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基于BRB-ArrayTools挖掘与TGF-β致肺纤维化疾病的相关分子靶点

作　者: 黄冬冬
导　师: 王尉平；顾振纶；蒋小岗；周文轩；郭次仪
学　校: 苏州大学
专　业: 生物化学与分子生物学
关键词: 基因芯片数据挖掘肺纤维化差异表达基因 TGF-β
分类号: R563
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

目的:基于生物信息学方法在两种肺纤维化疾病模型中探寻TGF-β致肺纤维化疾病的分子靶点。方法:运用BRB-ArrayTools软件,从TGF-β作用肺成纤维细胞基因芯片数据集GSE1724和BLM作用C57小鼠肺组织基因芯片数据集GSE485中,筛选出差异表达基因。然后运用DAVID生物信息学在线工具对差异表达基因进行功能聚类,结合KEGG代谢通路和BioCarta调控通路数据库进行生物学通路分析,运用MSigDB分子特征数据库搜寻差异表达基因[-2kb,2kb]区域富集的转录因子结合位点来分析差异表达基因的生物学功能。结果:①通过分析TGF-β与BSA作用正常组成纤维细胞后的表达谱差异,筛选出35个差异表达基因;分析TGF-β与BSA作用IPF成纤维细胞后的表达谱差异,筛选出27个差异表达基因。正常组差异表达基因大多与转录调控相关,IPF组差异表达基因多与多糖类信号转导、生长因子、微管发生相关。正常组中Hedgehog信号通路受调控,该通路中GAS1、IHH、BMP4表达下调。②分析BLM作用C57小鼠1、3、14天后与对照组表达谱差异,分别筛选出190、345和527个差异表达基因。差异表达基因显著聚集于趋化因子、膜蛋白、血清蛋白、补体成分、免疫球蛋白、钙粘蛋白、基质金属蛋白酶、前胶原类。受调控的有Toll样受体、CCR5、ECM受体、补体途径、TGF-β通路;富集度较高的有AP1、SRF、NF-кB等转录因子。结论:本文采用生物信息学手段分析两种肺纤维化疾病模型的基因芯片数据后,认为CTGF、FGF2、AP1、SRF和RhoA可能是TGF-β的分子靶点。

全文目录

中文摘要  5-6
Abstract  6-9
序言  9-13
  基因芯片用于肺纤维化研究的现状  9-10
  本课题的数据来源  10-11
  本课题采用的数据分析方法  11
  本课题的目的与意义  11-13
第一部分 TGF-β对正常组和IPF 肺成纤维细胞mRNA 表达的影响  13-31
  引言  13
  材料与方法  13-16
  结果  16-27
  分析与讨论  27-30
  小结  30-31
第二部分 BLM 致C57 小鼠肺纤维化中TGF-β相关分子靶点的探寻  31-42
  引言  31
  材料与方法  31-33
  结果  33-39
  分析与讨论  39-41
  小结  41-42
结论  42-44
参考文献  44-49
综述  49-56
中英文缩略词表  56-57
攻读学位期间公开发表的论文  57-58
致谢  58-59

基于BRB-ArrayTools挖掘与TGF-β致肺纤维化疾病的相关分子靶点

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