在特定细胞网络中哪些基因受到了影响。