معلومة

الارتباط بين الجينات والمسارات


أنا أقرأ عن ورقة حول استنتاج معلومات المسار في الخلايا السرطانية. يشير المؤلفون إلى ERBB2 على أنه جين ومسار. ليس لدي خلفية صلبة في علم الأحياء. ماذا يعني بالضبط عندما نشير إلى ERBB2 كمسار؟ هل يشير إلى نشاط البروتين المشفر بواسطة ERBB2؟


ErbB2 هو مستقبلات التيروزين كيناز. هذه فئة من المستقبلات الموجودة في الغشاء الموجود في الخلية والتي تمرر إشارات من خارج الخلية إليها ، لذلك يمكنها على سبيل المثال الاستجابة للظروف المتغيرة.

يتفاعل ErbB2 (الذي يُطلق عليه أيضًا HER2 ، والذي يُترجم إلى "مستقبل عامل نمو البشرة البشري 2") عندما يربطه بعامل نمو البشرة (EGF). عند الارتباط ، يغير ErbB2 شكله ، فوسفوريلات نفسه (بمعنى أنه يضيف مجموعات فسفوغرافية إلى أحماض أمينية معينة من البروتين) مما يؤدي إلى فسفرة (وبالتالي تنشيط) البروتينات الأخرى ، مما يؤدي في النهاية إلى تغيير التعبير عن الجينات ، التي تشارك في التكاثر الخلوي ، التمايز ، والبقاء على قيد الحياة (انظر هذا المرجع: "مراجعة بيولوجيا مستقبل عامل نمو البشرة.").

يقودنا هذا إلى الجزء الثاني من سؤالك عن معنى المسار في هذا السياق: يُطلق على تسلسل الجزيئات المختلفة التي تبدأ عند المستقبل وتؤدي في النهاية إلى تغييرات في التعبير الجيني في نواة الخلايا اسم المسار. بالنسبة لأعضاء عائلة مستقبلات Erb ، هناك إمكانات مختلفة ، لكن الصورة أدناه توضح كيف يعمل هذا من حيث المبدأ:

الصورة مأخوذة من Wikipeadiapage على EGFR. يمكنك أن ترى أن اللجند يرتبط خارج الخلية بالمستقبل ، والذي يتم فسفرته بعد ذلك ، ثم يمرر الإشارة في اتجاه مجرى النهر على سبيل المثال إلى Ras-Raf-Mek-Erk ثم إلى النواة (في الواقع ، يدخل Erk المنشط إلى النواة).

يوضح هذا الشلال أيضًا سبب تحور هذه المستقبلات في كثير من الأحيان في السرطانات: فهي تشارك في تنظيم الجينات المهمة للبقاء والتكاثر والتمايز ، وهو أمر مهم جدًا للخلايا السرطانية. على سبيل المثال ، يتحور ErbB2 في حوالي 30٪ من سرطانات الثدي. غالبًا ما تؤدي هذه الطفرات إلى مستقبلات نشيطة تكوينية والتي تتم فسفرتها بشكل دائم بشكل مستقل عن الارتباط الترابطي. يؤدي هذا إلى تنشيط دائم لمسارات المصب والذي من الواضح أنه ليس بالأمر الجيد ، لأن هذه الجينات تخضع عادة لتنظيم صارم للغاية.


يبدو أن ERBB2 هو مستقبل (التيروزين كيناز) ؛ أي أنها تعيش في غشاء الخلية ؛ بجزء يلتصق خارج الخلية وجزء يجلس بالداخل. عندما يرتبط الجزيء الصحيح بالجزء الخارجي ، يغير الجزء الداخلي شكله ، مما يغير وظيفته ، مما يتسبب في بدء فسفرة البروتينات الأخرى ، مما يغير وظائفها.

إذن مسار ERBB2 هو مجموعة الجينات / البروتينات التي يتأثر سلوكها بـ ERBB2.

Google "مسار ERBB2" و "مستقبلات التيروزين كيناز" لمزيد من المعلومات.


علم الأحياء والتوجه الجنسي

العلاقة بين علم الأحياء والتوجه الجنسي هو موضوع البحث. في حين أن العلماء لا يعرفون السبب الدقيق للتوجه الجنسي ، إلا أنهم يفترضون أنه ناجم عن تفاعل معقد من التأثيرات الجينية والهرمونية والبيئية. [1] [2] [3] ومع ذلك ، فإن فرضيات تأثير البيئة الاجتماعية بعد الولادة على التوجه الجنسي ضعيفة ، خاصة بالنسبة للذكور. [4]

يفضل العلماء النظريات البيولوجية لشرح أسباب التوجه الجنسي. [1] هذه العوامل ، التي قد تكون مرتبطة بتطور التوجه الجنسي ، تشمل الجينات ، وبيئة الرحم المبكرة (مثل هرمونات ما قبل الولادة) ، وبنية الدماغ.


النظر في التفاعلات بين الجينات والبيئات والبيولوجيا والسياق الاجتماعي

كريستين جاكوبسون حصلت على درجة الدكتوراه. حصلت على درجة الدكتوراه في التنمية البشرية والدراسات الأسرية من جامعة ولاية بنسلفانيا عام 1999. أمضت عامًا كباحثة ما بعد الدكتوراه في علم الوراثة النفسية تحت إشراف الدكتور كينيث كيندلر في معهد فيرجينيا للطب النفسي والوراثة السلوكية ، حيث عملت لاحقًا كأستاذة من 2000-2005. يشغل الدكتور جاكوبسون حاليًا منصب أستاذ مساعد في الطب النفسي بجامعة شيكاغو ، ويعمل كمدير مشارك للمشروعات التوأم والمدير المساعد لوحدة أبحاث علم الأعصاب السريري وعلم الأدوية النفسية. الدكتور جاكوبسون هو أحد المتعاونين في عدد من الدراسات التوأم للأطفال والمراهقين والبالغين ، ويقوم حاليًا بإجراء دراسة متعددة التخصصات ومتعددة المستويات لتنمية المراهقين ، من الأحياء إلى الخلايا العصبية وما بعدها ، بتمويل من NIH New Innovator Award. وهي محررة لعدد خاص من علم الوراثة السلوكية بعنوان المسارات بين الجينات والدماغ والسلوك (متوقع نشره في يناير 2010). تشمل مجالات البحث الجديدة دراسات تجريبية لعلم التخلق في كل من الفئران والبشر.

يسلط نموذج Bronfenbrenner البيولوجي البيئي (Bronfenbrenner & amp Ceci ، 1994) الضوء على الحاجة إلى النظر في التفاعلات بين خصائص الفرد والأسرة والأقران والمدرسة والمجتمع في فهم الفروق الفردية في التنمية البشرية. من أجل الحصول على فهم كامل للعمليات التي تنطوي عليها الفروق الفردية ، يلزم إجراء دراسات متعددة التخصصات تقيس عوامل الخطر والحماية على مستويات متعددة من التحليل. مع التطورات الحديثة في علم الوراثة الجزيئية البشرية ، فإن الحاجة إلى دمج التدابير البيئية في الدراسات الجينومية لها أهمية أكبر. في حين أن رسم خرائط الجينوم البشري والتوافر المقابل لتقنيات تحليل الارتباط على مستوى الجينوم (GWAS) قد أدى إلى موجة من النشاط البحثي في ​​محاولة لاكتشاف "جينات" اضطرابات وسمات معينة ، فإن مجموعة كبيرة من الأبحاث ، تاريخية مثل كما يحذر مؤخرًا من أن الجهود المبذولة للكشف عن المتغيرات الجينية المحددة التي تتجاهل تأثيرات البيئات الاجتماعية والسياقية في الدراسات الجينية للاختلافات الفردية في السلوك البشري والسمات قد تكون غير مجدية. يستعرض هذا المقال بإيجاز بعضًا من أكثر الأعمال إثارة للاهتمام فيما يتعلق بالتفاعل بين الجينات والبيئات على الفروق الفردية في التنمية البشرية.

طبيعة سجية عكس تنشئة

لسنوات ، اعتبرت الدراسات الجينية السلوكية باستخدام العينات المزدوجة أو بالتبني المعيار الذهبي لتقييم الآثار المشتركة للطبيعة والتنشئة في حساب الفروق الفردية في السلوكيات والسمات البشرية. أظهرت عقود من الأبحاث الجينية السلوكية أهمية الخصائص المتأثرة وراثيًا على الفروق الفردية في سلوكيات وصفات الأطفال والمراهقين والبالغين. في الوقت نفسه ، كشفت الدراسات الجينية السلوكية أن أكثر من نصف التباين في السلوكيات والسمات الفردية يرجع عمومًا إلى عوامل بيئية ، وعادة ما تكون عوامل بيئية فريدة عبر الأشخاص داخل نفس العائلة أو التي لها تأثيرات مختلفة على السلوك (أي ، التأثير البيئي غير المشترك).

تم العثور على التأثير الجيني على التدابير "البيئية" ، مما يشير إلى وجود ارتباطات الجينات بالبيئة. تنشأ الارتباطات بين الجينات والبيئة لأن التعرض لبعض المخاطر والبيئات الوقائية ليس عشوائيًا ، بل يتأثر بالخصائص الموروثة للفرد ، وأيضًا لأن الأطفال "يرثون" الجينات والبيئات من والديهم. ومع ذلك ، فإن دور الجينات والبيئات في التوسط في المسارات بين المخاطر والسلوك معقد. على سبيل المثال ، وجد العمل شبه الطولي الأخير باستخدام التوائم لفهم العلاقة بين انحراف مجموعة الأقران والسلوك المشكل للمراهقين أنه في حين أن العوامل الوراثية تمثل معظم العلاقة بين السلوك المشكل السابق وانحراف مجموعة الأقران اللاحق (بما يتوافق مع الخصائص الجينية للفرد فيما يتعلق باختيار الأقران) ، كانت العلاقة بين انحراف مجموعة الأقران السابقة والسلوك المشكل لاحقًا بوساطة بيئية إلى حد كبير (بما يتفق مع تأثير الأقران التأثيرات (Kendler، Jacobson، Myers، & amp Eaves، 2008).

طبيعة سجية و تنشئة

في حين أن الجدل حول الطبيعة مقابل التنشئة قد يكون قد تضاءل في السنوات الأخيرة بإجماع من العديد من المجالات فيما يتعلق بأهمية كل من الجينات والبيئات ، فقد حددت مجالات أخرى من البحث التفاعلات بين الطبيعة والتنشئة كمكونات مهمة للاختلافات الفردية. أظهرت مجموعة من دراسات التبني في الثمانينيات والتسعينيات أن المسؤولية الجينية للسلوك المعادي للمجتمع (كما هو مفهرس من خلال علم النفس المرضي البيولوجي للوالدين وتعاطي المخدرات) ترتبط فقط بتطور إجرام البالغين والعدوان في ظل ظروف بيئية معاكسة بالتبني ، مما يشير إلى أن أيا من الطبيعة ولا كانت التنشئة كافية في حد ذاتها لإحداث علم الأمراض (Cadoret، Yates، Troughton، Woodworth، & amp Stewart، 1995 Cloninger & amp Gottesman، 1987).

بدلاً من ذلك ، قد تكون تفاعلات بيئة الجين X (gXe) متورطة عندما تختلف الأهمية النسبية للتأثير الجيني على السلوكيات والسمات كما تم قياسها من خلال التصميمات المزدوجة القياسية عبر السياق الاجتماعي والبيئي. على سبيل المثال ، قامت دراسة أجراها Rowe و Almeida و Jacobson (1999) بدمج نماذج الانحدار المعلوماتية الوراثية ضمن تصميم نمذجة خطية هرمية لإظهار أن مستويات الدفء الأبوي ، المقاسة على مستوى المدرسة الكلي ، خففت من التوريث (أي نسبة من الفروق الفردية بسبب العوامل الوراثية) عدوانية المراهقين. تزداد قابلية التوريث للسلوك الجانح بين المراهقين الذين يعيشون في عائلات ذات معدلات عالية من الاختلال الوظيفي (Button، Scourfield، Martin، Purcell، & amp McGuffin، 2005) ، بينما تقل وراثة تدخين المراهقين مع ارتفاع مستويات المراقبة الأبوية (Dick et al.، 2007). ثبت أن التدين الأسري والشخصي يقلل من أهمية التباين الجيني في سلوكيات تعاطي المخدرات لدى المراهقين (Koopmans، Slutske، Heath، Neale، & amp Boomsma، 1999 Timberlake et al.، 2006) ، والاختلافات بين المناطق الحضرية والريفية في وراثة المراهقين. تم العثور على استخدام الكحول بوساطة عوامل سياقية مثل مبيعات الكحول وهجرة الأحياء (Dick، Rose، Viken، Kapiro، amp Koskenvuo، 2001). قد تكون هذه المجالات الأخيرة من البحث ذات أهمية خاصة في تعميم النتائج من الدراسات المزدوجة السابقة لأفراد الأقليات أو الأفراد في البيئات المحرومة اجتماعيًا واقتصاديًا ، حيث تستند معظم السجلات المزدوجة واسعة النطاق إلى عينات من الطبقة المتوسطة أو القوقازية أو الآسيوية.

في الآونة الأخيرة ، تحول الاهتمام إلى استخدام الأنماط الجينية المقاسة والبيئات المقاسة للتحقيق في تفاعلات gXe "الكلاسيكية" لعدد من السلوكيات المهمة. أوضح Caspi وآخرون (2002) تفاعلًا مهمًا ومتكررًا بدرجة كبيرة (Kim-Cohen et al. يتم تخفيف سوء المعاملة والمؤشرات المختلفة للسلوك العدواني والمعادي للمجتمع بين الأفراد ذوي النمط الجيني عالي النشاط MAO-A.

تم العثور على تفاعل آخر مكرر للغاية بين جين ناقل السيروتونين (5-HTTPLR) وأحداث الحياة المجهدة في التنبؤ بالاكتئاب (Canli & amp Lesch ، 2007). وجدت دراسات أخرى تفاعلات بين النمط الجيني 5-HTTPLR والحالة الاجتماعية والاقتصادية (SES) للعدوان في مرحلة ما قبل المراهقة (Nobile et al. ، 2007) ، بين النمط الجيني 5-HTTPLR والإجهاد الناجم عن المختبر للتدابير المعملية للعدوان عند الذكور البالغين ( Verona، Joiner، Johnson، & amp Bender، 2006) وبين ضغوط الحياة والنمط الجيني 5-HTTPLR للاختلافات الفردية في تنشيط اللوزة (Canli et al. ، 2006). هناك أيضًا دليل ناشئ على التعديل البيئي للجينات الدوبامينية المتعلقة بالاندفاع والعدوانية ، حيث وجدت الدراسات تفاعلات كبيرة بين تعدد الأشكال المتكرر DRD4-7 وجودة مقدم الرعاية في التنبؤ بمستويات أعلى من العدوانية والسمات الاندفاعية عند الرضع ومرحلة ما قبل المدرسة (Bakermans-Kranenburg & amp ؛ amp ؛ amp ؛ amp ؛ van Ijzendoorn، 2006 Sheese، Voelker، Rothbart، & amp Posner، 2007) والتفاعلات بين SES وجين DRD4 للعدوان في مرحلة ما قبل المراهقة (Nobile et al. ، 2007). وبالتالي ، فإن الجينات المتورطة في مسارات ناقل عصبي متعددة تعمل جنبًا إلى جنب مع مجموعة من التجارب الاجتماعية والبيئية لتغيير الفروق الفردية عبر سلوكيات وسمات متعددة.

تفاعل إضافي بين الجينات والبيئة

بينما يتعلق القسم أعلاه التفاعلات الإحصائية بين الجينات والبيئات التي قد تمثل حساسية وراثية للضغوط البيئية ، أو ، بدلاً من ذلك ، تفاقم بيئي للتأثيرات الجينية ، هناك سبيل آخر مهم محتمل للبحث يتعلق بالديناميكية تفاعل بين الجينات والبيئات ، أي التأثير الجيني على البيئات والتأثيرات البيئية على الجينات. في الوقت الحالي ، من المعروف إلى حد ما أنه عندما يتم التعامل مع مقاييس البيئة الأسرية على أنها "أنماط ظاهرية" في النماذج الجينية السلوكية التقليدية ، غالبًا ما يتم اكتشاف التأثيرات الجينية المهمة على هذه المقاييس (Plomin & amp Bergeman ، 1991). قدمت عقود من الدراسات الجينية السلوكية دليلًا كبيرًا على التأثير الجيني الهام لمقاييس مثل الأبعاد المختلفة للأبوة والأمومة ، ومؤشرات SES مثل الدخل والمستوى التعليمي ، والدعم الاجتماعي ، وأحداث الحياة المجهدة (انظر Kendler & amp Baker [2007] للاطلاع على أحدث التطورات. إعادة النظر). لكن ما كان أبطأ في التطور هو فكرة أن التأثيرات والتجارب البيئية يمكن أن يكون لها تأثيرات عميقة على التأثير الجيني. في حين أن بنية الحمض النووي الأساسي وتسلسله الذي يولد الأفراد لا يتغير بمرور الوقت ، إلا أن مجالًا جديدًا للبحث في علم التخلق بدأ في تحديد العوامل التي قد تغير التعبير الجيني ووظيفته على مدى العمر.

علم التخلقيُعرَّف رسميًا على أنه التغييرات في التعبير الجيني الناجم عن آليات أخرى غير التغييرات في تسلسل الحمض النووي الأساسي ، ويقدم حدودًا جديدة ومثيرة في دراسة الأمراض النفسية والطبية البشرية ، والسلوكيات والسمات النفسية. تتضمن آليات الوراثة اللاجينية مثيلة الحمض النووي وإعادة تشكيل الكروماتين ، وهذا الأخير عن طريق التعديلات اللاحقة للترجمة (مثل المثيلة ، والأسيتيل ، والفسفرة ، والامتداد في كل مكان) لبروتينات الهيستون التي تشكل دعامة لولب الحمض النووي. على الرغم من أن بعض العمليات اللاجينية ضرورية لوظيفة الكائن الحي (على سبيل المثال ، تمايز الخلايا في الجنين النامي أثناء التشكل) ، يمكن أن يكون لعمليات الوراثة اللاجينية الأخرى آثار سلبية كبيرة على الصحة والنتائج السلوكية. في حين أن بعض التغيرات اللاجينية تحدث فقط خلال فترة حياة كائن حي واحد ، فإن النماذج الحيوانية تشير إلى أن التغيرات اللاجينية الأخرى يمكن أن تُورث من جيل إلى آخر (انظر Champagne [2008] للاطلاع على المراجعة) ، مما يساهم جزئيًا في التوريث الصفات السلوكية والأمراض النفسية.

