Resumo

CEBALLOS-NUNEZ, VERÓNIKA et al. CARACTERIZACIÓN FUNCIONAL Y ESTRUCTURAL DE GENES ASOCIADOS A PREECLAMPSIA EXPRESADOS EN LA PLACENTA HUMANA. rev.fac.med [online]. 2016, vol.24, n.1, pp.21-32. ISSN 0121-5256.  https://doi.org/10.18359/rmed.2329.

Introducción: La preeclampsia continúa siendo la primera causa de morbimortalidad perinatal. El conocimiento sobre su etiología molecular se ha incrementado en los últimos años debido al avance en la aplicación de las ciencias "ómicas". Ello ha llevado a identificar genes candidatos que participarían en su patogénesis. Objetivo: Identificar y caracterizar estructural y funcionalmente genes expresados en placenta que se asocian con preeclampsia. Métodos: A partir de una revisión de literatura de los últimos diez años, se identificaron 16 genes cuya expresión en placenta estaba asociada con la patología. Se realizó la minería de datos incluyendo las siguientes variables: número de genes, tamaño de los genes, número de exones codificantes, islas CpG y las familias de los diferentes elementos repetidos en una ventana de 100Kbp. Mediante un análisis bioinformático, usando los diferentes recursos del NCBI (www.ncbi.nlm.nih.gov) y del Genome Browser de UCSC (http://genome.ucsc.edu/). Adicionalmente se usó el portal BioGPS (http://biogps.gnf.org/#goto=welcome) se determinaron los niveles de expresión de cada gen por tejidos. Resultados: Se registraron diferencias en la cromatina que contiene las familias de elementos no codificantes de los genes asociados en comparación con los controles (Prueba de Kruskall-Wallis, P= 0.0341824). Los genes LEP, EBI3, PROCR, FSTL3, HEXB, INHBA y ENG fueron los que registraron el mayor puntaje z en placentas preeclámpsicas. Conclusión:La aplicación de las herramientas bioinformáticas se convierte en un instrumento potente para el análisis integrado de la expresión de genes y su papel en la patogénesis de la PE. Esto conllevaría a la identificación temprana de mujeres afectadas.

Palavras-chave : Preeclampsia; Expresión génica; Perfiles de expresión; Meta-análisis; Minería de datos; Bioinformática; Cromatina.

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