Комплексна карта молекул, пов’язаних з ожирінням

Порівну сприяв цій роботі разом з: Джайсрі Джаганнадхам, Хітеш Кумар Джайсвал, Камал Равал

карта

Поточна адреса: Джайпурський національний університет, Джайпур, Індія

Відділ біотехнологій, Інститут інформаційних технологій Джейпі, Нойда [UP] -201 307, Індія

Порівну сприяв цій роботі разом з: Джайсрі Джаганнадхам, Хітеш Кумар Джайсвал, Камал Равал

Афілійований відділ біотехнологій, Інститут інформаційних технологій Джейпі, Нойда [UP] -201 307, Індія

Поточна адреса: Центр наукових досліджень, Чиказький університет, Чикаго, штат Іллінойс, Сполучені Штати Америки

Афілійований відділ біотехнологій, Інститут інформаційних технологій Джейпі, Нойда [UP] -201 307, Індія

Порівну сприяв цій роботі разом з: Джайсрі Джаганнадхам, Хітеш Кумар Джайсвал, Камал Равал

Афілійований відділ біотехнологій, Інститут інформаційних технологій Джейпі, Нойда [UP] -201 307, Індія

  • Джайсрі Джаганнадхам,
  • Хітеш Кумар Джайсвал,
  • Stuti Agrawal,
  • Камал Равал

Цифри

Анотація

Цитування: Jagannadham J, Jaiswal HK, Agrawal S, Rawal K (2016) Комплексна карта молекул, пов’язаних із ожирінням. PLoS ONE 11 (2): e0146759. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0146759

Редактор: Філіппо Кастільоне, Національна дослідницька рада Італії (CNR), ІТАЛІЯ

Отримано: 26 серпня 2014 р .; Прийнято: 22 грудня 2015 р .; Опубліковано: 17 лютого 2016 р

Фінансування: Автори не мають підтримки чи фінансування для звітування.

Конкуруючі інтереси: Автори заявили, що не існує конкуруючих інтересів.

Вступ

Ожиріння, складний стан із серйозними медичними, психологічними та соціальними наслідками, вражає мільйони людей у ​​всьому світі [1]. Крім того, зростання кількості випадків ожиріння серед неповнолітніх сприяє збільшенню частоти залежних від часу ускладнень ожиріння, таких як інсулінорезистентність, інсуліннезалежний цукровий діабет, гіпертонія, ішемічна хвороба серця та інші серцеві розлади, часто згруповані як "метаболічний синдром X "[2–3]. На патофізіологію ожиріння впливає кілька факторів, таких як гени-кандидати та їх експресія, однонуклеотидні поліморфізми, білки, метаболічні шляхи та їх порушення через мутації, харчування, фізичні вправи, мікроби кишечника та захворювання, наприклад гіпотиреоз [4–5]. Експерти рекомендують, що збільшення фізичної активності та зменшення споживання висококалорійної їжі може стати можливим стримуючим фактором для епідемії ожиріння. У численних дослідженнях вивчалось використання ліків [6–7] та хірургічного втручання [8] як можливих заходів лікування, хоча клінічні дослідження також вказують на те, що рецидиви є високими у людей, які схудли за допомогою дієти, фізичних вправ чи ліків [9].

Жирова тканина займає центральне місце в регулюванні енергетичного балансу. У патофізіології ожиріння хронічне запалення жирової тканини є відмінною рисою [10]. У ссавців присутні два функціонально різні типи жирів: біла та коричнева жирова тканина. Біла жирова тканина є основним місцем зберігання тригліцеридів, тоді як коричнева жирова тканина бере участь у витратах енергії. Останній має здатність протидіяти ожирінню [11]. Адипогенез, а саме формування жирової тканини, починається із залучення мезенхімальних стовбурових клітин (МСК) до лінії адипоцитів, з подальшою кінцевою диференціацією преадипоцитів до зрілих адипоцитів [12]. На зберігання жирової тканини впливають екологічні та генетичні фактори. Вплив навколишнього середовища, як правило, залежить від способу життя людини, наприклад, споживання їжі та фізичної активності. Важливість генетичних факторів для ожиріння було продемонстровано дослідженнями-близнюками, дослідженнями щодо усиновлення та аналізом сегрегації [13–14].