ومع ذلك ، يشير مجال بحثي متنامٍ إلى أن التجارب البيئية ، لا سيما تلك المتعلقة بالإجهاد ، لديها القدرة على تغيير الآليات البيولوجية والجينية المرتبطة بزيادة مخاطر السلوك المشكل. مرة أخرى ، فإن فكرة أن التجربة البيئية يمكن أن تغير العمليات البيولوجية لها أسبقية تاريخية مهمة. أظهرت دراسات هارلو الحرمان من الرئيسيات غير البشرية أن الاضطرابات في بيئات التربية المبكرة لديها القدرة على تعطيل الوظائف التنظيمية النفسية والبيولوجية ، مما يؤدي إلى تغييرات سلوكية. بدأت الأبحاث الحيوانية المهمة الأخرى في تحديد الآليات الدقيقة التي يمكن من خلالها للعوامل البيئية الاجتماعية أن تغير البرمجة اللاجينية. تقدم الأبحاث الحديثة نسبيًا التي تستخدم نماذج حيوانية عرضًا أنيقًا لكيفية تأثير الضغوطات البيئية المبكرة على الاستجابة العصبية الحيوية للتكيف المجهد في المستقبل (Meaney ، 2001). يسلط نموذج Meaney الضوء على كيف يمكن للاختلافات الفردية في سلوكيات الأمهات أن تسبب تغييرات تنظيمية في نظام الهرمون المطلق للكورتيكوتروبين (CRH) على مستوى النواة المركزية للوزة ، وكيف ترتبط هذه التغييرات بشكل أكبر بالتغيرات في تأثيرات قشر الكظر والآثار اللاإرادية للأحداث المجهدة اللاحقة . والأهم من ذلك أن عمله يقترح إمكانية تغيير هذه التأثيرات من خلال التدخل (ويفر وآخرون ، 2005). كما ارتبطت الاختلافات في رعاية الأمومة المبكرة بالاختلافات في مثيلة محفز جينات مستقبلات الجلوكوكورتيكويد في قرن آمون (Meaney & amp Szyf ، 2005). الأهم من ذلك ، أن المقارنة الحديثة لأنسجة المخ بعد الوفاة من عينة من المرضى الذين لديهم تاريخ من إساءة معاملة الأطفال و / أو الإهمال والذين ماتوا بالانتحار تشير إلى فرط ميثيل الحمض النووي في منطقة مروج الرنا الريباسي في الحُصين مقارنةً بالضوابط الذين عانوا بشكل مفاجئ ، الموت العرضي (McGowan وآخرون ، 2008) ، مما يدعم الفرضية القائلة بأن التغيرات اللاجينية بسبب التجارب الاجتماعية والبيئية مرتبطة بالسمات السلوكية.

حددت دراسات أخرى عن التوائم أحادية الزيجوت اختلافات في مستويات مثيلة الحمض النووي في بعض مناطق محفز الجينات المستهدفة. نظرًا لأن التوائم المتماثلة تشترك في جينومات متطابقة وتختبر العديد من العوامل البيئية الأسرية نفسها ، فإن هذا يشير إلى أن التجارب البيئية التي لا يتم مشاركتها بين الأطفال في نفس العائلة لها دور سببي مهم في التعبير الجيني ، وقد تكون مرتبطة أيضًا بالاختلافات السلوكية بين المتطابقين. أزواج مزدوجة. الأهم من ذلك ، أن الفروق بين الزوجين في مثيلة الحمض النووي وأنماط أستلة هيستون زادت في أزواج التوأم الأكبر سناً ، وخاصة أولئك الذين لديهم أنماط حياة مختلفة وقضوا سنوات أقل من حياتهم معًا ، مما يدعم بقوة العمليات اللاجينية كجزء من التأثير البيئي غير المشترك على الفروق الفردية (فراغا وآخرون ، 2005). يشير هذا إلى أن العمليات اللاجينية تمثل واجهة أساسية للبيئة الجينية في التطور واللدونة المستمرة للدماغ البشري.

الاستنتاجات

في حين أنه لا يوجد شك في أن الدراسات الجينية للسلوكيات والسمات الفردية ستزيد من فهمنا لكل من الاختلاف البشري الطبيعي والاضطرابات المرضية ، هناك اعتراف متزايد بأن التفاعل بين الجينات والبيئات معقد بشكل ملحوظ. لا تعتبر الجينات والبيئات مهمة فقط لكل من النمو البشري الطبيعي وغير الطبيعي ، ولكن الجينات والبيئات تعمل بشكل تفاعلي لإنتاج كل من المخاطر والمرونة لاضطرابات سلوكية ونفسية معينة. والأهم من ذلك ، تشير خطوط البحث الناشئة من علم التخلق إلى أن الطبيعة لا تستطيع فقط تغيير التنشئة ، ولكن التنشئة بدورها لديها القدرة على تعديل الطبيعة.وبالتالي ، فإن الدراسات الجينومية التي تتضمن مجموعة من التأثيرات الاجتماعية والبيئية ستزيد من فهمنا للرقص المعقد بين الطبيعة والتنشئة في التنمية البشرية.

Bakermans-Kranenburg، M.J، & amp van Ijzendoorn، M.H (2006). التفاعل الجيني للبيئة لمستقبل الدوبامين d4 (drd4) وعدم حساسية الأم الملحوظة التي تتنبأ بالسلوك الخارجي في مرحلة ما قبل المدرسة. ديف بسيتشوبيول ، 48(5), 406-409.

Bronfenbrenner، U.، & amp Ceci، S. J. (1994). إعادة تصور الطبيعة والتنشئة من منظور تنموي: نموذج بيولوجي. القس بسيتشول, 101(4), 568-586.

بوتون ، تي إم ، سكورفيلد ، جيه ، مارتن ، إن ، بورسيل ، إس ، آند مكجوفين ، بي (2005). يتفاعل الخلل الوظيفي الأسري مع الجينات في التسبب في الأعراض المعادية للمجتمع. Behav Genet, 35(2), 115-120.

Cadoret ، R.J. ، Yates ، W. R. ، Troughton ، E. ، Woodworth ، G. ، & amp Stewart ، M.A (1995). التفاعل الجيني البيئي في نشأة العدوانية واضطرابات السلوك. قوس جنرال للطب النفسي, 52(11), 916-924.

كانلي ، ت. ، وأمبير ليش ، K.-P. (2007). قصة قصيرة طويلة: ناقل السيروتونين في تنظيم العاطفة والإدراك الاجتماعي. نات نيوروسسي, 10(9), 1103.

Canli ، T. ، Q.M ، Omura ، K. ، Congdon ، E. ، Haas ، B.W. ، Amin ، Z. ، Herrmann ، M.J. ، et al. (2006). الارتباطات العصبية للتخلق اللاجيني. بروك ناتل أكاد علوم, 103, 16033-16038.

Caspi، A.، McClay، J.، Moffitt، T.E، Mill، J.، Martin، J.، Craig، I.W، et al. (2002). دور التركيب الجيني في دورة العنف لدى الأطفال الذين يتعرضون لسوء المعاملة. علم, 297(5582), 851-854.

شمبانيا ، ف.أ. (2008). الآليات اللاجينية والآثار عبر الأجيال لرعاية الأم. الجبهة العصبية, 29(3), 386-397.

Cloninger ، C.R ، & amp Gottesman ، I. (1987). العوامل الوراثية والبيئية في اضطراب السلوك المعادي للمجتمع. في S.A Mednick ، ​​T.E Moffitt & amp S.A Stack (Eds.) ، أسباب الجريمة: نهج بيولوجية جديدة (ص 99-102). كامبريدج: مطبعة جامعة كامبريدج.

ديك ، دي إم ، روز ، آر جيه ، فيكن ، آر جيه ، كابريو ، جيه ، & أمبير كوسكينفو ، إم (2001). استكشاف التفاعلات بين الجينات والبيئة: الاعتدال الاجتماعي الإقليمي لاستخدام الكحول. ياء غير طبيعي بسيتشول, 110(4), 625-632.

ديك ، دي إم ، فيكن ، آر ، بورسيل ، إس ، كابريو ، جيه ، بولكينين ، إل ، وأمبير روز ، آر جيه (2007). تقلل المراقبة الأبوية من أهمية التأثيرات الجينية والبيئية على تدخين المراهقين. ياء غير طبيعي بسيتشول, 116(1), 213-218.

Fraga ، M.F ، Ballestar ، E. ، Paz ، M.F ، Ropero ، S. ، Setien ، F. ، Ballestar ، M. L. ، et al. (2005). ثارت خلافات جينية خلال فترة حياة التوائم الزيجوت الواحدة. Proc Natl Acad Sci U S A, 102(30), 10604-10609.

كندلر ، ك.س. ، وأمبير بيكر ، ج.إتش (2007). التأثيرات الجينية على مقاييس البيئة: مراجعة منهجية. Psychol Med, 37(5), 615-626.

كيندلر ، K. S. ، Jacobson ، K. ، Myers ، J.M ، & amp Eaves ، L.J (2008). دراسة تنموية تثقيفية وراثية للعلاقة بين اضطراب السلوك وانحراف الأقران عند الذكور. Psychol Med, 38(7), 1001-1011.

Kim-Cohen، J.، Caspi، A.، Taylor، A.، Williams، B.، Newcombe، R.، Craig، I.W، et al. (2006). MAOA ، وسوء المعاملة ، والتفاعل بين البيئة الجينية للتنبؤ بالصحة العقلية للأطفال: دليل جديد وتحليل تلوي. مول الطب النفسي ، 11(10), 903-913.

Koopmans، J.R، Slutske، W.S، Heath، A.C، Neale، M.C، & amp Boomsma، D.I (1999). علم الوراثة لبدء التدخين والكمية التي يتم تدخينها في التوائم الهولنديين المراهقين والشباب البالغين. Behav Genet, 29(6), 383-393.

ماكجوان ، ب.أو ، ساساكي ، أ ، هوانج ، تي سي ، أونتربيرجر ، أ ، سوديرمان ، إم ، إرنست ، سي ، وآخرون. (2008). فرط الميثيل على نطاق المروج لمحفز الجين الريبوسومي rna في الدماغ الانتحاري. بلوس واحد، 3 (5)، e2085.

ميني ، إم ج. (2001). رعاية الأم والتعبير الجيني ونقل الفروق الفردية في تفاعل الإجهاد عبر الأجيال. Annu Rev Neurosci, 24, 1161-1192.

Meaney ، M.J ، & amp Szyf ، M. (2005). رعاية الأم كنموذج لدونة الكروماتين المعتمدة على الخبرة؟ الاتجاهات العصبية, 28(9), 456-463.

Nobile ، M. ، Giorda ، R. ، Marino ، C. ، Carlet ، O. ، Pastore ، V. ، Vanzin ، L. ، et al. (2007). يتوسط الوضع الاجتماعي والاقتصادي المساهمة الجينية لمستقبل الدوبامين d4 وناقل السيروتونين المرتبط بتعدد الأشكال في منطقة المروج للتخارج في مرحلة ما قبل المراهقة. التنمية وعلم النفس المرضي, 19(4), 1147-1160.

Plomin، R.، & amp Bergeman، C. S. (1991). طبيعة التنشئة: التأثير الجيني على التدابير "البيئية". العلوم السلوكية والدماغية, 14, 373-427.

رو ، دي سي ، ألميدا ، دي إم ، & أمبير جاكوبسون ، ك.سي (1999). سياق المدرسة والتأثيرات الجينية على العدوان في مرحلة المراهقة. علم النفس, 10, 277-280.

Sheese ، B. ، Voelker ، P. ، Rothbart ، M. ، & amp Posner ، M. (2007). تتفاعل جودة الأبوة والأمومة مع الاختلاف الجيني في مستقبلات الدوبامين d4 للتأثير على الحالة المزاجية في مرحلة الطفولة المبكرة. علم النفس المرضي التنموي, 19, 1039-1046.

تيمبرليك ، دي إس ، ري ، إس إتش ، هابرستيك ، بي سي ، هوبفر ، سي ، إهرنجر ، إم ، ليسيم ، جي إم ، وآخرون. (2006). الآثار المعتدلة للتدين على المحددات الجينية والبيئية لبدء التدخين. النيكوتين توب ريس ، 8(1), 123-133.

Verona، E.، Joiner، T. E.، Johnson، F.، & amp Bender، T.W. (2006). التفاعلات الجينية والبيئة الخاصة بالجنس على العدوان المقيَّم معمليًا. بيول بسيتشول, 71(1), 33-41.

ويفر ، آي سي ، شامبان ، إف إيه ، براون ، إس إي ، ديموف ، إس ، شارما ، إس ، ميني ، إم جي ، وآخرون. (2005). عكس برمجة الأمهات لاستجابات الإجهاد في النسل البالغ من خلال مكملات الميثيل: تغيير الوسم اللاجيني لاحقًا في الحياة. ياء نيوروسسي, 25(47), 11045-11054.


نتائج

من بين 159 مليون قراءة عالية الجودة تم الحصول عليها ، تم تعيين 117 مليونًا إلى exons المشروح. تم الحصول على ما معدله 1.46 مليون قراءة تم تعيينها بواسطة exon لكل مكتبة (تكرار العينة) ، وهو ما يقابل متوسط ​​2.9 مليون قراءة تم تعيينها بواسطة exon لكل فرد (الشكل S1 في ملف إضافي 1). كانت هناك قراءة واحدة على الأقل لكل مكتبة عند 13156 جينًا ، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر 11301 جينًا لترميز البروتين ، و 801 psuedogenes ، و 893 RNAs غير مشفر طويلًا (lncRNAs) ، و 40 RNAs صغيرًا ، والذي يتضمن 21 pre-miRNAs. تم تطبيع مستويات التعبير (استقر التباين) باستخدام البروتوكولات الموصوفة في حزمة DESeq2 [30]. كان معامل ارتباط بيرسون لكل زوج من مكررات العينة 0.98 ± 0.005 ، مما أسفر عن قيمة r التربيعية 0.96 ± 0.01. تم تقييم جودة البيانات بشكل أكبر من خلال التحقق من صحة ملفات تعريف التعبير لثلاثة جينات بواسطة rt-qPCR ، ولوحظ متوسط ​​Pearson r قدره 0.74 ± 0.07 بين قيم التعبير المقاسة بواسطة تسلسل RNA مقابل rt-qPCR (الشكل S2 في ملف إضافي 1) . وبالتالي ، بناءً على كلٍ من تكرار العينة وطريقة مستقلة لقياس وفرة التعبير ، توفر البيانات التي حصلنا عليها قياسًا دقيقًا لوفرة نسخ الحمض النووي الريبي.

مجموع هيكل التعبير الجيني

لتحديد ما إذا كان تباين التعبير الجيني بين الأفراد أكبر من التباين داخل الفرد ، وإذا كان الأفراد يتجمعون حسب الأصل ، تم حساب مصفوفة ارتباط عينة تلو الأخرى وتم إنتاج مخطط شجر تجميع هرمي لجميع المكتبات (الشكل 1 أ). لاحظنا أن 74 من 80 تشريحًا مكررات مجمعة معًا ، بما يتوافق مع نتائج الارتباط ويشير إلى أن التباين داخل الفرد يميل إلى أن يكون أصغر من التباين بين الأفراد. تمت إزالة الأفراد الثلاثة الذين لم يتزاوج تشريحهم من جميع التحليلات الإضافية على افتراض أن افتقارهم إلى الاقتران كان نتيجة تشريح و / أو خطأ في المعالجة.

نظرة عامة على تباين التعبير الجيني الكلي عند 13156 جينًا معبرًا. (أ) مخطط شجر عنقودي للمكتبات بناءً على مسافة التعبير التالية بين كل زوج من المكتبات: 1-abs (r) ، حيث r هو معامل ارتباط بيرسون لمستويات التعبير عبر جميع الجينات. تم تلوين المكتبات والفروع الفردية لتعيين علامات الانتماء الجماعية الخاصة بها والتي تشير إلى ثلاثة أزواج من المكتبات المكررة التي لا تتجمع معًا. (ب) مخططات مبعثرة للمكونات الأساسية الثلاثة الأولى (PC) باستخدام بيانات من الأفراد وجميع الجينات. يتم شرح نسبة التباين الموضحة على كل محور. (ج) مخططات مبعثرة بين أجهزة الكمبيوتر القليلة الأولى والمتغيرات التوضيحية المرتبطة.

ملاحظة إضافية من مخطط dendrogram عينة الارتباط هو عدم وجود مجموعات من الأفراد من نفس الأصل. لمزيد من التقييم لهذا المكون الأساسي ، يكشف تحليل المكون الأساسي (PC) أنه على عكس ما يتم ملاحظته بشكل شائع بالنسبة للبيانات الجينية [31-33] لا توجد بنية واضحة في هذا النمط الظاهري الخلوي تتوافق مع المجموعات (الشكل 1 ب). ومع ذلك ، عندما يتم اختبار تحميلات الكمبيوتر الشخصي لكل فرد من أجل الارتباطات مع جوانب أخرى من البيانات (الشكل 1C) ، يرتبط PC2 بطول الجنين عند الولادة (r = -0.54 ، Bonferroni ص القيمة = 0.007) ، يرتبط PC3 بمجموع القراءات المعينة (r = -0.62 ، Bonferroni ص value = 0.0005) ، ويرتبط PC4 بوزن الأم الطبيعي (r = 0.46 ، Bonferroni ص القيمة = 0.045). بالإضافة إلى ذلك ، يكشف تحليل الجينات التي ترتبط بالتحميلات من أجهزة الكمبيوتر الثلاثة الأولى [34،35] عن إثراء في مئات من فئات الأنطولوجيا الجينية ، وخاصة الوظيفة الجزيئية (GO: 0003674) ، والعملية البيولوجية (GO: 0008150) ، والربط (GO: 0005488) وفئاتها الفرعية (ملف إضافي 2: الجدول A) ، بالإضافة إلى العديد من مسارات KEGG (الملف الإضافي 2: الجدول B) التي تم إبرازها بواسطة مسار KEGG الأكثر إثراءً ، وهو 01100: المسارات الأيضية (المعدلة ص القيمة = 2.9e-05). بشكل عام ، يبدو أن التباين الكلي في النسخ يتأثر إلى حد كبير بعوامل أخرى غير الانتماء الجماعي (أي السكان) ، ومن ثم لا يوازي هذا التباين في النص الأنماط المتوقعة للبنية الجينية لهذه المجموعات [32 ، 36].

