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Revista Med

Print version ISSN 0121-5256On-line version ISSN 1909-7700

Abstract

RODRIGUEZ, ALEJANDRA et al. COMPLEXIDADE DA EXPRESSÃO DE GENES ASSOCIADOS À OBESIDADE NO TECIDO ADIPOSO HUMANO. Rev. Med [online]. 2018, vol.26, n.1, pp.14-25. ISSN 0121-5256.

Objetivo:

Analisar a complexidade da expressão gênica no tecido adiposo de genes associados com obesidade, por meio de simulação por computador com diferentes ferramentas bioinformáticas.

Métodos:

Após uma busca bibliográfica em PubMed, foram selecionados 37 genes associados com obesidade com fold change superior a 1,5. A partir do cálculo de valores dos z-score obtidos de experimentos de micro matrizes de ADN de amostras de tecido adiposo de pessoas obesas e de controle, construiu-se uma rede de interação com o programa Cytoscape 3.2. A informação detalhada sobre as características genômicas destes genes foi obtida das bases de dados Genome Browser da UCSC e do NCBI. Utilizando ferramentas de análise de multivariado, fez-se uma análise de componentes principais e um de agrupação.

Resultados:

A rede construída mostrou que os genes com maior número de interações foram: 1) o fator nuclear respiratório (NRF1), 2) o canal ativado de potássio ativado por cálcio alfa 1 (KCNMA1) e 3) ácido graxo sintase (FASN). Os que tiveram maiores valores de expressão foram: 1) o fator de crescimento endo-telial vascular A (VEGFA), 2) a dioxigenase dependente de alfa-cetoglutarato (FTO) e 3) o regulador de crescimento neuronal 1 (NEGR1). As proteínas IL6, BDNF e HLC tiveram os maiores valores de interação com IL6R, NRF1 e ACACB, respectivamente. As categorias ontológicas mais importantes se relacionaram com processos metabólicos de lipoproteínas, o ciclo dos ácidos tri carboxílicos, a ativação das MAP-quinases e a cascata JNK.

Conclusões:

Em seu conjunto, os resultados obtidos de superexpressão diferencial de genes associados com o metabolismo de lipídios no tecido adiposo de pessoas obesas poderia ser um critério para discriminar a nível de diagnóstico esta patologia.

Keywords : Obesidade; Tecido adiposo; Expressão gênica; Micro matrizes de ADN; Bioinformática.

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