Дані літератури, що стосуються ожиріння, величезні та складні. Наприклад, „ожиріння” як ключове слово у PubMed дало понад 13 000 результатів (звернень) за один рік 2011 року. Його було збільшено на 11612 звернень у 2012 році та 11177 звернень у 2013 році, що свідчить про те, що дані літератури швидко зростають. Окрім білків та інших молекул, ці тези містять повідомлення з клінічних, генетичних, мутаційних та мета-досліджень. Для побудови вичерпної молекулярної карти молекул, про які повідомляється при ожирінні, ми використовували інформацію із повнорозмірних статей, використовуючи модель глибокого кураторства [15]. Модель глибокого курирування працює ефективніше, ніж методи видобування тексту, особливо з точки зору точності, але має недолік, оскільки вона вимагає великих витрат праці та трудомісткості [16]. З огляду на це обмеження, важко підготувати велику кількість статей, що публікуються щороку, і такий ресурс застаріватиме за відсутності регулярних переглядів та оновлень експертами. Тому ми вирішили розробити гібридну систему, що поєднує в собі системи видобутку тексту та стратегію глибокого курирування, щоб відстежувати велику кількість опублікованих даних про ожиріння для надання актуальної інформації.

Мережі пронизують наше життя, про що свідчать світові мережі, Інтернет, малі світові мережі, електромережі, соціальні мережі, топологія харчових мереж, мережі цитування, а також метаболічні мережі. Щоб зрозуміти роль мереж у складних захворюваннях, було кілька спроб побудувати мережі захворювань [17–19]. Дослідницька група побудувала шлях до аутоімунного захворювання „Ревматоїдний артрит”, використовуючи дані мікрочипів [20]. У біологічних системах на молекулярному або клітинному рівнях було проведено кілька реконструкцій всебічних шляхів з використанням опублікованих даних літератури. Сюди входять складання подій клітинного циклу людини за Коном [21], вичерпні карти шляху EGFR [22], шляху передачі сигналів, подібних до мито, [23] та шляху RB/E2F [24]. Окрім цього, дослідники також використовували дані мікрочипів [25], дані про взаємодію білків і білків [26–27], дані, що цитуються [28], а також літературні дані [29] для побудови мереж. Незважаючи на всі ці зусилля, є багато можливостей для розширення ролі мереж у патофізіології захворювань.

На основі цих методів ми створили два набори даних (A і B) для створення всеосяжної мережі. Набір A складається з 473 генів і білків, отриманих за допомогою стратегії глибокого курирування, тоді як набір B складається з 1268 генів, отриманих за допомогою напівавтоматичної системи обробки тексту. Ми розпочали з цього набору молекул як «часткового списку» пропонованої всеосяжної мережі і розширили, додавши більше молекул на основі взаємодій, про які повідомляється в літературі в контексті ожиріння. Остаточна вичерпна карта була побудована на основі генів, білків, рецепторів, факторів транскрипції, ферментів, іонних каналів, ліків, молекул РНК, простих молекул та їх взаємозв’язків (див. Рис. 1).

Результати

Загальні особливості карти

На рис. 2 ми показуємо вичерпну карту молекул, яка була зібрана вручну на основі опублікованої літератури. Різні сутності мережі, напр. гени, білки та їх модифікації, білкові комплекси описуються за допомогою стандартної мови розмітки системної біології (SBML) за допомогою програмного забезпечення Cell Designer 4.1 [35] та графічної нотації системної біології (SBGN) [36] (www.sbgn.org). Вузли (також відомі як види) представляють молекули, які беруть участь у даній реакції. Краї представляють реакції між вузлами. Отримана мережа ожиріння складається з 804 вузлів (включає молекули набору А, а також інші гени/молекули, що взаємодіють з набором А) та 971 країв. Ці 804 вузли класифікуються як 510 білків, 115 генів, 1 іон, 3 лікарські засоби, 3 деградовані молекули, 62 комплекси, 23 молекули РНК, 83 прості молекули, 3 фенотипи та 1 невідома молекула (див. Таблицю F у файлі S2). Реакції класифікуються наступним чином: 848 переходів стану, 33 транскрипції, 18 перекладів, 5 переходів, 62 асоціації гетеродимерів та 5 дисоціацій (таблиця F у файлі S2). Додаткова інформація про кожну взаємодію на всеосяжній карті задокументована окремо в таблиці G у файлі S2.

Пов’язування менш вивчених/зареєстрованих молекул із вичерпною картою

(A) Пов’язування менш вивчених (повідомлених) генів (CYP11B2, UBR1, MECP2 та PTPNS1) з молекулами комплексної карти. (B) Приклади менш вивчених генних взаємодій (CYP11B2, PLSCR1, PTPNS1, ALMS1, UBR1 та GABGR3).

Структура карти