قسمة من اختلاف التعبير الجيني

تم تقسيم التباين الكلي في التعبير في كل جين بين المجموعات (Mst و Nst) ، وبين الأفراد داخل المجموعات (Mit و Nit) ، وبين مكررات التشريح (أو داخل الأفراد ، Met and Net). تم إجراء تحليل التباين (ANOVA) في كل جين لتقسيم التباين واستخدم مكونان من البيانات لاشتقاق تقديرات التوزيع - المكونات المضافة للتباينات ومجموع تقديرات المربعات (انظر قسم الطرق للحصول على تفاصيل حول هذه عارضات ازياء). ضمن هذا الإطار ، نحن قادرون على نمذجة جميع المجموعات في وقت واحد بالإضافة إلى نماذج المجموعات في أزواج. بافتراض وجود نموذج مكون من أربعة مجموعات ، فإن التباين (Mst ، Mit ، Met) ومعلمات التباين (Nst ، Nit ، Net) ترتبط ارتباطًا وثيقًا عبر الجينات (Mst: Nst ، r = 0.97 Mit: Nit ، r = 0.95 Met: Net ، ص = 0.99 ص = 2.2e-16 الشكل S3 في ملف إضافي 1) ، على الرغم من اختلاف توزيعاتها وتقديراتها تمامًا (الشكل 2 أ إلى ج). يعكس تفرد معلمات التباين (M * t) الطريقة المحددة التي يتم بها اشتقاق هذه القيم - أي من خلال المكون الإضافي للتباين من المربعات المتوسطة المتوقعة في هذا النوع الأول ANOVA الهرمي (انظر الجدول S1 و S2 في إضافية ملف 1). نظرًا للارتباط بين تقديرات المعلمات وعدم وجود قيم صفرية في نهج مجاميع المربعات (الشكل S3 في ملف إضافي 1) ، فإننا نركز على معلمات التباين أو التباين Nst و Nit و Net. في المتوسط ​​، نجد أن 33.2٪ من التباين في التعبير الجيني موجود بين مجموعات الخلايا داخل نسيج واحد (صافي ، تبديل القراءات بين التكرارات ، ص = 0.22) ، 58.9 ٪ من التباين بين الأفراد داخل المجموعات (Nit ، تبديل المكتبات بين الأفراد داخل المجموعات ، ص = 0.048) و 7.9٪ من التباين بين المجموعات (Nst ، تبديل الأفراد بين المجموعات ، ص = 0.24) (الشكل 2B و C). تشير هذه التقديرات إلى أنه على الرغم من أن التباين بين الأفراد ، في المتوسط ​​، هو أكبر مكون لتباين التعبير ، لا يمكن تجاهل التباين داخل الفرد في قياس الأنماط الظاهرية الخلوية. وبالمثل ، في حين أن تباين تعبير المجموعة لا يصل ، في المتوسط ​​، إلى مستويات البنية المرئية على المستوى الجيني ، فإن مكون المجموعة يؤثر بشكل واضح على تباين التعبير ، لا سيما في مجموعة فرعية من الجينات ، والتي نستكشفها أدناه.

ملخصات التقسيم. (أ) توزيع حصص التباين المستمدة من المكون الإضافي لتقديرات التباين. (ب) توزيع قسائم التباين المشتقة من مجموع المربعات. (ج) متوسط ​​التقديرات لكل معلمة قسمة باستخدام كل من التباين والتباين. (د) مخطط شجر من مسافات السكان المتوسطة الموزونة المشتقة من معلمة Mst. (هـ) مخطط dendrogram للمسافات السكانية المتوسطة الموزونة المشتقة من المعلمة Nst.

عند نمذجة اختلاف التعبير بطريقة زوجية ، فإن التقديرات المتوسطة مماثلة لتلك التي لوحظت في تحليل السكان الأربعة (الجدول 1). ومع ذلك ، بين تباين المجموعة (Nst) يقع في النطاق من 0.045 (لـ AF: EU) إلى 0.062 (لـ EA: SA). تم إنشاء مخطط dendrogram باستخدام متوسط ​​مسافات Nst الزوجية (الشكل 2D و E). وجدنا أن البيانات متوافقة مع التوقعات من البيانات الجينية [36] ، باستثناء أن SA تميل إلى أن تكون المجموعة الأبعد.

يعني التعبير وتقديرات التوزيع

يرتبط التعبير المتوسط ​​لكل جين بشكل كبير بالمجموع المتبقي (أو داخل الفرد) لتقدير المربعات (Pearson's r = 0.60 ، ص & lt0.001). يوضح هذا أنه مع زيادة التعبير المتوسط ​​، يزداد أيضًا التباين في وفرة الرنا المرسال بين مكررات العينة لدينا. على هذا النحو ، فإننا نقدر أن التعبير المتوسط ​​يفسر 36 ٪ من التباين في مجموع مربعات الخطأ لدينا. ومع ذلك ، فإن بين المجموعة (ص = 0.018 ، ص = 0.034) وبين الأفراد داخل المجموعات (r = -0.029 ، ص = 0.001) مجاميع المربعات أكثر ارتباطًا بمتوسط ​​التعبير. وبالتالي ، ترتبط معاملات التوزيع بمتوسط ​​التعبير بمعامِلات -0.446 و 0.388 و 0.166 لـ Net و Nit و Nst (ص & lt0.001) ، على التوالي. وبالتالي ، فإن نسبة التباين التي يتم شرحها من خلال التعبير المتوسط ​​لكل معلمة قسمة هي 20٪ و 15٪ و 2.7٪ للصافي و Nit و Nst على التوالي. يشير هذا إلى أن التعبير المتوسط ​​له تأثير متواضع على تقديرات المعلمات ، ولن يؤثر الحصول على المزيد من القراءات بشكل كبير على تقديرات التوزيع.

التعبير الجيني التفاضلي بين الأفراد

تم تحليل نسبة الجينات التي تختلف اختلافًا كبيرًا بين الأفراد في مستويات التعبير عن طريق اختبار نسبة F بين التباين بين الأفراد وداخل الفرد. لاحظنا أن 5880 جينًا ، أو 44.5٪ من جميع الجينات (عند 5٪ FDR) ، أظهرت أهمية كبيرة بين الأفراد ، ضمن تباين المجموعة. بالإضافة إلى ذلك ، فإن ملاءمة نموذجين خطيين للبيانات (نموذج فارغ ونموذج ثانٍ يتضمن الأفراد كمتغير توضيحي) ، متبوعًا باختبار مربع كاي لتركيب النموذج ، ينتج عنه 5491 جينًا (41.7٪ من جميع الجينات) ذات أهمية كبيرة. التباين بين الأفراد (عند FDR 5٪). يوجد تداخل بنسبة 84٪ بين الجينات المهمة في كلا التحليلين. لقد قدرنا نسبة التباين داخل المجموعة الموضح بالتباين بين الأفراد باستخدام المعلمة Nis (SSb / SSb + SSe انظر الطرق). في المتوسط ​​، يُعزى 64 ٪ من التباين داخل المجموعة إلى الأفراد ، مما يشير إلى تباين كبير بين الأفراد. تلك الجينات التي يتم التعبير عنها بشكل تفاضلي (DE) بين الأفراد ، كما هو محدد بواسطة اختبار نسبة F ، لها قيمة شيكل بحد أدنى 0.65. لتحديد ما إذا كان هناك تباين كبير يُعزى إلى التباين داخل الفرد في بعض المواقع ، قمنا بعكس اختبار نسبة F عن طريق وضع المربعات المتوسطة داخل الفرد في البسط والمربعات المتوسطة بين الأفراد في المقام ، لكننا لم نلاحظ أي أهمية loci بعد تصحيح Benjamini-Hochberg. بشكل عام ، يوضح هذا أن هناك تباينًا كبيرًا بين الأفراد في اختلاف التعبير الجيني.

التعبير الجيني التفاضلي بين المجموعات

تم استخدام ثلاث طرق مختلفة لتحديد وقياس الجينات التي يمكن التعبير عنها بشكل تفاضلي بين المجموعات البشرية: طريقتان منشورتان (DESeq [30] و tweeDESeq [37]) ، وتبديل ANOVA الهرمي. يمكن للطريقتين المنشورتين فقط مقارنة مجموعتين في وقت واحد ، بينما تسمح التباديل في ANOVA الهرمي بتحليل مجموعتين أو أكثر في وقت واحد.

في حين أن هناك تباينًا ملحوظًا في عدد جينات DE التي حددتها كل طريقة ، إلا أن هناك اتجاهات متسقة (الجدول 2). على سبيل المثال ، تم ربط النسبة النسبية لجينات DE لكل زوج من السكان بين الطرق (Pearson’s r = 0.927، ص & lt0.008) والمقارنات التي شملت جنوب آسيا تميل إلى امتلاك معظم جينات DE لأي مجموعة واحدة. علاوة على ذلك ، تم تحديد 99 ٪ و 92 ٪ من الجينات التي تم تحديدها على أنها DE بواسطة طرق DESeq و tweeDESeq على التوالي على أنها DE بواسطة طريقة التقليب. في تحليل التقليب ، تختلف قيمة القطع Nst لجينات DE اختلافًا طفيفًا اعتمادًا على المجموعات التي تتم مقارنتها ولكن المتوسطات إلى تقدير Nst لا يقل عن 0.326. يرجع انخفاض عدد جينات DE التي تم تحديدها باستخدام طرق DESeq و tweeDESeq إلى أن كلا الطريقتين عبارة عن تحليلات قائمة على النماذج مع اختبارات محددة وتصحيح اكتشاف خاطئ للتعبير التفاضلي. طريقة التقليب المقدمة هنا تحدد ببساطة التطرف في البيانات المرصودة التي يصعب تفسيرها بالصدفة العشوائية.

لتحديد الأهمية البيولوجية المحتملة للجينات التي تم تحديدها على أنها DE ، اختبرنا التخصيب في مسارات GO و KEGG. عند اختبار اتحاد جميع جينات DE للتناوب الزوجي (1،784 جينًا DE) ، لاحظنا التخصيب في 15 مسارًا لـ KEGG و 371 فئة GO بثقة معتدلة FDR بنسبة 20 ٪ (5 KEGG و 201 GO في مستوى عالي الثقة FDR من 5 ٪) (الجدول 3 ، ملف إضافي 3: الجدول أ). بشكل عام ، تشير عمليات تخصيب KEGG و GO إلى أن الجينات المشاركة في الإشارات الخلوية والاستجابة المناعية وتطور الأنسجة والأعضاء ومسارات التمثيل الغذائي هي DE بين المجموعات.

ملامح التعبير الجيني غير المحايدة

على الرغم من صعوبة تحديد ما إذا كان التعبير في جين معين يتطور وفقًا للحياد أو تحت الاختيار ، فإننا قادرون على تحديد ملفات تعريف التعبير التي تتوافق مع أربعة أنماط محددة للاختيار: الاتجاه ، الموازنة ، الاستقرار ، والتنويع. الأهم من ذلك ، أن هذه التحليلات لا تختبر الانحرافات عن الحياد ، بل تحدد الجينات التي تظهر ملامح تعبير متسقة مع اختيار السمات الكمية [38 ، 39]. من المتوقع أن تظهر السمات تحت الاختيار الاتجاهي تحولات في التعبير المتوسط ​​بين المجموعات المتمثلة في زيادة تباين المجموعة بالنسبة إلى تباين المجموعة ، وبالتالي ستكون متسقة مع جينات DE المحددة مسبقًا. يتجلى الانتقاء المتوازن من خلال التنوع الكبير أو الاختلاف بين الأفراد داخل السكان ولكن الاختلاف المنخفض بين السكان. يؤدي اختيار الاستقرار إلى انخفاض مستويات تباين التعبير بين الأفراد بينما ينعكس تنويع الاختيار في مستويات عالية من تباين التعبير بين الأفراد. حددنا الجينات التي تميز كل ملف تعريف اختيار باستخدام تقسيم تقديرات التباين ، وتقديرات تباين التعبير الكلي ، وسلسلة من التباديل ، كما هو موضح في الطرق.

باستخدام البيانات من النموذج المناسب لجميع المجموعات الأربع في وقت واحد ، نلاحظ أن التباين بين المجموعات (سجل (SSأ)) يرتبط ارتباطًا إيجابيًا بالتنوع بين الأفراد (سجل (SSب) ، ص = 0.579 لبيرسون ، ص & lt2.2e-16) ، بالاتفاق مع توقعات الحياد [40]. بالإضافة إلى ذلك ، فإن الاختلاف داخل الأفراد (سجل (SSه) أيضًا بشكل إيجابي مع التباين بين الأفراد (Pearson's r = 0.46، ص & lt2.2e-16) والاختلافات بين المجموعات (Pearson’s r = 0.25، ص & lt2.2e-16) (الشكل 3 أ). لتقدير نسبة نسخة المشيمة البشرية التي قد تكون متوافقة مع التوقعات المحايدة مقابل التوقعات غير المحايدة ، أجرينا سلسلة من التباديل (انظر الطرق). نقدر أن 64.8٪ من جميع الجينات تتوافق مع نموذج الانجراف المحايد للسمة الكمية [38]. المظهر غير المحايد الأكثر شيوعًا لتنوع التعبير الجيني هو تثبيت الانتقاء ، والذي يؤثر على ما يقدر بنحو 26 ٪ من جميع الجينات ، يليه الاتجاه (646 جينًا ، 4.9 ٪) ، والتنويع (635 جينًا ، 4.8 ٪) ، والتوازن (173 جينًا). ، 1.3٪) التحديد (الشكل 3 ب ، انظر الملف الإضافي 4 للحصول على قائمة بجميع الجينات).

تقييم التطور المحايد مقابل التطور غير المحايد لنسخة المشيمة البشرية. (أ) مخطط مبعثر بين المجموعة وبين التباين الفردي كما تم قياسه بواسطة سجل مجموع المربعات المقابل. الجينات التي تم تحديدها على أنها تحتوي على أنماط تباين متوافقة مع الحياد أو مع اختيار الاتجاه أو التنويع أو الاستقرار أو الموازنة تكون مشفرة بالألوان. (ب) مخطط دائري يوضح نسبة الجينات المتوافقة مع نمط تطور معين.

عندما يتم تعيين كل من أوضاع الاختيار هذه على توزيع التباين داخل المجموعة وبين المجموعة (الشكل 3 أ) ، يمكننا تحديد أقسام التوزيع القريبة المنفصلة التي تعكس هذه الملاحظات. ومن المثير للاهتمام ، أن هناك مناطق التوزيع حيث تتداخل أنماط الاختيار هذه (الشكل 3 ب). على سبيل المثال ، هناك مجموعة صغيرة من الجينات التي يكون تباين التعبير فيها كبيرًا بين الأفراد (متنوعًا) وبين المجموعات (الاتجاهية) (الشكل 4 أ و ب). على العكس من ذلك ، فإن بعض الجينات لديها قيود أكبر في التباين الكلي ، بما يتوافق مع استقرار الاختيار ، ومع ذلك لديها أيضًا تحولات كبيرة في التعبير المتوسط ​​بين المجموعات ، بما يتوافق مع الاختيار الاتجاهي (الشكل 4 أ و ج). وأخيرًا ، يمكن أيضًا أن يحدث التعبير المقيد بين الأفراد (اختيار الاستقرار) مع انخفاض تباين المجموعة (اختيار التوازن) (الشكل 4 د).

Boxplots من اختلاف التعبير غير المحايد. يوضح المحور الصادي لجميع المخططات نفس نطاق التعبير. يتم ترميز كل مجموعة لونية وتكون قيمة Nst المقدرة لكل جين في الزاوية اليسرى السفلية من كل قطعة أرض. (أ) جين متوافق مع اختيار الاتجاه. (ب) جين متوافق مع كل من الاختيار الاتجاهي والمتنوع. (ج) جين متوافق مع كل من الانتقاء الاتجاهي والثابت ، مع خط أفقي رمادي منقط للمساعدة في عرض التحول في التعبير المتوسط ​​، مع التقديم أيضًا مقيدًا بين المجموعة ، ضمن التباين الفردي. (د) جين متوافق مع كل من الاستقرار والموازنة في الاختيار.

لتحديد ما إذا كانت الجينات التي يتم التعبير عنها بشكل تفاضلي بين المجموعات ، أي تلك التي لها نمط متوافق مع الاختيار الاتجاهي ، يمكنها بشكل فعال تلخيص أصل المجموعة ، استخدمنا تباين التعبير عبر جميع الجينات الاتجاهية البالغ عددها 646 (تلك التي تم تحديدها عند نمذجة المجموعات السكانية الأربعة في وقت واحد) شجرة UPGMA وإجراء تحليل للمكونات الأساسية. نلاحظ أن الأفراد يشكلون clades monophyletic بما يتفق مع النسب السكانية (الشكل 5A). بالإضافة إلى ذلك ، لوحظت زيادة مستويات التركيبة السكانية في تحليل المكون الأساسي ولكن لا يمكن تمييزها بالكامل إلا عند عرض أجهزة الكمبيوتر الثلاثة الأولى معًا (الشكل 5 ب). يميل PC1 إلى التمييز بين الأفراد من أصل أفريقي من أصل غير أفريقي ، بينما يميل PC2 إلى التمييز بين SA من EA و PC3 يميز الأوروبيين عن غير الأوروبيين (الشكل S4 في ملف إضافي 1).

كشفت بنية السكان عن طريق الجينات المتوافقة مع الانتقاء الاتجاهي. (أ) شجرة UPGMA للتعبير عن المسافات بين جميع المكتبات والأفراد في الجينات المتوافقة مع الاختيار الاتجاهي. (ب) مخطط مبعثر ثلاثي الأبعاد لأجهزة الكمبيوتر الثلاثة الأولى بناءً على التباين في الجينات الـ 646 المتوافقة مع التحديد الاتجاهي. يتم توضيح نسبة التباين الموضح على كل محور ويتم ترميز الانتماء الجماعي لكل فرد بالألوان لمطابقة التعليق التوضيحي في (أ).

تباين التعبير والتنوع الجيني والاتصال بالشبكة

دفعنا انتشار الجينات التي تنحرف عن توقعات الانجراف المحايد ، لا سيما تلك المتوافقة مع استقرار الاختيار ، إلى افتراض أن التباين بين الأفراد في التعبير الجيني يجب أن يكون له مكون وراثي. على وجه التحديد ، افترضنا أن الجينات ذات القيود الأكبر في التعبير سيكون لها قيود وراثية أكبر. بالإضافة إلى ذلك ، قد تسمح الجينات التي تظهر تباينات كبيرة في التعبير بين الأفراد ، من خلال قيود مسترخية أو بحكم الضرورة ، بزيادة نسبية في التباين. لتقييم هذه الفرضية ، اختبرنا وجود علاقة بين تباين التعبير والتنوع الجيني الزوجي. تم حساب التنوع الجيني الزوجي (π) لكل جين ، والتحكم في طول الجين [41] ، لثلاثة مجموعات من بيانات الجينوم 1000: CEU = شمال أوروبا ، ASW = الأمريكيون الأفارقة من جنوب غرب الولايات المتحدة الأمريكية ، و CHS = الهان الصينيون من الجنوب الصين. لقد اخترنا هذه المجموعات الثلاثة لأنها أفضل الوكلاء المتاحين لأفراد العينة لدينا. عند مقارنة التنوع من كل مجموعة إلى تباين التعبير ، نلاحظ ارتباطًا إيجابيًا مهمًا (ASW: r = 0.213 CEU: r = 0.189 CHS: r = 0.177 ، ص & lt 2.2e-16 الشكل S5 في ملف إضافي 1). بالإضافة إلى ذلك ، يرتبط تباين التعبير أيضًا بقيم Tajima's D (ASW: r = 0.179 CEU: r = 0.129 CHS: r = 0.132، ص & lt 2.2e-16. تشير هذه الملاحظات إلى أن تباين التعبير الكلي له عنصر صغير (r-squared = 0.04) وإن كان مكونًا وراثيًا مهمًا وبالتالي قابلًا للوراثة.

هناك عامل آخر قد يؤثر على تباين التعبير وهو عدد الشركاء المتفاعلين الذي يمتلكه الجين. أوضح العمل السابق على شبكات الجينات أن درجة الترابط (عدد التفاعلات) تؤثر على معدل التطور الجزيئي [42]. هنا ، باستخدام بيانات من BioGrid ، اختبرنا ما إذا كان عدد الجينات المتفاعلة يؤثر أيضًا على تباين التعبير للجين (الشكل S6 في ملف إضافي 1). في الواقع ، نلاحظ ميلًا ضعيفًا لزيادة تباين التعبير مع انخفاض عدد الجينات المتفاعلة (Pearson's r = -0.28 ، ص & lt 2.2e-16).

لتقييم كيفية تأثير كل من التنوع الجيني والاتصال معًا على تباين التعبير الجيني ، قمنا ببناء نموذج ANOVA لتحديد معامل الاختلاف في التعبير الجيني كمتغير استجابة ، وتحديد التنوع الجيني والاتصال كمتغيرات توضيحية مع التفاعل. أثر كل مكون من مكونات النموذج بشكل كبير على تباين التعبير (التنوع ص & lt 2.2e-16 الاتصال ص & lt 2.2e-16 التفاعل ص = 0.029) موضحًا ما يقدر بـ 4.3٪ و 2.3٪ و 0.07٪ من التباين الكلي في تباين التعبير ، على التوالي.

وحدات التعبير الجيني المشترك ووظائف فئات الاختيار

لتحديد ما إذا كانت مجموعات الجينات المقابلة للأنماط الأربعة غير المحايدة للتطور لها تأثير بيولوجي متماسك ، قمنا باختبار أدلة على شبكات التعبير المشترك والإثراء في مصطلحات علم الوجود الجيني GO والمسارات الوظيفية KEGG. لم يلاحظ أي تخصيب للجينات يتفق مع نمط موازنة الاختيار. يتم عرض النتائج من الأوضاع الثلاثة الأخرى غير المحايدة أدناه.

بشكل عام ، تم إثراء الجينات المتوافقة مع الاختيار الاتجاهي (646 جينًا) في 145 فئة GO وستة مسارات KEGG في FDR بنسبة 20 ٪ (70 و 0 ، على التوالي ، عند FDR بنسبة 5 ٪). وهي مرتبطة بالمناطق خارج الخلية والأغشية ، والاستجابة للإجهاد ، والأمراض المعدية ، والإشارات ، والربط ، ومسارات وفئات التمثيل الغذائي (ملف إضافي 3: الجدول ب). تم تحديد ست وحدات للتعبير المشترك تشكل شبكات تعبير مشترك مضغوطة ، ولكنها تتفاعل أيضًا مع بعضها البعض من خلال عدد مخفض من المواقع (الشكل 6 أ و ب). الوحدة الفردية الوحيدة التي يتم إثرائها لمجموعة معينة من الوظائف هي الوحدة 6 (الوحدة الحمراء في الشكل 6 أ). هذه هي أصغر وحدة ، تحتوي على 54 جينًا فقط ، ولكن في FDR بنسبة 20 ٪ ، يتم إثراء هذه الوحدة لـ 110 فئة GO (52 في FDR 5 ٪ ، ملف إضافي 3: الجدول C) ، و 15 مسارًا KEGG (7 في FDR 5 ٪ ، ملف إضافي 3: جدول D). تشارك هذه الجينات بشكل أساسي في الدفاع والاستجابة المناعية ولكنها مرتبطة أيضًا بامتصاص الفيتامينات وهضمها ، وأيض حمض الأراكيدونيك ، وهو حمض دهني رئيسي.

التعبير المشترك خرائط الحرارة والشبكات. خرائط الحرارة لارتباطات التعبير الجيني × الجيني للجينات تحت الانتقاء الاتجاهي (أ) وتنويع الاختيار (د)، على التوالى. كل صف وعمود هو نفس مجموعة الجينات ، موضحة بواسطة نفس مخطط التخطيط العنقودي لمسافة التعبير الجيني. بالإضافة إلى ذلك ، يتم ترميز كل صف وعمود إلى وحدة التعبير الجيني المرتبطة به. في مؤامرة خريطة الحرارة نفسها ، يشير اللون الأحمر إلى تعبير مشترك أكثر تشابهًا ويشير اللون الأزرق إلى تباين أكبر. شبكات التعبير الجيني المشترك للجينات تحت الاختيار الاتجاهي (ب) وتنويع الاختيار (ج) يتم تقديمها أيضًا. تم إنشاء عقد التفاعل فقط للجينات التي تقدم تعبيرًا مشتركًا مهمًا عند FDR بنسبة 1 ٪. العقد السوداء هي جينات لها ما لا يقل عن 32 تفاعلًا مهمًا. العقد الحمراء هي جينات لها سبعة تفاعلات مهمة على الأقل. العقد الزرقاء عبارة عن جينات لها تفاعلان مهمان على الأقل. النقاط الخضراء عبارة عن جينات ليس لها تفاعلات كبيرة عند مستوى تصحيح أخطاء يبلغ 1٪.

لتقييم ما إذا كان الإثراء الذي تمت ملاحظته هنا هو نتاج تعبير فريد في مجتمع معين أو اختلاف عبر جميع المجموعات ، قمنا بتقسيم جميع الجينات الاتجاهية من خلال ملفات تعريف التعبير الخاصة بهم باستخدام مجموعات k-mean. عند تقسيم بيانات ملف تعريف التعبير إلى مجموعتين (ك = 2) ، نلاحظ وجود ملفين شخصيين متعارضين حيث يكون التعبير أدنى في الأفارقة ، وأعلى مستوى في جنوب وشرق آسيا ، ومتوسط ​​في الأوروبيين (المجموعة 1) أو أعلى في الأفارقة ، وأدنى مستوى في الجنوب وشرق آسيا ، ومتوسط ​​في الأوروبيين (المجموعة 2) (الشكل 7 ، الصف K2). تكشف اختبارات التخصيب لهاتين المجموعتين أن المجموعة 1 فقط هي التي تعرض أي إثراء ، مع الأنطولوجيا وإثراء المسار المتسق مع تلك التي لوحظت أعلاه. ستكون هذه الملاحظة متسقة مع فرضية الاستجابات التكيفية في السكان غير الأفارقة أثناء الهجرات خارج إفريقيا. ومع ذلك ، عندما يتم تقسيم البيانات إلى المزيد من المجموعات (ك = 6) ، لا يوجد علم الوجود أو إثراء المسار لتلك المجموعات التي تبرز اختلافات التعبير بين الأفارقة وغير الأفارقة (الشكل 7 ، الصف K6 ، المجموعات 4 و 5). لاحظ أننا اخترنا K لـ 6 لهذا التحليل المحدد لأنه أول K يفصل بشكل فريد السكان الأفارقة عن غير الأفارقة في كل من التنظيم (المجموعة 4) والمنظمة (المجموعة 5). يمكن العثور على نتائج K2 إلى K8 في ملف إضافي 1: الشكل S7. ومن المثير للاهتمام ، أن المجموعة 1 (الشكل 7 ، الصف K6) ، ذات التعبير المرتفع في جنوب آسيا بالنسبة إلى المجموعات الأخرى ، هي التي تأوي إشارة التخصيب بأكملها. يتم إثراء هذه الجينات البالغ عددها 111 جينًا بنسبة 20٪ في 19 مسارًا لـ KEGG (8 في FDR 5٪) و 320 من فئات GO (136 في FDR 5٪). مرة أخرى ، يشاركون في الغالب في الاستجابة المناعية والتمثيل الغذائي ، بما يتفق مع الملاحظات أعلاه (ملف إضافي 3: الجدول E).

مستويات التعبير للجينات المتوافقة مع اختيار الاتجاه. تمثل كل نقطة فردًا متباعدًا عبر المحور السيني وبمتوسط ​​تعبير جيني طبيعي على المحور ص. تم توضيح نتائج التحليل العنقودي لمجموعتين (K2) وستة مجموعات (K6). يتم ترميز الأفراد بالألوان فيما يتعلق بالمجموعة المرتبطة بهم.

مع تنوع الجينات ، تم تحديد ثلاث وحدات للتعبير المشترك (الشكل 6 د) ولوحظ وجود شبكتين متكاملتين للغاية إلى جانب شبكتين أصغر (الشكل 6 ج) ، بما يتفق مع وحدات التعبير المشترك. تم إثراء كل وحدة بالعديد من مصطلحات علم الوجود GO (ملف إضافي 3: الجدول F) ومسارات KEGG (ملف إضافي 3: الجدول G) مع وظائف فريدة ومتداخلة. تم إثراء الوحدة 1 (الشكل 6D ، السماوي) بمصطلحات علم الوجود 546 GO و 22 مسارًا لـ KEGG في FDR بنسبة 20 ٪ (222 GO و 8 KEGG في FDR 5 ٪) وتشارك في العديد من مجالات علم الأحياء بما في ذلك النمو والتنمية والتأشير ، التمثيل الغذائي والمرض. تم إثراء الوحدة 2 (الشكل 6 د ، أزرق) بمصطلحات علم الوجود 131 GO وثلاثة مسارات KEGG عند FDR بنسبة 20 ٪ (35 GO و 2 KEGG في FDR 5 ٪) وتشارك في تفاعل الارتباط والمستقبلات ، على وجه التحديد تفاعل مستقبل السيتوكين السيتوكيني والتفاعل العصبي المستقبلي. تم إثراء الوحدة 3 (الشكل 6D ، الأحمر الداكن) في 378 مصطلحات GO و 12 مسارًا لـ KEGG في FDR بنسبة 20 ٪ (132 GO و 9 KEGG في FDR 5 ٪) والمرتبطة بمسارات المرض والإشارات. يكشف اتحاد جميع الجينات المتنوعة عن إثراء وجودي ووظيفي يتوافق مع البيانات المذكورة أعلاه (الجدول 4 ، ملف إضافي 3: الجدول H).

شكلت جينات الاستقرار أربع وحدات للتعبير المشترك ، والتي ، كوحدة (ملف إضافي 3: الجدول الأول) ، مرتبطة بـ 1،245 مصطلحات وجودية GO و 51 مسارًا KEGG في FDR بنسبة 20 ٪ (898 GO و 39 KEGG في FDR من 5 ٪) وتشارك في العمليات الأساسية ، داخل الخلايا إلى حد كبير (الجدول 4). وتشمل هذه الارتباط مع الجسيمات ، الريبوسومات ، نقل الحمض النووي الريبي ، ومعالجة البروتين. لكنها مرتبطة أيضًا بأمراض عصبية مثل مرض هنتنغتون وباركنسون والزهايمر. أخيرًا ، هناك أيضًا ارتباطات بالعدوى البكتيرية والتهاب الكبد C وإشارات الخلايا التائية ومسارات السرطان. بشكل فردي ، تحتوي كل وحدة على تركيبة وظيفية فريدة ، ولكن هناك تداخل بدرجات متفاوتة لعدد قليل من المسارات الرئيسية التي تشمل الوظائف الأساسية داخل الخلايا والارتباطات مع الأمراض العصبية (ملف إضافي 3: الجدول J و K).

تأثير الصفات البيولوجية على التعبير الجيني

إلى جانب أصل السكان ، تم أيضًا جمع العديد من السمات الأنثروبومترية والغذائية من كل فرد ، لتقييم ارتباطها بتنوع التعبير. بدءًا من نموذج التعبير الجيني المستخدم سابقًا ، والذي تضمن التقنية (عدد القراءات المعينة وجودة الحمض النووي الريبي) والعوامل السكانية (المجموعة والفردية) ، تمت إضافة ثماني سمات إضافية: جنس الطفل ، ووزن الطفل ، وطول الطفل. الطفل ، طريقة الولادة (قيصرية أو مهبلية) ، عمر الأم ، مؤشر كتلة جسم الأم ، سواء كانت الأم تشرب الكحول أم لا (خارج الحمل) ، وما إذا كانت الأم نباتية أم لا (انظر طرق للحصول على تفاصيل النموذج). لاحظ أن كل سمة جديدة يتم نمذجتها هي مقياس للتباين بين الأفراد. تم تحديد أهمية كل عامل من خلال اختبار F (FDR بنسبة 5 ٪) باستخدام متوسط ​​التقديرات التربيعية لكل عامل على المتبقي (التباين داخل الفرد).

في المتوسط ​​، أوضح كل عامل ما يقرب من 2 ٪ من التباين في البيانات ، مع تفسير التباين بين الأفراد (32 ٪) وبين الأفراد (41 ٪) لمعظم التباين بين تباين المجموعة الذي تم توضيحه بنسبة 6.3 ٪ (الشكل 8). كما هو متوقع ، تم شرح الغالبية العظمى من التباين الذي تم شرحه بواسطة كل متغير توضيحي جديد سابقًا بالاختلاف بين الأفراد ، وبالتالي الانخفاض في تقدير Nit من 0.59 (Nit ، الشكل 2C) ، إلى 0.41 (الشكل 8). تم إثراء جميع العوامل بما لا يقل عن 59 مصطلحات GO (ملف إضافي 5: الجدول أ) عند FDR بنسبة 5 ٪ وتم إثراء جميع العوامل باستثناء ثلاثة (RIN والجنس والطول) في مسار KEGG واحد على الأقل في FDR 5٪ (ملف إضافي 5: جدول ب). الأهم من ذلك ، كانت أهمية جميع العوامل تعتمد على التباين الفردي داخل المجموعة (Nit) ومتوسط ​​التعبير عن الجينات (الشكل S7 في ملف إضافي 1). على هذا النحو ، إذا لم يظهر الجين في السابق أي اختلاف كبير بين الأفراد في نموذجنا البسيط للتعبير الجيني ، فلن يظهر أي اختلاف كبير بين أي من العوامل الإضافية الثمانية في نموذجنا الكامل. وبالتالي ، فإن جميع مصطلحات علم الوجود GO ومسارات KEGG التي تمت ملاحظتها لكل عامل من العوامل الجديدة هي ببساطة مجموعة فرعية من تلك المرتبطة سابقًا بالاختلاف بين الأفراد ، والتي تم إثرائها في 104 مسارات KEGG و 2720 مصطلحًا لأنطولوجيا GO في FDR بنسبة 20 ٪ ( 65 KEGG ، 1،729 GO بمعدل FDR بنسبة 5 ٪). من الناحية الفنية ، كانت الجينات المرتبطة بعدد القراءات المعينة بأغلبية ساحقة تلك التي يتم التعبير عنها بشكل كبير والمرتبطة بمسارات مثل الريبوسوم (KEGG 03010 المعدل ص = 4.75e-23). من المعروف أن مثل هذه المصنوعات الفنية تمثل مشكلة في هذه التقنية وهي على وجه التحديد سبب إدراج عدد القراءات المعينة وقيم جودة RNA (RIN) كمتغيرات توضيحية رائدة في جميع نماذج التعبيرات الجينية [43]. انظر الملف الإضافي 5 ، لجميع بيانات تخصيب GO و KEGG لكل سمة.

مخطط شريط التقسيم. كان كل جين مناسبًا لنموذج واحد يمثل 13 متغيرًا توضيحيًا وتم تقدير نسبة التباين الموضحة بواسطة كل متغير باستخدام نهج مجموع المربعات.

كانت إحدى الملاحظات اللافتة للنظر من تركيب نموذج السمات هو أن وزن حديثي الولادة كان مرتبطًا بثلاثة مسارات للسرطان ومسار نسب الخلايا المكونة للدم. تتوافق هذه الملاحظة مع التقارير التي تشير إلى ارتباط وزن الأطفال حديثي الولادة بزيادة مخاطر الإصابة بسرطان الدم لدى الأطفال [44 ، 45]. هل يتم تقليل تنظيم الجينات المرتبطة بهذا التأثير مع زيادة الوزن عند الولادة ، أم يتم تنظيمها؟ لتقييم هذا المثال المحدد وجميع عمليات إثراء السمات الأخرى المرتبطة ، قمنا بتقسيم الارتباطات بين التعبير الجيني والسمة حسب اتجاه تأثيرها ثم أعدنا تقييم ارتباطات المسار (الشكل 9 ، ملف إضافي 5: الجدول C). تشير النتائج إلى تغييرات كبيرة منسقة في التعبير لكل عامل. على سبيل المثال ، مع زيادة وزن المواليد الجدد ، هناك انخفاض في التعبير في الجينات المرتبطة بنسب الخلايا المكونة للدم ، ومسارات السرطان ، وإفراز الصفراء ، واعتلال عضلة القلب التوسعي ، وتقلص العضلات الملساء الوعائي ، لكن الجينات المرتبطة بمعالجة البروتين في الشبكة الإندوبلازمية تزداد. علاوة على ذلك ، فإن الأفراد الذين يستهلكون الكحول بشكل طبيعي قد قللوا من التعبير في مسارات مثل تحلل السكر وهضم الدهون. زادت المشيمة من الإناث من التعبير في هضم البروتين وتفاعل مستقبلات ECM وداء الأميبات والالتصاق البؤري.تظهر المشيمة من الولادات القيصرية انخفاضًا في التعبير في تحلل السكر ومعالجة البروتين في الشبكة الإندوبلازمية ومعالجة المستضد. كمثال أخير - مع زيادة مؤشر كتلة جسم الأم ، هناك زيادة مرتبطة في التعبير عن الجينات المشاركة في عدوى المكورات العنقودية الذهبية ، وشلالات التكميل والتخثر ، ومسارات الذئبة الحمامية الجهازية. توضح هذه البيانات ، كما هو معروض في الشكل 9 ، التأثير المرتبط الذي قد تحدثه تغييرات التعبير الجيني على مسارات وظيفية محددة ومن خلال الاستدلال على فسيولوجيا العضو أو الفرد.

التخصيب الحراري. قامت خريطة حرارة Benjamini-Hochberg بتعديل قيم p للارتباط بين كل متغير توضيحي (المحور السيني) وفئات مسار KEGG (المحور الصادي). لكي يتم تضمينه في خريطة الحرارة ، يجب أن يرتبط مسار KEGG بمتغير توضيحي واحد على الأقل عند FDR بنسبة 1 ٪. بالإضافة إلى ذلك ، تم تقسيم كل متغير توضيحي حسب اتجاه ارتباطه بالتعبير الجيني. على سبيل المثال ، المتغير "All Veg. تشرح الجينات جميع الجينات التي أظهرت تأثيرًا كبيرًا على النظام الغذائي النباتي ، بينما المتغير "زيادة Exp. in Veg. 'يعلق على الجينات المرتبطة بالنظام الغذائي النباتي التي زاد ملف تعريف التعبير عنها مقارنةً بغير النباتيين. بالمثل "Pos. تشرح جينات العمر جميع الجينات التي ترتبط ارتباطًا وثيقًا بعمر الأم بطريقة إيجابية.


مناقشة

ترتبط الجينات المشاركة في الجهاز التنفسي وإنتاج الطاقة بمرض التصلب العصبي المتعدد

تم تجميع DEGs المتعلقة بإنتاج الطاقة وتحويلها وتم التعبير عنها أعلى في سطر المشرف (ملف إضافي 12: الشكل S7). أظهر تحليل مصطلحات GO أن عددًا كبيرًا من DEGs المخصب في "الاختزال التأكسدي" لـ BP و "نشاط oxidoreductase ، أيونات المعادن المؤكسدة" لـ MF (الشكل 4). نتيجة لذلك ، تضمنت هذه الجينات الخاضعة للتنظيم بشكل كبير في إنتاج الطاقة وتحويلها إنزيم هيدروجيناز المرتبط بـ NADH (TRINITY_DN82756_c2_g5) ، وبروتين حامل ADP / ATP (TRINITY_DN101445_c0_g1) وأكسيدوكتاز (TRINITY_DN71824_c0_g2). هذه البروتينات هي مكونات في سلسلة الجهاز التنفسي الميتوكوندريا. يقترح أن الإنزيمات التنفسية المرتبطة بالميتوكوندريا تلعب دورًا حيويًا في خط MS الباذنجان. تتوافق النتيجة مع دراسة سابقة [41] ، حيث تم استكشاف الجينات المرتبطة بـ CMS في خط MS من البصل الويلزي. كما نعلم ، ارتبط مرض التصلب العصبي المتعدد في العديد من النباتات بالميتوكوندريا ، وخاصة CMS. أفادت العديد من الأبحاث أن الجينات التي تشفر إنزيمات السلسلة التنفسية للميتوكوندريا ومجمعات الإنزيمات كانت مهمة لخطوط CMS في النباتات الأخرى [42 ، 43]. لذلك ، تتوافق نتائجنا مع الدراسات السابقة التي تشير إلى انخفاض نتائج الجهاز التنفسي الميتوكوندريا في مرض التصلب العصبي المتعدد في الباذنجان.

ترتبط الجينات المشاركة في مسارات التمثيل الغذائي للكربوهيدرات بمرض التصلب العصبي المتعدد

يعد مسار التمثيل الغذائي للكربوهيدرات أحد المسارات الأيضية الأساسية أثناء نمو النبات. يوفر الطاقة والكربوهيدرات لنمو النباتات وتطورها [44]. تم تنظيم Glycosyltransferase (TRINITY_DN105743_c0_g1) وهيدرات الجليكوزيل (TRINITY_DN56811_c0_g2) التي تنتمي إلى نوعين من الإنزيمات في مسار التمثيل الغذائي للكربوهيدرات في خط MS في دراستنا. تم الإبلاغ عن أن الجينات التي تشفر عائلتين من الإنزيمات مرتبطة بتخليق جدار الخلية وتدهوره [45 ، 46 ، 47]. تم إشراك SPG2 و GT43 glycosyltansferase و UPEX1 و GT31 glycosyltransferase في تكوين بريميكسين جدار حبوب اللقاح [48 ، 49]. تشير هذه النتائج إلى أن glycosyltransferase و glycosyl hydrolase يلعبان دورًا محددًا في تطوير حبوب اللقاح. في هذه الدراسة ، وجدنا أن المصطلحات الأكثر إثراءً هي استقلاب الكربون والنشا والسكروز في تحليل KEGG وتم تجميع الجينات المتعلقة بنقل الكربوهيدرات معًا في تحليل المجموعات الهرمية ، والتي كانت متوافقة مع الاستنتاجات من الدراسات الأخرى. ومن المثير للاهتمام ، لوحظ عدد قليل من الشركات الصغيرة في خط MS لدينا. لذلك ، نعتقد أن الانخفاض في التمثيل الغذائي للكربوهيدرات يؤثر على تكوين حبوب اللقاح ، مما يؤدي إلى مرض التصلب العصبي المتعدد في الباذنجان.

ترتبط الجينات المشاركة في نقل الأحماض الأمينية والمسار الأيضي بمرض التصلب العصبي المتعدد

في السابق ، تم الإبلاغ عن أن الجلوتامين في استقلاب الأحماض الأمينية النباتية يلعب دورًا رئيسيًا أثناء تطوير حبوب اللقاح. لم ينضج مجتمع حبوب اللقاح مع تجويع الجلوتامين [50،51،52]. وجد فانغ [53] أن التعبير عن مركب الجلوتامين في مسار تخليق الأحماض الأمينية ينخفض ​​في الفلفل CMS. وفقًا للدراسات السابقة ، فإن أحد الجينات الخاضعة للتنظيم بشكل كبير في خط MS المشفر للجلوتامين المركب (GS) (TRINITY_DN8287_c0_g1) في الدراسة ، مما يشير إلى أن مرض التصلب العصبي المتعدد قد ينتج عن نقص تركيبة الجلوتامين. إنزيم آخر يشارك في استقلاب الأحماض الأمينية في هذه الدراسة هو عائلة NRT1 / PTR (ناقل النترات / ناقل الببتيد) (TRINITY_DN134037_c0_g2 و TRINITY_DN66882_c0_g2 و TRINITY_DN57038_c1_g1). وبالمثل ، لوحظ انخفاض وفرة البروتينات NRT / PTR في دراسة Weichert [54]. اكتشف الباحثون أن AtPTR5 يتوسط نقل الببتيد إلى حبوب اللقاح من خلال الطفرات والإفراط في التعبير [55]. ومن ثم ، فإننا نستنتج أن مرض التصلب العصبي المتعدد في الباذنجان قد يتولد من التعبير المكبوت لـ NRT / PTR أو البروتينات الأخرى التي تقلل من نقل الببتيدات للتأثير على نمو حبوب اللقاح.

نظمت عوامل النسخ الجينات المرتبطة بمرض التصلب العصبي المتعدد

لقد أثبت عدد كبير من الدراسات أن الصناديق تنظم أهدافها من خلال الارتباط بعناصر رابطة الدول المستقلة في المروجين من خلال التفاعل مع شركاء البروتين أثناء نمو النبات وتطوره والاستجابة للمحفزات البيئية. في خط MS ، تم أيضًا تغيير التعبير عن بعض TFs. يمكن تصنيف 898 TFs المعبر عنها تفاضليًا إلى 63 عائلة بما في ذلك AP2 / ERF و MYB و NAC و WRKY و bHLH و MADS (الشكل 7). لقد ثبت أن تنظيم النسخ مهم لخصوبة الذكور. يمكن لعامل نسخ bHLH ، DYT1 تنشيط التعبير عن اثنين من TFs- MYB35 و MS1، الذي يؤثر على وظيفة tapetum وتطور حبوب اللقاح [56]. مع مزيد من التحقيق ، وجد أن DYT1 ينظم مباشرة التعبير عن TDF1 (معيب في تطوير ووظيفة الشريط 1 ، عامل نسخ R2R3 MYB مفترض) [57] ، والذي بدوره يعزز التعبير عن AMS هذا منظم لتشكيل جدار حبوب اللقاح [58]. AMS يعمل المنبع من MS188 يؤثر على التعبير عن MS1 [58]. تظهر هذه النتائج أن عوامل النسخ هذه تشكل مسارًا وراثيًا في تطور حبوب اللقاح. لقد توصلت دراستنا إلى وجود TFs أكثر من الدراسات السابقة ، مما يشير إلى أنها شبكة تنظيم نسخ أكثر تعقيدًا تعمل في تطوير حبوب اللقاح في الباذنجان. كانت بعض الصناديق التي تنتمي إلى نفس العائلة تخضع للتنظيم الأعلى بينما كانت بعض الصناديق الأخرى تخضع للتنظيم المنخفض ، وهو ما يتوافق مع دراسة حديثة عن سبات البراعم في شجرة العنب [59] (ملف إضافي 1: الجدول S1). أظهرت النتيجة أن الأعضاء من نفس عائلة TF قد يلعبون أدوارًا مختلفة في تطوير حبوب اللقاح ، والتي قد تشكل شبكة تنظيمية نسخية أكثر تعقيدًا.


المواد والأساليب

ثقافة الخلية وعزل الحمض النووي الريبي

STAT3

تم الحفاظ على خط خلايا المايلوما البشرية INA-6 في وسط RPMI 1640 ، مكملًا بـ 50 ميكرومترM 2-mercaptoethanol و 10٪ FCS و 100 U / ml من البنسلين والستربتومايسين (جميعها من Invitrogen GmbH ، كارلسروه ، ألمانيا). تم عزل الحمض النووي الريبي من الخلايا التي تم سحبها من IL-6 لمدة 13 ساعة مع أو بدون إعادة تنشيط باستخدام IL-6 لمدة ساعة واحدة أو الاحتفاظ بها بشكل دائم في وجود 1 نانوغرام / مل من IL-6 (IL-6 دائم). كان IL-6 البشري المؤتلف هدية من S Rose-John (كيل ، ألمانيا).

نمت خلايا D53wt في 10٪ FCS في وسط معدل McCoys 5A المحتوي على 400 ميكرومترجم / مل من الجينين (Gibco® ، Thermo Fisher Scientific ، Waltham ، MA ، الولايات المتحدة الأمريكية) و 250 ميكرومترجم / مل هيجرومايسين (روش ، مانهايم ، ألمانيا). D53wt هو مشتق من خط خلايا سرطان القولون والمستقيم DLD-1 ، الذي قدمه بيرت فوجلشتاين [80]. تحتوي هذه الخلايا على متحولة 241F p53 غير نشطة ويتم نقلها بشكل ثابت باستخدام نظام تعبير p53 مستجيب للتتراسيكلين (tet-off). تم إجراء تحريض p53wt عن طريق استبدال الوسط بوسائط زراعة الخلايا الخالية من التتراسيكلين [81]. أظهرت الدراسات السابقة أن p53 يتم تنظيمه بكفاءة بعد 6 ساعات [82 ، 83]. نظرًا لأننا كنا مهتمين بتحديد التأثيرات المباشرة لتنظيم النسخ p53 ، فقد اخترنا الحث لمدة 6 ساعات لتجربة صفيف التجانب [83]. تحريض p53 mRNA وتنظيم الجين الهدف p53 المعروف p21 جأناص1/دبليوأFتم التحكم في 1 بواسطة qRT-PCR (ملف إضافي 1: الشكل S2 ، [83]).

دورة الخلية

تمت زراعة الخلايا الليفية القلفة البشرية التي تم الحصول عليها من ATCC (مجموعة الثقافة الأمريكية ، معايير LGC ، Teddington ، Middlesex ، المملكة المتحدة) في DMEM (Gibco® ، Thermo Fisher Scientific ، Waltham ، MA ، الولايات المتحدة الأمريكية) مع 10 ٪ FCS (Lonza ، بازل ، سويسرا ). ثم تمت زراعة 10 6 خلايا فرعية في قوارير T300. بعد 24 ساعة ، تمت مزامنة الخلايا الليفية في G0 عن طريق الحرمان من المصل لمدة 48 ساعة [84]. تم إجراء إعادة التحفيز عن طريق إضافة وسيط يحتوي على 20 ٪ FCS. تم حصاد الخلايا في نقاط زمنية مختلفة للحصول على مجموعات الخلايا بشكل رئيسي في مراحل G1 أو S أو G2 / M من دورة الخلية. تم تحليل الخلايا المتزامنة عن طريق قياس التدفق الخلوي كما هو موضح سابقًا [82-84]. تم استخراج إجمالي الحمض النووي الريبي باستخدام TRIzol ® (Invitrogen GmbH ، كارلسروه ، ألمانيا). تم التحكم في سلامة الحمض النووي الريبي لكل عينة بمقايسة نانو RNA الكلية ومحلل Agilent 2100 Bioanalyzer (Agilent Technologies ، سانتا كلارا ، كاليفورنيا ، الولايات المتحدة الأمريكية) [84]. جميع العينات المشمولة في التجارب تحتوي على RIN & gt8.

صفائف تبليط الجينوم الكامل

تم استخدام مجموعة Affymetrix Human Full Genome Tiling Array 1.0 التي تتكون من 14 مصفوفة وفقًا لتعليمات الشركة المصنعة ، باستثناء أنه تم استخدام تفاعلات وضع العلامات المنفصلة لكل مجموعة بدءًا من 10 ميكرومترز مجموع الحمض النووي الريبي.

تحليل بيانات صفيف التجانب

استخدمنا خوارزمية TileShuffle الموصوفة في [41] لتحديد الفواصل الجينومية المعبر عنها والمعبر عنها تفاضليًا بطريقة غير متحيزة. باختصار ، يميز TileShuffle إشارات التعبير عن ضوضاء الخلفية مع مراعاة تحيزات صفيف التبليط الشائعة. تم استخدام الرياح لتقليل تأثيرات التهجين المتبادل. تم تقييم أهمية النوافذ باستخدام التجربة ف- القيم التي تم تقديرها من خلال تبديل المجسات بشكل متكرر على المصفوفة. تم إهمال المجسات فيما يتعلق بمحتوى GC لتسلسلها ، وقد لا يتم تبادل المجسات التي تنتمي إلى صناديق مختلفة أثناء التقليب. تم تنفيذ تحليل التعبير التفاضلي بطريقة مماثلة. هنا ، تم استخدام تغييرات طية السجل بين صفائف التبليط في كلتا الحالتين الخلويتين كمقاييس للتعبير التفاضلي. نظرًا لأنه تم إلغاء التأثيرات الخاصة بالتسلسل ، فقد أصبح ترابط التقارب قديمًا في هذا السياق. لقد تجنبنا النظر في تباين شدة الإشارة عند حد الاكتشاف كتعبير تفاضلي من خلال طلب أن الفواصل المعبر عنها تفاضليًا يجب أن يتم التعبير عنها بشكل كبير بالنسبة لتوزيع الخلفية في واحد على الأقل من الظروف التي تم فحصها. تسمى هذه الفترات DE-TARs. هذا مشابه للترشيح غير النوعي الشائع في تحليل بيانات ميكروأري التقليدي.

صفيف تبليط الجينوم الكامل البشري Affymetrix 1.0 تم تعيين شدة إشارة خام لمجموعة لإصدار الجينوم البشري NCBI36 باستخدام ملفات Affymetrix BPMAP [85]. تم اكتشاف المقاطع المعبر عنها باستخدام إعدادات معلمة TileShuffle: حجم النافذة = 200 ، تم تحديد درجة النافذة على أنها المتوسط ​​الحسابي الذي تم تقليمه بالقيم القصوى والدنيا على شدة الإشارة لجميع المجسات في النافذة ، وعدد التباديل = 10000 وعدد GC الطبقات = 4. جميع النوافذ مع تعديل ص& lt0.05 وفقًا لبنجاميني وهوتشبيرج [86] تم تعريفها على أنها معبرة بشكل كبير. يتم التعبير عن DE-TARs تفاضليًا فترات TileShuffle مع ضبطها ص& lt0.005 (حجم النافذة = 200 ، تم تعريف درجة النافذة على أنها تغيير أضعاف السجل مع تجاهل جميع المجسات ذات السلوك العكسي كما لوحظ بالنسبة للنوافذ المعبر عنها بشكل كبير ، وعدد التباديل = 100000 وعدد فئات GC = 1). أخيرًا ، تم رفع إحداثيات الجينوم لجميع المقاطع المعبر عنها بشكل كبير وجميع المقاطع المعبر عنها بشكل تفاضلي إلى GRCh37 (hg19) باستخدام [87].

تحديد مجموعة من حسن النيةمقاطع غير مشفرة

بصرف النظر عن التداخلات مع شرح ترميز البروتين ، فقد اعتمدنا بشكل أساسي على RNAcode [88] للتنبؤ بأجزاء ترميز البروتين المحتملة ضمن TARs و DE-TARs. يعتبر RNAcode بدائل الأحماض الأمينية المترادفة ، وقراءة حفظ الإطار وحدوث أكواد الإيقاف المبكرة. تم تطبيقه على محاذاة Multiz على مستوى الجينوم [89] لـ 46 جينوم فقاري تم تنزيله من [90]. جميع الأجزاء مع RNAcodeص& lt0.05 تم اعتبارها من جديد مناطق ترميز البروتين. امتنعنا عن التكيف ص قيم للاختبار المتعدد ، حيث لم نكن مهتمين بمجموعة من مقاطع ترميز البروتين الموثوقة للغاية (أي تقليل عدد الإيجابيات الخاطئة) ، ولكن في تقليل عدد المناطق التي تم تفسيرها خطأً على أنها غير مشفرة (أي تقليل عدد السلبيات الخاطئة ). رمز RNAcodeص& lt0.05 نتج عنها 84.8% حساسية (وفقًا لإكسونات ترميز البروتين المعروفة المشروحة في Gencode v12) و 97.2% الخصوصية (وفقًا لـ 10000 فترة جينية تم أخذ عينات منها للحفاظ على توزيع الطول ومحتوى التكرار لإكسونات ترميز البروتين). يتطلب RNAcode محاذاة إدخال ما لا يقل عن ثلاثة متواليات ذات صلة تطورية تاركة امتدادات من الحمض النووي الجينومي بدون نقاط RNAcode ، لأن تسلسل الحمض النووي لا يتم حفظه بشكل كافٍ.

حسن النية تم إنشاء فترات غير مشفرة في المناطق الجينية والإنترونيك من المقاطع المعبر عنها بشكل كبير والمعبر عنها تفاضليًا عن طريق: (1) إزالة جميع النوكليوتيدات المتداخلة للأشكال الإسوية المعروفة لترميز البروتين (Gencode v12 [46] ، جينات UCSC [91] ، RefSeq [92] أو Ensembl [93] شرح الجينات) أو الجينات الخادعة المعروفة (Gencode v12) ، (2) إزالة جميع النيوكليوتيدات المتداخلة في أجزاء ترميز البروتين المتوقعة (RNAcode [88]) ، (3) إزالة جميع الأجزاء غير المصنفة بواسطة RNAcode التي لها تشابه التسلسل مع متواليات الأحماض الأمينية البشرية المعروفة (قاعدة بيانات RefSeq من 7 مارس 2012 ، tblastn مع حجم الكلمة 3 [94] و ه& lt0.05) و (iv) كأصغر أنواع ncRNAs الموصوفة حتى الآن في البشر - microRNAs و RNAs في موقع لصق - يتراوح طولها بين 17 و 18 نقطة أساس ، وتم التخلص من الفترات المتبقية الأصغر من 17 نقطة أساس.

الكشف عن الماكرو

تحليل بيانات صفيف التبليط الإحصائي الموضح أعلاه شرائح التقارير التي يتم التعبير عنها بدرجة عالية أو تفاضلية. عادةً ما تكون الأجزاء الفردية قصيرة ولكنها غالبًا ما تظهر غنية بقوة في فترات جينومية كبيرة. قد تكون الفجوات ضمن تراكمات المقاطع هذه ناتجة عن الاختلافات في شدة الإشارة ، أو انخفاض الإشارة داخل المناطق الداخلية أو عن طريق مناطق التكرار التي لا تغطيها صفيف التبليط. وبالتالي ، قد تعكس المناطق التي تكون فيها قطاعات كبيرة غنية بالتخصيب كيانات كبيرة ذات صلة بيولوجيًا. يؤدي دمج المقاطع ذات المسافة القصوى إلى إعادة إنتاج نفس الصورة بدقة أقل ولكنه غير مناسب لتحديد التراكمات المحلية. بدلاً من ذلك ، يعتمد stairFinder على تقدير كثافة القطعة باستخدام حبات الوزن الحيوي (انظر على سبيل المثال [95]) وعرض نطاق معين حيث يتم تمثيل المقاطع من خلال موضعها المركزي ويتم ترجيحها بطولها. عرض النطاق الترددي للنواة هو معلمة تنعيم تؤثر بشكل كبير على التقدير الناتج ، لأن عرض النطاق الترددي الأكبر يميل إلى تجميع المزيد من المقاطع في ذروة كثافة واحدة. أعطى عرض النطاق الترددي 100000 أفضل النتائج ، بالنسبة للتعليق التوضيحي المعروف. ثم تمت معالجة كل ذروة تقديرية بما في ذلك الحد الأدنى لكثافة المرافقة لتحديد حدود التراكم باستخدام إجراء الغمر لاستبعاد المقاطع البعيدة القصيرة المفردة. بتعبير أدق ، تم تعريف الحدود على أنها المواضع الموجودة في أقصى اليسار وأقصى اليمين بين الحد الأدنى المتجاور حيث يظل تقدير الكثافة أعلى من مستوى الفيضان المحلي ، والذي تم تعيينه على الذروة الحالية مضروبة في معلمة مستوى معينة (0≤ المستوى 1). استخدمنا مستوى غمر محلي بنسبة 50٪. يؤدي تعيين مستوى الفيضان إلى 0 إلى تحديد الحدود الدنيا المحيطة كحدود منطقة التراكم. في الخطوة الأخيرة ، تم دمج مناطق التراكم التي تتداخل مع بعضها البعض. يقوم برنامج StairFinder بالإبلاغ عن هذه المناطق المدمجة جنبًا إلى جنب مع معلومات حول تغطية الجزء الخاص بهم والصورة الظلية كإجراء تجميع.

فئات التعليقات التوضيحية

ترد قائمة مفصلة بمجموعات التعليقات التوضيحية المستخدمة في ملف إضافي 1: القسم 7.2 والجدول S28.

التحليل الإحصائي للتعليقات التوضيحية

تم حساب التداخل مع مجموعات التعليقات التوضيحية باستخدام الإصدار R 2.14.2 [96] وفترات جينوم مكتبة الموصلات الحيوية [97]. كما استخدمنا مكتبة R Snow لتمكين المعالجة المتوازية [98]. لكل من الإعدادات التجريبية الثلاثة (STAT3 و p53 ودورة الخلية) ، تم حساب التداخل مع مجموعة تعليقات توضيحية معينة من حيث: (1) العدد المطلق للنيوكليوتيدات في DE-TAR المتداخلة مع تعليق توضيحي معين و (ii) ) نسبة الأرجحية للتداخل النسبي الملحوظ مقابل متوسط ​​التداخل النسبي ن= 100 قائمة خلفية عشوائية. تتكون كل قائمة خلفية من فترات جينومية تم إنشاؤها عشوائيًا بنفس توزيع الطول كما لوحظ بالنسبة لـ DE-TARs المقابلة باستثناء فجوات التجميع ومناطق التكرار كما هو موضح بواسطة RepeatMasker الإصدار Open-3.0 [99]. تحتوي كل قائمة على العديد من الفواصل الزمنية كما هو الحال في DE-TAR. مساحة أخذ العينات ل حسن النية غير المشفرة بين الجينات DE-TARs و حسن النية تم تقليل DE-TARs intronic غير المشفر إلى مناطق بين الجينات (تكملة الشرح الجيني لترميز البروتين المشتق من إصدار Gencode الإصدار 12 ، وجينات UCSC ، وجينات RefSeq و Ensembl) أو المناطق الداخلية (جميع النيوكليوتيدات لا تتداخل مع أي إكسون مشروح كبروتين -coding exon في إصدار Gencode v12 أو جينات UCSC أو جينات RefSeq أو Ensembl). يتم تعريف الاحتمالات المرصودة والعشوائية ونسب الأرجحية على النحو التالي:


الأسئلة الشائعة

كما هو موضح أعلاه ، هناك نماذج أساسية وأمثلة بشرية تظهر أهمية مقاومة الإجهاد والضرر الناجم عن الإجهاد في تنظيم الشيخوخة والمرض. إن إمكانية الاستفادة من هذه العلاقة لتعزيز صحة الإنسان غير مؤكدة ، ولكنها جذابة للغاية ، لأن الإجهاد قابل للتعديل في كل من البيئة واستجابات الأفراد. يجب معالجة العديد من الأسئلة الرئيسية لسد الفجوات الموضحة أعلاه للمساعدة في توضيح العلاقة المفترضة بين الإجهاد وطول العمر ، وتوجيهنا إلى التدخلات الأكثر جدوى والواعدة.

تحت أي ظروف يرتبط الإجهاد بعمليات المرض؟

ما أنواع الإجهاد المرتبطة ببيولوجيا الشيخوخة أو عمليات مرضية معينة؟ ما هي التغييرات الخلوية والغدد الصم العصبية التي تتوسط هذه الروابط؟ هل يمكن لدراسات بيولوجيا الإجهاد في الكائنات الحية الصغيرة أن تساهم بشكل مفيد في فهمنا للعلاقة بين الإجهاد الاجتماعي النفسي وخطر الإصابة بالأمراض البشرية؟ من الواضح أن نوع ومدة الضغوطات هما محددان مهمان للهرمونات مقابل الضرر. على سبيل المثال ، يمكن أن يعزز الإجهاد النفسي الحاد الاستجابات المناعية الخلوية ، في حين أن التعرض المزمن يمكن أن يثبطها في القوارض (19). في النماذج الحيوانية ، قد يكون من المفيد تحديد دوافع التبديل بين التأثيرات المحسّنة والتأثيرات الضارة. علاوة على ذلك ، ما هي التأثيرات المختلفة خلال فترة النمو ، في وقت مبكر من الحياة ، مقابل الكائنات الحية المسنة؟ يمكن أن يحرك هذا المجال نحو تحليل دقيق أكثر دقة لـ "الإجهاد" من أجل فهم أفضل للضغوط الجيدة مقابل الإجهاد السيئ ، حيث يمكن أن يكون للضغط في فترات النمو أكثر التأثيرات إفادة مقابل التأثيرات الضارة ، ونقطة الانعطاف التي يصبح عندها عامل الضغط سامًا وساحقًا . تحديد اللاعبين الجزيئي المشاركين في هذا التبديل هو فجوة كبيرة في المجال.

في البشر ، يصبح هذا السؤال أكثر تعقيدًا ، بالنظر إلى النطاق الواسع من التعرض للضغط وأنواع الاستجابات للضغط. نحن نعتمد على التعرض الطبيعي للضغوط المزمنة ، وتتراوح الاستجابات من الاكتئاب والمرض إلى المرونة النفسية. من المعروف بالفعل أن العوامل الاجتماعية ، مثل الارتباط الآمن ، والتحصيل التعليمي العالي ، والدعم الاجتماعي ، لها تأثيرات مفيدة لتخفيف الضغط ولا يمكن تجاهلها في أبحاث طول العمر.

تعد دراسة الاستعدادات البيولوجية للاستجابة بطرق معينة تحت الضغط جبهة جديدة. يعتمد نطاق استجابة الإنسان للضغوط الشائعة جزئيًا على التركيب الجيني ، كما هو موضح في الدراسات الحديثة التي تركز على آليات شيخوخة الخلايا (20). على الرغم من أن هذه تأثيرات صغيرة نسبيًا ، إلا أنها ستساهم في قدرتنا على تركيز العلاجات وتكييفها ، كجزء من الحركة الجديدة نحو الطب الدقيق. تشمل الخطوات التالية فهم مجموعة الأنماط الجينية والتفاعلات الجينية والجينية ، وكيف تحمي هذه التراكيب الفرد من بيئة معاكسة ، بالإضافة إلى تفاعلات الجين × البيئة. بعد ذلك ، يجب أن يكون تحديد الأشخاص الأكثر ضعفًا وتشكيل البيئة لتكون أكثر ملاءمة للصحة والمرونة بؤرة رئيسية لتدخلات مكافحة الشيخوخة.

كيف ينظم التعرض للإجهاد والاستجابة الخلوية للإجهاد الشيخوخة؟ ما هي النماذج التجريبية التي قد تكون مفيدة في تحديد تأثير الإجهاد على المستوى الجزيئي والخلوي؟

يؤدي تقييد السعرات الحرارية ونقص GH / IGF-1 إلى إطالة العمر في الأنواع الدنيا من خلال مسارات معينة تغير استقلاب الطاقة وإزالة السموم ويمكن أن تحسن الاستجابة للضغوط الفسيولوجية. لم تفحص أي من هذه الدراسات الضغوطات النفسية. لا تزال هناك أسئلة أساسية في البحث الأساسي ، مثل كيفية فهم مقاومة الإجهاد لعلاقة طول العمر ميكانيكيًا وما هي جوانب العلاقة التي قد تكون أكثر انفتاحًا على التدخل (21). من بين السمات المميزة التسعة للشيخوخة التي اقترحها مؤخرًا لوبيز أوتين وزملاؤه (انظر الشكل 1) (22) ، تم بالفعل ربط بعضها باستجابة الإجهاد (3). تشمل المسارات في الدراسات الحيوانية التي تم فحصها حتى الآن فقدان الانصمام البروتيني والتغيرات اللاجينية في مواضع معينة في الدماغ. في البشر ، تم فحص العلاقات بين الإجهاد النفسي وعدم الاستقرار الجيني (تلف الحمض النووي) ، وتآكل التيلومير ، وأنماط معينة من التعبير الجيني.

قد تكون مقاومة الإجهاد مركزية لسمات الشيخوخة: هل يمتد هذا إلى البشر؟ (مقتبس بإذن من Lopez-Otin وآخرون (22)).


التكرار الجيني

توفر التفاعلات الجينية إطارًا تجريبيًا للتكرار الجيني

توفر التفاعلات الجينية (يشار إليها أيضًا باسم التفاعلات المعرفية أو epistasis) إطارًا لدراسة التكرار الجيني بشكل تجريبي. يقال إن جينين لهما تفاعل وراثي إذا أدت الاضطرابات المتزامنة لكلا الجينين إلى نمط ظاهري لم يكن متوقعًا بواسطة الأنماط الظاهرية لكلا الاضطرابين الفرديين. على سبيل المثال ، غالبًا ما يتم الاستشهاد باثنين من الاضطرابات الجينية التي تؤدي إلى انخفاض مفاجئ في اللياقة في الكائن الحي الناتج كدليل على التكرار الجيني بين الجينين. على سبيل المثال ، إذا أدى حذف الجينات A و B بشكل فردي إلى عدم وجود نمط ظاهري يمكن تمييزه ، ولكن حذفهما في نفس الوقت يؤدي إلى كائن حي غير قابل للحياة ، يتوقع المرء أن يكون A و B إلى حد ما زائدين عن الحاجة وراثيًا. وبالتالي ، فإن قياس اللياقة أو نمط ظاهري آخر من الناحية الكمية يمكن أن يتيح الكشف الدقيق عن مثل هذه التكرارات. على سبيل المثال ، إذا كانت ملاءمة الاضطراب الجيني للجينx' يكون Fx بالنسبة للنوع البري ، ثم بافتراض أن تأثيرات الجينات المضطربة A و B مستقلة ، فإننا نتوقع ملاءمة الاضطرابات مجتمعة FAB لتكون مساوية لمنتج ملاءمة الاضطرابات الفردية: FAB = FأFب. إذا ، على العكس من ذلك ، FAB أقل بكثير من FأFب، ثم يقال إن A و B يتفاعلان سلبًا (تفاعل تركيبي أو تعويضي) ، مما يدل على التكرار الجيني.

يمكن استخدام التفاعلات الجينية لإجراء تقييم تجريبي لنموذج التكرار الجيني الموصوف أعلاه. غالبًا ما تكون الأزواج المكررة تعويضية: أظهرت التجارب الحديثة واسعة النطاق على طفرات مزدوجة في خميرة الخباز ، على سبيل المثال ، أن 30٪ من الأزواج المكررة تظهر تفاعلًا وراثيًا سلبيًا مقارنة بمعدل الخلفية بنسبة 1-2٪ فقط بين الأزواج العشوائية من الجينات. في حين أن التكرارات الجينية شائعة نسبيًا ، فإن التفاعلات بين التكرارات تمثل جزءًا صغيرًا فقط من التكرار الجيني المزدوج المرصود. وجدت نفس الدراسة واسعة النطاق في الخميرة أن الأزواج المكررة تمثل فقط مئات عشرات الآلاف من التفاعلات السلبية ، مما يشير إلى أن تكرار الجينات يفسر جزءًا صغيرًا فقط من التكرار الجيني المرصود. يبدو أن معظم حالات التكرار الجيني الأخرى تحدث بين المسارات الزائدة التي تظهر القليل من التشابه المباشر في التسلسل أو لا تظهر على الإطلاق. أظهرت هذه الدراسات واسعة النطاق في الخميرة أيضًا أن التفاعلات الجينية التركيبية تكون معيارية للغاية: إذا كان هناك مساران يؤديان وظائف تعويضية ، فإن جميع الجينات في مسار واحد تظهر تفاعلات جينية مع جميع الجينات في المسار الثاني. لقد ثبت أن الغالبية العظمى من حالات التكرار الجيني الزوجي التي لوحظت في الخميرة هي أمثلة على ما يسمى بالتفاعلات "بين الوحدات". ومع ذلك ، لا يزال من غير الواضح ما إذا كانت هذه الاتجاهات تمتد إلى الكائنات الحية الأكثر تعقيدًا.


مناقشة

يتم التغلب على الحواجز طويلة الأمد التي تعيق بناء النماذج الحركية واسعة النطاق لعملية التمثيل الغذائي بمساعدة التطورات في التقنيات عالية الإنتاجية والتحليلات الحسابية. يواجه صانعو النماذج الآن التحدي المتمثل في دمج وحدات البناء المتاحة بشكل متزايد لإنشاء تمثيلات رياضية متماسكة للأنظمة البيولوجية. هنا ، قدمنا ​​جهودنا لتطوير إطار عمل نمذجة لبناء نماذج حركية واسعة النطاق تربط ميكانيكيًا بين تنظيم النسخ والتمثيل الغذائي. سمح لنا هذا باكتساب فهم للعلاقات الفسيولوجية المعقدة من بيانات الجريان والأيض والتعبير الجيني. لقد أظهرنا قدرة طريقتنا على التقاط هذه العلاقات ، ومرونتها في محاكاة التجارب المختلفة ، وقوتها فيما يتعلق بنمذجة التقريبات وعدم اليقين في البيانات من خلال تحليل استجابة S. cerevisiae تحت ظروف ضغط مختلفة. الأهم من ذلك ، يمكن تطبيق نهجنا على الكائنات الحية الأخرى ذات الصلة الطبية والصناعية (أو أنواع الخلايا في الكائنات متعددة الخلايا) التي تتوفر فيها إعادة بناء شبكة التمثيل الغذائي ، وقياسات التدفق الأيضي ، وبيانات التعبير الجيني للظروف ذات الأهمية.

توفر الطريقة حلولاً فعالة لتحديات النمذجة واسعة النطاق

أحد التحديات الرئيسية في بناء النماذج الحركية واسعة النطاق هو تحديد تعبيرات معدل التفاعل المناسبة. بدلاً من تحديد تعبيرات معدل التفاعل الميكانيكي على أساس كل حالة على حدة ، تعمل بعض الأساليب على تبسيط هذه العملية من خلال الاعتماد على التعبيرات العامة لترجمة شبكة التمثيل الغذائي إلى نموذج حركي بطريقة آلية أو شبه آلية. تم اقتراح أشكال عامة مختلفة ، مثل حركية اللوغاريتم الخطي [32] ، الحركية من نوع ميكايليس مينتين [33] ، حركيات "الراحة" [19] ، أو حركيات GMA [23]. تُستخدم حركيات GMA ، على سبيل المثال ، في نمذجة المجموعات [20] ونماذج محاكاة المقاييس المتكافئة للعمل الجماعي (MASS) [21]. في نمذجة المجموعات ونماذج الكتلة ، تتحلل التفاعلات الأنزيمية إلى خطواتها الأولية ، ثم يتم نمذجة كل خطوة باستخدام حركية الحركة الجماعية. يزيد التحلل من دقة النموذج ، ويحافظ على سلوك تشبع الإنزيم ، ويبسط مشكلة تقدير المعلمة ، ولكن بسعر زيادة كبيرة في حجم النموذج (أي عدد المتغيرات الديناميكية ومعلمات النموذج) وكمية البيانات مطلوب لتقدير قيم المعلمات. في المقابل ، استخدمنا حالة خاصة من حركية GMA تتطلب الحد الأدنى من المعلمات ، والتي يمكن الحصول عليها مباشرة من البيانات التجريبية المتاحة (انظر الطرق والملف الإضافي 1). علاوة على ذلك ، لم تتحلل التفاعلات الأنزيمية إلى خطوات أولية لتجنب زيادة حجم النموذج.

التحدي الآخر هو تحديد قيم معلمات النموذج. ترتبط صعوبة حل هذه المشكلة بشكل التعبيرات الحركية وتوافر البيانات التجريبية. في حالة عدم توفر البيانات التجريبية ، فإن الأساليب مثل حركية اللوغاريتم الخطي وحركية "الراحة" تتطلب التنقيب في الأدبيات الخاصة بقيم المعلمات ، والتي (بصرف النظر عن الشكوك حول صحة دمج قيم المعلمات من ظروف مختلفة لمحاكاة تجربة معينة) تكون غير عملية للنماذج واسعة النطاق. الأساليب التي تستخدم حركيات GMA تتجنب جزئيًا التنقيب في الأدب. في هذه الأساليب ، مثل نمذجة الكتلة [21] ، يتم دمج المعلومات الديناميكية الحرارية التي تم جمعها من الأدبيات (على سبيل المثال ، ثوابت التوازن ، طاقات جيبس ​​الحرة ، وما إلى ذلك) مع المستقلب و / أو تركيزات الإنزيم المحددة تجريبياً وتوزيعات التدفق لتقدير النموذج المتبقي المعلمات (أي ثوابت المعدل). بالنسبة للحالة الشائعة للبيانات غير المكتملة ، يتم تقريب المعلومات المفقودة إلى القيم "النموذجية" أو يتم إنشاؤها عشوائيًا لإنشاء مجموعة من النماذج التي يتم فحصها بحثًا عن النماذج التي تتوافق مع الملاحظات التجريبية [20]. استنادًا إلى خاصية "الإهمال" ، نتوقع أن تؤدي النماذج ذات المعلمات باستخدام القيم "النموذجية" أداءً جيدًا بشكل معقول. ومع ذلك ، فإن القيم النموذجية تقع عمومًا ضمن نطاقات واسعة نسبيًا ، مما يجعل اختيار قيم المعلمات لمحاكاة حالة معينة مهمة غير تافهة. في المقابل ، مكنتنا تعبيرات المعدل التي استخدمناها من الحصول بسهولة على الجزء الأكبر من معلمات النموذج (221 من 227) مباشرة من البيانات التجريبية المتاحة (أي توزيعات التدفق والتعبير الجيني ، انظر الطرق والملف الإضافي 1). علاوة على ذلك ، تحايلنا على التنقيب عن الأدبيات أو باستخدام قيم تم إنشاؤها عشوائيًا للمعلمات الديناميكية الحرارية من خلال افتراض معلمة واحدة (β) لربط معدلات التفاعل الأمامية والخلفية بالمعدل الإجمالي لجميع التفاعلات القابلة للعكس. هذا التقريب الخام ، المستوحى جزئيًا من خاصية "التراخي" للأنظمة البيولوجية ، كان يعمل جيدًا بشكل مدهش بالنسبة للأمثلة التي تمت دراستها هنا. كان أداء طريقتنا جيدًا حتى لو كانت معدلات امتصاص وإنتاج المستقلبات خارج الخلية هي البيانات الأيضية الوحيدة المتاحة ، كما هو موضح في تحليل S. cerevisiae التسامح مع WOAs (انظر الملف الإضافي 1 لعمليات المحاكاة باستخدام معدلات الامتصاص والإنتاج للأيضات خارج الخلية في ظل تجويع الهيستيدين).

السمة الإضافية لطريقتنا هي استخدام بيانات التعبير الجيني لتحديد معلمات النموذج لمحاكاة الظروف المختلفة ، وهو عنصر تم استخدامه في الأساليب القائمة على القيد لإنشاء نماذج خاصة بالسياق [7-10] ، ولكن لم يتم استخدامه. استغلالها بالكامل في أساليب النمذجة الحركية الأخرى. استثناء هو عمل Bruck et al. [34] ، حيث تم دمج التعبير الجيني مع نموذج حركي لـ S. cerevisiae تحلل السكر على أساس نموذج ميكانيكي طوره Teusink et al. [35]. ومع ذلك ، Bruck et al. [34] قدر مجموعة فرعية من 31 معلمة لتلائم النموذج مع البيانات من جميع الظروف التي قاموا بمحاكاتها ولم تقدم عمليات المحاكاة بدون بيانات التعبير الجيني ، مما يمنع تقييم مساهمة تغييرات التعبير الجيني. في المقابل ، كانت نماذجنا قادرة على محاكاة استجابات التمثيل الغذائي بمجموعة فرعية أصغر من المعلمات المناسبة وأظهر تحليلنا الدور المهم للتعبير الجيني في تنبؤات النموذج. لاحظ أن طلب بيانات التعبير الجيني من أجل محاكاة الظروف الأخرى يمكن اعتباره أيضًا ضعفًا ، ولكن لا يوجد نموذج آخر يتضمن التنبؤ بتغييرات التعبير عن البروتين / الجينات لأنظمة حجم الشبكة التي قمنا بتحليلها.

النماذج المبنية أنتجت رؤى بيولوجية

لقد أظهرنا أن النماذج التي تم إنشاؤها كانت قادرة على دمج الاستجابات النسخية والاستقلابية لإنتاج رؤى كان من الصعب استيعابها من تحليل الاستجابات الفردية. على سبيل المثال ، في تحليلهم لـ S. cerevisiae استجابة إلى WOAs ، أبوت وآخرون. [24] حددت الجينات المعبر عنها تفاضليًا كتلك التي يتغير التعبير عنها بشكل أكبر من الضعف ومعدل الاكتشاف الخاطئ أقل من 0.5٪. مع هذه المعايير ، وجدوا مئات الجينات المعبر عنها تفاضليًا تحت كل حالة علاجية ، ولكن فقط 14 جينًا تم تنظيمها في جميع الظروف العلاجية. لذلك ، خلصوا إلى أن الاستجابة النسخية العامة (أي الشائعة في جميع العلاجات) إلى WOAs كانت ضئيلة واقترحوا أنه يجب إعطاء المزيد من الأهمية للاستجابات المحددة لظروف العلاج المحددة. نحن نتفق على أنه ينبغي إيلاء الاهتمام للاستجابات المحددة ، لكن تحليلنا يشير أيضًا إلى أن الاستجابة العامة ، على الرغم من إشراكها في عدد قليل من الجينات ، هي عامل رئيسي يساهم في تحمل WOA. بناءً على نتائج المحاكاة لدينا ، نفترض ذلك S. cerevisiae ينظم بإحكام مستويات التعبير عن تفاعلين (امتصاص الجلوكوز - الفسفرة ونزع الكربوكسيل من البيروفات إلى الأسيتالديهيد) لزيادة التحمل تحت جميع ظروف العلاج. أولاً ، لم يتم تحديد هذه الاستجابة العامة في أبوت وآخرون. [24] التحليل لأن تغير التعبير الجيني لهذه التفاعلات لا يفي بمعايير الجينات المعبر عنها تفاضليًا (انظر الملف الإضافي 1). ثانيًا ، قدرنا أن تنظيم هذين التفاعلين يمثل معظم الزيادة في التسامح مع WOAs (الشكل 8 والجدول 5). إذا كان هذا صحيحًا ، فإن هذه الفرضية تعني ذلك S. cerevisiae لديه استجابة عامة لطلبات العمل التي تعد أمرًا بالغ الأهمية للتكيف مع هذه الضغوطات.

كان تحديد التفاعلات المهمة في شبكة التمثيل الغذائي أحد الأهداف الرئيسية للعديد من الأساليب القائمة على النماذج. على سبيل المثال ، Kummel et al. [36] طور أسلوبًا قائمًا على الديناميكا الحرارية لتحديد التفاعلات المنظمة ، بافتراض أن التفاعلات البعيدة عن التوازن تكون أكثر عرضة للتنظيم. على عكس طريقتنا ، لا يستخدم نهجهم أي معلومات حركية ولكنه يتطلب بيانات ديناميكية حرارية وبيانات استقلابية. في مثال آخر ، Smallbone et al. [22] جمعت الخواص الحركية الخطية مع تحليل التحكم الأيضي [37 ، 38] لتحديد التفاعلات التي تمارس أكبر قدر من التحكم في إنتاج الكتلة الحيوية في شبكة التمثيل الغذائي على نطاق الجينوم من S. cerevisiae. على غرار هذه الجهود ، كانت طريقتنا قادرة على تحديد ردود الفعل المنظمة الهامة في ظل ظروف محددة. ومع ذلك ، قدمت طريقتنا أيضًا رؤى آلية حول كيفية تنظيم الخلية لمثل هذه التفاعلات من خلال تنظيم النسخ وكيف تنعكس هذه الاستجابة في نمطها الظاهري.

في محاولة أخرى لربط الاستجابات التنظيمية والاستقلابية ، Moxley et al. [25] اقترح نهجًا هجينًا للتنبؤ بالتغيرات في التدفقات الأيضية باستخدام تغييرات التعبير الجيني. اعتمد نهجهم على افتراض أن التعبير الجيني يتغير وأن التدفقات أكثر ارتباطًا في المسارات مع عدد أقل من تفاعلات المستقلب والإنزيم (توجد تفاعلات المستقلب والإنزيم بين الإنزيم والمستقلبات التي تنظم نشاطه). وهكذا ، جمع نهجهم بين نموذج الشبكة الأيضية وشبكة تفاعل إنزيم المستقلب. باستخدام هذا النهج ، توقعوا تغيرات التدفق التي لها ارتباط عالٍ نسبيًا (ρ = 0.80) مع تغيرات التدفق المقدرة تجريبياً لمجموعة فرعية من التفاعلات. بالنسبة للمجموعة الفرعية نفسها ، أظهرت تنبؤاتنا النموذجية ارتباطًا أعلى بكثير (ρ = 0.96). علاوة على ذلك ، تتطلب طريقتنا معلومات أقل لأن المعرفة بشبكة تفاعل المستقلب والإنزيم ليست مطلوبة. ومن المثير للاهتمام ، أن تنبؤاتهم ، باستخدام نموذج الشبكة الأيضية فقط (دون النظر في تفاعلات المستقلب مع الإنزيم) ، كان لها نفس ρ حوالي 0.75 ، مما يعكس المساهمة الرئيسية لهيكل الشبكة في وظيفتها. من حيث الرؤى البيولوجية ، لاحظوا إعادة توزيع تدفقات تخليق الجلايسين. اقترحوا أن الزيادة في إنتاج الجلايسين من الثريونين تتم بوساطة زيادة التعبير عن الجينات المرتبطة ، لكنهم لا يفسرون تمامًا سبب انخفاض التدفق من السيرين إلى الجليسين. أدى تحليلنا إلى تفسير معقول مفاده أن الانخفاض في التدفق من السيرين إلى الجليسين يمكن أن يكون ناتجًا عن انخفاض رباعي هيدروفولات ، والذي ، بدوره ، يمكن أن يكون ناتجًا عن مثبطات خارج الهدف لـ 3-AT. بالإضافة إلى ذلك ، وعلى عكس نهجهم ، توقعت طريقتنا أيضًا تغيرات التركيز. في الواقع ، نحن غير مدركين لجهود النمذجة الأخرى ذات النطاق المماثل التي تنتج مستويات مماثلة من الدقة ، باستخدام البيانات الخاصة بالظروف مباشرة كمعلمات نموذج وباستخدام خمسة معلمات ملائمة فقط.

يمكن اشتقاق تخمين إضافي حول استخدام تغييرات التعبير الجيني لتحديد معلمات تغييرات نشاط البروتين من نتائج المحاكاة لدينا. لقد حذفنا الآليات التنظيمية اللاحقة للترجمة وغيرها ، ومع ذلك كانت تنبؤات النموذج متوافقة مع البيانات التجريبية.يشير هذا إلى أنه ، بالنسبة لشبكة التمثيل الغذائي والتجارب التي تم النظر فيها هنا ، كان تنظيم النسخ هو الآلية الرئيسية التي نظمت الاستجابة على مستوى النظام. علاوة على ذلك ، تشير دقة تنبؤات النموذج إلى أن تغييرات التعبير الجيني كانت تقريبًا جيدة لتغيرات مستوى البروتين ، بالاتفاق مع الملاحظات التجريبية [27 ، 39].

مزيد من التطورات

لا تحتاج الطريقة المقترحة إلى معرفة القيم المطلقة لتركيزات المستقلب لمحاكاة الحالة المستقرة ، ولكنها مطلوبة لتحليل السلوك العابر. أدت التطورات في التقنيات التحليلية إلى زيادة دقة ونطاق قياسات تركيز المستقلب. ومع ذلك ، لا تزال هذه البيانات غير كاملة بشكل عام ، وبالتالي ، يجب تقدير البيانات المفقودة أو افتراضها. لاحظ أن متطلبات تركيزات المستقلب لوصف السلوك الديناميكي أمر شائع في مناهج النمذجة المماثلة. وبالتالي ، لا يزال يتعين التحقيق في كيفية أداء إطار النمذجة المقترح في وصف الخصائص الديناميكية والعابرة المرتبطة بعمليات التمثيل الغذائي.

النماذج المبنية بالطريقة المقترحة تقدم بعض القيود. على سبيل المثال ، قد تكون تعبيرات المعدل العام عبارة عن تقديرات تقريبية ضعيفة لبعض التفاعلات أو قد تفقد لوائح خيفية مهمة (على سبيل المثال ، حلقات التغذية الراجعة) وعوامل أخرى لها تأثير على نشاط البروتين ووفرته (على سبيل المثال ، التعديلات اللاحقة للترجمة). تقلل التفاعلات المتسلسلة التجميعية من حجم النموذج. ومع ذلك ، في نهجنا ، فإن تعبيرات معدل التفاعلات المجمعة ليست سوى تقريب لتسلسل التفاعلات الفردية. في التجارب التي حللناها ، لم تكن النتائج النهائية حساسة لاختيار المعلمة التعسفي إلى حد ما م أنا و β. قد لا يكون هذا هو الحال دائمًا وقد يكون من الضروري تقدير قيم معلمات أكثر دقة. بالنسبة لأي طريقة ، يعد تحديد أخطاء النمذجة وتصحيحها مهمة شاقة. قد يكون هذا صحيحًا بشكل خاص لتوليد النموذج الآلي. يجب تطوير إجراءات لمعالجة هذه المشكلة بطريقة منهجية. علاوة على ذلك ، يجب اختبار طريقتنا لتحديد ما إذا كان يمكن تطبيقها على شبكات التمثيل الغذائي على نطاق الجينوم. قد يكون هذا التطبيق مشكلة بسبب ارتفاع درجة عدم اليقين من الجينات المعبر عنها بشكل منخفض والتدفق الأيضي الصغير ، وتراكم أخطاء التقريب ، والتحديات العددية لحل النموذج. فيما يتعلق بنطاقها ، فإن الطريقة المقترحة تقتصر على التعبير الجيني والتمثيل الغذائي. على الرغم من أنه يتيح تحليلًا ميكانيكيًا أعمق لهذه العمليات ، إلا أن المزيد من التطورات لتشمل العمليات الخلوية الأخرى (على سبيل المثال ، نقل الإشارة ، وتقسيم الخلية ، وما إلى ذلك) من شأنه أن يعزز بشكل كبير إطار النمذجة.


مراجع

ديفيس ، هـ وآخرون. طفرات الجين BRAF في سرطان الإنسان. طبيعة سجية 417, 949–954 (2002).

وان ، بي تي. وآخرون. آلية تفعيل مسار إشارات RAF-ERK عن طريق الطفرات السرطانية لـ B-RAF. زنزانة 116, 855–867 (2004).

Santarosa، M. & amp Ashworth، A. Haploinsufficifficiency for the tumor depressed genes: عندما لا تحتاج إلى الذهاب إلى النهاية. بيوكيم. بيوفيز. اكتا 1654, 105–122 (2004).

كنودسون ، A.G. علم الوراثة للسرطان. أكون. جيه ميد. جينيه. 111, 96–102 (2002).

فريدبرج ، تلف وإصلاح الحمض النووي. طبيعة سجية 421, 436–440 (2003).

نويل ، بي سي تطور الورم: منظور تاريخي موجز. سيمين. بيول السرطان. 12, 261–266 (2002).

مالي ، سي. وآخرون. الطفرات المفيدة بشكل انتقائي والمتنقلين في الأورام: يتم اختيار آفات p16 في مريء باريت. الدقة السرطان. 64, 3414–3427 (2004).

فان دايك ، T. & amp Jacks ، T. نمذجة السرطان في العصر الحديث: التقدم والتحديات. زنزانة 108, 135–144 (2002).

هورفيتز ، HR الديدان والحياة والموت. كيمبيوتشيم 4, 697–711 (2003).

شير ، CJ دورات الخلايا السرطانية إعادة النظر. الدقة السرطان. 60, 3689–3695 (2000).

Ortega، S.، Malumbres، M. & amp Barbacid، M. Cyclin D-Based kinases، INK4 inhibitors والسرطان. بيوكيم. بيوفيز. اكتا 1602, 73–87 (2002).

Classon، M. & amp Harlow، E. مثبط الورم الأرومي الشبكي في التطور والسرطان. نات. القس السرطان 2, 910–917 (2002).

إيشيمورا ، ك وآخرون. يعد إلغاء تنظيم مسار p14ARF / MDM2 / p53 شرطًا أساسيًا للأورام الدبقية النجمية البشرية ذات التشوهات الجينية للتحكم في انتقال G1-S. الدقة السرطان. 60, 417–424 (2000).

Vogelstein ، B. ، Lane ، D. & amp Levine ، A.J. تصفح شبكة p53. طبيعة سجية 408, 307–310 (2000).

Oren، M. صنع القرار بواسطة p53: الحياة والموت والسرطان. موت الخلية يختلف. 10, 431–442 (2003).

بريفز ، سي آند أمبير هول ، ب. مسار p53. J. باتول. 187, 112–126 (1999).

Klein، G. وجهات نظر في دراسات فيروسات الورم البشري. أمام. بيوسكي. 7، d268-d274 (2002).

Munger، K. & amp Howley، P.M. وظائف الخلود والتحول لفيروس الورم الحليمي البشري. دقة الفيروس. 89, 213–228 (2002).

zur Hausen، H. Oncogenic DNA فيروسات. الأورام 20, 7820–7823 (2001).

هنتر ، ت. Signaling – 2000 وما بعده. زنزانة 100, 113–127 (2000).

Komarova، N.L.، Sengupta، A. & amp Nowak، M.A. شبكات الاختيار الطفري لبدء السرطان: جينات مثبط الورم وعدم استقرار الكروموسومات. J. Theor. بيول. 223, 433–450 (2003).

رولي ، ج.د. الدور الحاسم لانتقالات الكروموسوم في اللوكيميا البشرية. Annu. القس جينيه. 32, 495–519 (1998).

ميتيلمان ، واو. الانحرافات الكروموسومية المتكررة في السرطان. موتات. الدقة. 462, 247–253 (2000).

Verheul ، H.M. ، Voest ، E.E. & amp Schlingemann ، R.O. هل الأورام تعتمد على تولد الأوعية؟ J. باتول. 202, 5–13 (2004).

Tlsty ، T.D. & amp Hein ، P.W. تعرف على جارك: يمكن للخلايا اللحمية أن تساهم في إشارات المنشأ. بالعملة. رأي. جينيه. ديف. 11, 54–59 (2001).

Fata ، J.E. ، Werb ، Z. & amp Bissell ، M.J. تنظيم تفرّع الغدة الثديية بواسطة المصفوفة خارج الخلية وإنزيمات إعادة تشكيلها. الدقة سرطان الثدي. 6, 1–11 (2004).

Kerbel، R. & amp Folkman، J. الترجمة السريرية لمثبطات تكوين الأوعية. نات. القس السرطان 2, 727–739 (2002).

فولكمان ، ج. دور تكوين الأوعية الدموية في نمو الورم والورم الخبيث. سيمين. اونكول. 29, 15–18 (2002).

فيرارا ، N. ، هيلان ، K.J. ، Gerber ، H.P. & amp Novotny، W. اكتشاف وتطوير بيفاسيزوماب ، وهو جسم مضاد لـ VEGF لعلاج السرطان. نات. القس اكتشاف المخدرات. 3, 391–400 (2004).

Kondo ، K. ، Klco ، J. ، Nakamura ، E. ، Lechpammer ، M. & amp Kaelin ، W.G. Jr. إن تثبيط HIF ضروري لقمع الورم بواسطة بروتين von Hippel-Lindau. الخلايا السرطانية 1, 237–246 (2002).

سيمينزا ، جي إل استهداف HIF-1 لعلاج السرطان. نات. القس السرطان 3, 721–732 (2003).

شتراوسبرغ ، R.L. ، Simpson ، A.J. & amp Wooster، R. الجينوميات السرطانية القائمة على التسلسل: التقدم والدروس والفرص. نات. القس جينيه. 4, 409–418 (2003).

لوب ، لوس أنجلوس ، لوب ، ك. & amp Anderson ، J.P. الطفرات المتعددة والسرطان. بروك. ناتل. أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية 100, 776–781 (2003).

Rajagopalan ، H. ، Nowak ، M.A. ، Vogelstein ، B. & amp Lengauer ، C. أهمية الكروموسومات غير المستقرة في سرطان القولون والمستقيم. نات. القس السرطان 3, 695–701 (2003).

Sieber ، O.M. ، Heinimann ، K. & amp Tomlinson ، I.P. عدم الاستقرار الجينومي - محرك تكون الأورام؟ نات. القس السرطان 3, 701–708 (2003).

وانج ، ت. وآخرون. انتشار التغيرات الجسدية في جينوم خلايا سرطان القولون والمستقيم. بروك. ناتل. أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية 99, 3076–3080 (2002).

Lengauer ، C. ، Kinzler ، K.W. & فوغلشتاين ، ب. عدم الاستقرار الجيني في السرطانات البشرية. طبيعة سجية 396, 643–649 (1998).

Duesberg ، P. & amp Li ، R. التسرطن متعدد الخطوات: تفاعل متسلسل من اختلال الصيغة الصبغية. دورة الخلية 2, 202–210 (2003).

ألبرتسون ، د. & amp Pinkel ، D. المصفوفات الدقيقة الجينومية في الأمراض الوراثية البشرية والسرطان. همم. مول. جينيه. 12 (المواصفات رقم 2) ، R145 – R152 (2003).

شيلوه ، واي. & أمبير كاستان ، م. ATM: استقرار الجينوم ، وتطور الخلايا العصبية ، ومسارات السرطان المتقاطعة. حال. الدقة السرطان. 83, 209–254 (2001).

سكولي ، آر أند أمب ليفينغستون ، دي إم. بحثا عن وظائف مثبط الورم في BRCA1 و BRCA2. طبيعة سجية 408, 429–432 (2000).

مازر ، ر. & amp DePinho، R.A. ربط الكروموسومات والأزمات والسرطان. علم 297, 565–569 (2002).

Pihan، G. & amp Doxsey، S.J. الطفرات واختلال الصيغة الصبغية: متآمران مشتركان في السرطان؟ الخلايا السرطانية 4, 89–94 (2003).

Rajagopalan، H. et al. يمكن أن يؤدي تعطيل hCDC4 إلى عدم استقرار الكروموسومات. طبيعة سجية 428, 77–81 (2004).

شاي ، ج. & أمبير رونينسون ، إ. السمات المميزة للشيخوخة في التسرطن وعلاج السرطان. الأورام 23, 2919–2933 (2004).

تشامبرز ، إيه إف ، جروم ، إيه سي وماكدونالد ، آي سي. انتشار ونمو الخلايا السرطانية في مواقع النقائل. نات. القس السرطان 2, 563–572 (2002).

فيدلر ، آي. المحددات الحاسمة للورم الخبيث. سيمين. بيول السرطان. 12, 89–96 (2002).

هنتر ، ك. الجينات المضيفة والورم الخبيث. Br. J. السرطان 90, 752–755 (2004).

Hruban، R.H.، Goggins، M.، Parsons، J. & amp Kern، S.E. نموذج التقدم لسرطان البنكرياس. كلين. الدقة السرطان. 6, 2969–2972 (2000).

أغيري ، أ. وآخرون. يتعاون نقص Kras و Ink4a / Arf المنشط لإنتاج سرطان الغدة البنكرياس النقيلي. تطوير الجينات. 17, 3112–3126 (2003).

جين ، ج وآخرون. المحددات الجزيئية لخلل التنسج في آفات القولون والمستقيم. الدقة السرطان. 54, 5523–5526 (1994).

بريتلو ، تي بي. بؤر التشفير الشاذة وطفرات K-ras: أول لاعبين معروفين أم متفرجين أبرياء في تسرطن القولون؟ أمراض الجهاز الهضمي 108, 600–603 (1995).

سيبن ، ن. وآخرون. في أورام المبيض ، BRAF ، ولكن ليس KRAS ، تقتصر الطفرات على الأورام المصلية منخفضة الدرجة. J. باتول. 202, 336–340 (2004).

كينزلر ، ك. & فوغلشتاين ، ب. أورام القولون والمستقيم. في الأساس الجيني للسرطان البشري (محرران. Vogelstein، B. & amp Kinzler، KW) 565-587 (McGraw-Hill، New York، 1998).

جينات Barbacid ، M. ras. Annu. القس Biochem. 56, 779–827 (1987).

Bos ، J.L. ras oncogenes in Human cancer: a review. الدقة السرطان. 49, 4682–4689 (1989).

تشانغ ، زد وآخرون. يمكن أن يمنع Wildtype Kras2 تسرطن الرئة في الفئران. نات. جينيه. 29, 25–33 (2001).

دياز ، ر. وآخرون. يمكن للجين الورمي الأولي N-ras قمع النمط الظاهري الخبيث في وجود أو عدم وجود الجين الورمي الخاص به. الدقة السرطان. 62, 4514–4518 (2002).

برونر فريزر ، م. التنمية. فهم النسب الحسي. علم 303, 966–968 (2004).

Jiricny، J. إصلاح عدم تطابق حقيقيات النوى: تحديث. موتات. الدقة. 409, 107–121 (1998).

فيشل ، آر أند ويلسون ، ت. موتس متماثلون في خلايا الثدييات. بالعملة. رأي. جينيه. ديف. 7, 105–113 (1997).

لينش ، إتش تي. & amp de la Chapelle، A. سرطان القولون والمستقيم الوراثي. إنجل. جيه ميد. 348, 919–932 (2003).

Yamamoto ، H. ، Imai ، K. & amp Perucho ، M. سرطان الجهاز الهضمي من مسار النمط الظاهري للطفرات الساتلية الدقيقة. J. جاسترونتيرول. 37, 153–163 (2002).

هونشل ، ر. ، هالينج ، ك. & amp Thibodeau، S.N. عدم الاستقرار الجيني في الأورام. سيمين. خلية بيول. 6, 45–52 (1995).

براون ، ص. & amp Botstein، D. استكشاف العالم الجديد للجينوم باستخدام المصفوفات الدقيقة للحمض النووي. نات. جينيه. 21, 33–37 (1999).

Polyak، K. & amp Riggins، G.J. اكتشاف الجينات باستخدام التحليل التسلسلي لتقنية التعبير الجيني: الآثار المترتبة على أبحاث السرطان. J. كلين. اونكول. 19, 2948–2958 (2001).

جونز ، ب. & amp Baylin ، S.B. الدور الأساسي للأحداث جينية في السرطان. نات. القس جينيه. 3, 415–428 (2002).

Feinberg ، A.P. & amp Tycko ، B. تاريخ علم التخلق السرطاني. نات. القس السرطان 4, 143–153 (2004).

كولينز ، إف إس ، جرين ، إي دي ، جوتماشر ، إيه إي أند جوير ، إم إس. رؤية للمستقبل بحوث الجينوم. طبيعة سجية 422, 835–847 (2003).

Schadt، E.E.، Monks، S.A & amp Friend، S.H. نموذج جديد لاكتشاف الأدوية: دمج بيانات النمط الظاهري السريرية والجينية والجينومية والجزيئية لتحديد أهداف الأدوية. بيوتشيم. شركة عبر. 31, 437–443 (2003).

باديسون ، PJ وآخرون. مورد للشاشات واسعة النطاق القائمة على تداخل الحمض النووي الريبي في الثدييات. طبيعة سجية 428, 427–431 (2004).

بيرنز ، ك وآخرون. تحدد شاشة RNAi واسعة النطاق في الخلايا البشرية المكونات الجديدة لمسار p53. طبيعة سجية 428, 431–437 (2004).

روزنبلات ، ك. وآخرون. بروتينات المصل في تشخيص السرطان وعلاجه. Annu. القس ميد. 55, 97–112 (2004).

Luo، J.، Isaacs، W.B.، Trent، J.M. & amp Duggan، D.J. النظر إلى ما هو أبعد من علم التشكل: تنميط التعبير الجيني للسرطان باستخدام المصفوفات الدقيقة للحمض النووي. استثمار السرطان. 21, 937–949 (2003).

ما ، X.J. وآخرون. تتنبأ نسبة التعبير عن الجينين بالنتائج السريرية لمرضى سرطان الثدي الذين عولجوا باستخدام عقار تاموكسيفين. الخلايا السرطانية 5, 607–616 (2004).

فيوتريل ، ب. وآخرون. تعداد جينات السرطان البشرية. نات. القس السرطان 4, 177–183 (2004).

ماسايسفا ، ب. وآخرون. تشمل تعديلات التعبير الجيني على مناطق الكروموسومات الكبيرة في السرطانات جينات متعددة لا علاقة لها بالتقدم الخبيث. بروك. ناتل. أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية 101, 8715–8720 (2004).

Stewart، S.A. & amp Weinberg، R.A. شيخوخة: هل يحدث كل هذا في النهاية؟ الأورام 21, 627–630 (2002).

فيلدسر ، دي إم ، هاكيت ، ج. & amp Greider، C.W. خلل وظيفي في التيلومير وبدء عدم استقرار الجينوم. نات. القس السرطان 3, 623–627 (2003).

تشان ، S.R. & أمبير ؛ بلاكبيرن ، E.H. التيلوميرات والتيلوميراز. فيل. عبر. R. Soc. لوند. ب 359, 109–121 (2004).

تشيك ، ت. البدء في فهم نهاية الكروموسوم. زنزانة 116, 273–279 (2004).

Miklos، G.L. & amp Maleszka، R. Microarray يفحص الواقع في سياق مرض معقد. نات. التكنولوجيا الحيوية. 22, 615–621 (2004).

Hope ، K.J. ، Jin ، L. & amp Dick ، ​​J.E. الخلايا الجذعية لسرطان الدم النخاعي البشري الحاد. قوس. ميد. الدقة. 34, 507–514 (2003).

Berking، C. & amp Herlyn، M. نماذج إعادة بناء جلد الإنسان: تطبيق جديد لدراسات الخلايا الصباغية وبيولوجيا الورم الميلانيني. هيستول. هيستوباثول. 16, 669–674 (2001).

كوبرفاسر ، سي وآخرون. إعادة بناء أنسجة الثدي البشرية الطبيعية وظيفيا والخبيثة في الفئران. بروك. ناتل أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية 101, 4966–4971 (2004).

فراي ، إي. & amp Eder ، J.P. مبادئ الجرعة والجدول الزمني والعلاج المركب. في طب السرطان (محرران Kufe، DW et al.) 669–677 (BC Decker، Inc.، Hamilton، Ontario، 2003).

Pegram ، M.D. ، Konecny ​​، G. & amp Slamon ، D.J. البيولوجيا الجزيئية والخلوية لتضخيم / إفراط الجين HER2 / neu والتطور السريري لعلاج سرطان الثدي بالهرسبتين (تراستوزوماب). علاج السرطان. الدقة. 103, 57–75 (2000).

Druker ، BJ وآخرون. ابيضاض الدم النقوي المزمن. في أمراض الدم 2001 (الجمعية الأمريكية لبرنامج تعليم أمراض الدم) 87-112 (الجمعية الأمريكية لأمراض الدم ، 2001).

ميتشترسهايمر ، جي وآخرون. أورام اللحمة المعدية المعوية واستجابتها للعلاج بمثبط التيروزين كينيز إيماتينيب. قوس فيرشوس. 444, 108–118 (2004).

لانجر ، سي جيه الدور الناشئ لتثبيط مستقبلات عامل نمو البشرة في علاج الأورام الخبيثة المتقدمة: التركيز على NSCLC. كثافة العمليات رديات. اونكول. بيول. فيز. 58, 991–1002 (2004).

دوينسينج ، إيه ، هاينريش ، إم سي ، فليتشر ، سي دي & أمبير فليتشر ، ج. بيولوجيا أورام اللحمة المعدية المعوية: طفرات KIT وما بعدها. استثمار السرطان. 22, 106–116 (2004).

بايز ، ج. وآخرون. طفرات EGFR في سرطان الرئة: الارتباط مع الاستجابة السريرية للعلاج gefitinib. علم 304, 1497–1500 (2004).

لينش ، تي جيه. وآخرون. تنشيط الطفرات في مستقبل عامل نمو البشرة الكامن وراء استجابة سرطان الرئة ذو الخلايا غير الصغيرة للجيفيتينيب. إنجل. جيه ميد. 350, 2129–2139 (2004).

شميت ، سي. & amp Lowe ، S.W. موت الخلايا المبرمج والعلاج. J. باتول. 187, 127–137 (1999).

دانيال ، ن. & amp Korsmeyer ، S.J. موت الخلية: نقاط التحكم الحرجة. زنزانة 116, 205–219 (2004).

Brown، J.M. & amp Wouters، B.G. موت الخلايا المبرمج: وسيط أم طريقة لقتل الخلايا بالعوامل المضادة للسرطان؟ مقاومة المخدرات. تحديث. 4, 135–136 (2001).

وينشتاين ، أ. وآخرون. الاضطرابات في الدوائر الخلوية المرتبطة بالسرطان متعدد المراحل: أهداف قابلة للاستغلال للوقاية من السرطان وعلاجه. كلين. الدقة السرطان. 3, 2696–2702 (1997).

Nygren، P. & amp Larsson، R. نظرة عامة على الفعالية السريرية للأدوية التجريبية المضادة للسرطان. J. المتدرب. ميد. 253, 46–75 (2003).

شيه ، ل. وآخرون. أنماط غير متجانسة لطفرات FLT3 Asp (835) في ابيضاض الدم النخاعي الحاد المنكس دي نوفو: تحليل مقارن لـ 120 عينة تشخيصية ونكسية لنخاع العظام. كلين. الدقة السرطان. 10, 1326–1332 (2004).

كينزلر ، ك. & amp Vogelstein، B. دروس من سرطان القولون الوراثي. زنزانة 87, 159–170 (1996).

Weissleder، R. & amp Ntziachristos، V. إلقاء الضوء على الأهداف الجزيئية الحية. نات. ميد. 9, 123–128 (2003).

Sidransky ، D. الواسمات الجزيئية الناشئة للسرطان. نات. القس السرطان 2, 210–219 (2002).

Gschwind، A.، Fischer، O.M. & amp Ullrich، A. اكتشاف مستقبلات التيروزين كينازات: أهداف لعلاج السرطان. نات. القس السرطان 4, 361–370 (2004).

أسفل ، J. استهداف مسارات إشارات RAS في علاج السرطان. نات. القس السرطان 3, 11–22 (2003).

Malumbres، M. & amp Barbacid، M. للدورة أو عدم الدوران: قرار حاسم في علاج السرطان. نات. القس السرطان 1, 222–231 (2001).

جايلز ، آر إتش ، فان إس ، ج. & amp Clevers ، H. وقعوا في عاصفة Wnt: إشارة Wnt في السرطان. بيوكيم. بيوفيز. اكتا 1653, 1–24 (2003).

كانتلي ، ل. مسار فوسفوينوزيتيد 3-كيناز. علم 296, 1655–1657 (2002).

Shi، Y. & amp Massague، J. آليات إشارات TGF-من غشاء الخلية إلى النواة. زنزانة 113, 685–700 (2003).

رويز الطابة. A. ، Stecca ، B. & amp Sanchez ، P. Hedgehog-Gli الإشارات في أورام المخ: الخلايا الجذعية والبرامج التنموية في السرطان. ليت السرطان. 204, 145–157 (2004).

آدامز ، جي إم طرق الموت: مسارات متعددة لموت الخلايا المبرمج. تطوير الجينات. 17, 2481–2495 (2003).

بلاغوسكلوني ، إم. & أمبير باردي ، أ. نقطة تقييد دورة الخلية. دورة الخلية 1, 103–110 (2002).

بلاس ، د. & amp Thompson، CB التمثيل الغذائي في تنظيم موت الخلية المبرمج. اتجاهات الغدد الصماء. متعب. 13, 75–78 (2002).

جرين ، د. & أمبير إيفان ، جي. مسئلة حياة و موت. الخلايا السرطانية 1, 19–30 (2002).

Eng، C.، Kiuru، M.، Fernandez، M.J. & amp Aaltonen، LA دور لإنزيمات الميتوكوندريا في الأورام الموروثة وما بعدها. نات. القس السرطان 3, 193–202 (2003).

Lum، L. & amp Beachy، P.A. شبكة استجابة القنفذ: أجهزة الاستشعار والمفاتيح وأجهزة التوجيه. علم 304, 1755–1759 (2004).

Brivanlou ، A.H. & amp Darnell ، J.E. Jr. نقل الإشارة والتحكم في التعبير الجيني. علم 295, 813–818 (2002).

Vogelstein، B. & amp Kinzler، K.W. الأساس الجيني للسرطان البشري (ماكجرو هيل ، تورنتو ، 2002).

كاميرون ، إي آر وأمبير نيل ، جي سي جينات Runx: الجينات الورمية الخاصة بالنسب ومثبطات الأورام. الأورام 23, 4308–4314 (2004).


شاهد الفيديو: ارتباط الجينات (كانون الثاني 2022).