معرفی ژن GRAP به‌عنوان ژن نامزد عامل آلزایمر با استفاده از تحلیل داده‌های ریزآرایه

نویسندگان

1 گروه کنترل، دانشکده برق و کامپیوتر، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران

2 گروه چشم‌پزشکی، دانشکده چشم‌پزشکی، دانشگاه کالیفرنیا، سانفرانسیسکو، ایالات متحده

چکیده
اهداف: شناسایی ژن‌های دخیل در بروز یک بیماری، یکی از حوزه‌های مهم تحقیقات پزشکی است که به تشخیص مکانیزم بیماری و در پی آن تشخیص به‌موقع و درمان بهتر بیماری کمک می‌کند. در سال‌های اخیر فناوری ریزآرایه به دانشمندان علوم زیستی برای فهم فرآیندهای سلولی کمک شایانی کرده است. بدین منظور استفاده از روش‌های کارآمد در تحلیل داده‌های ریزآرایه بسیار کلیدی است. هدف مطالعه حاضر معرفی ژن GRAP به‌عنوان ژن نامزد عامل آلزایمر با استفاده از تحلیل داده‌های ریزآرایه بود.

مواد و روش‌ها: در مطالعه بیوانفورماتیکی حاضر که روی یک مجموعه داده ریزآرایه مربوط به آلزایمر شامل ۱۲۹۹۰ ژن، ۱۵ فرد بیمار و ۱۶ فرد سالم صورت گرفت، با ترکیب روش‌های فیشر، تجزیه و تحلیل اهمیت میکروآرایه (SAM) و الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO) و با استفاده از روش طبقه‌بندی و رگرسیون مبتنی بر درخت تصمیم (CART)، روش جدیدی به‌منظور تحلیل داده‌های بیان ژن ریزآرایه، برای شناسایی ژن‌های دخیل در بروز آلزایمر ارایه شد.

یافته‌ها: سطح دقت مدل به‌دست‌آمده ۹۰/۳۲% بود و ارزیابی نتایج از دیدگاه زیستی نشان داد که روش پیشنهادی موفق عمل کرده و در نهایت ۴ ژن ارایه کرده است که ۳ ژن از این ۴ ژن (۷۵%)، تاکنون به‌عنوان ژن‌های دخیل در آلزایمر در منابع زیستی معتبر گزارش شده‌اند.

نتیجه‌گیری: این مطالعه علاوه بر ارایه یک روش انتخاب ویژگی جدید و تلفیقی برای تحلیل داده‌های ریز‌آرایه، یک ژن جدید (GRAP) به‌عنوان ژن نامزد مرتبط با آلزایمر معرفی کرده است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


Fakhr E, Motamed N, Habibi Rezaei M. Microarray technology. Genet 3rd Millenn. 2011;9(3):2481-8. [Persian] [Link]
Pirooznia M, Yang JY, Yang MQ, Deng Y. A comparative study of different machine learning methods on microarray gene expression data. BMC Genomics. 2008;9 Suppl 1:S13. [Link] [DOI:10.1186/1471-2164-9-S1-S13]
Blalock EM, Geddes JW, Chen KC, Porter NM, Markesbery WR, Landfield PW. Incipient Alzheimer's disease: Microarray correlation analyses reveal major transcriptional and tumor suppressor responses. Proc Natl Acad Sci U S A. 2004;101(7):2173-8. [Link] [DOI:10.1073/pnas.0308512100]
Mohammadi A, Saraee MH, Salehi, M. Identification of disease-causing genes using microarray data mining and Gene Ontology. BMC Med Genom. 2011;4:12. [Link] [DOI:10.1186/1755-8794-4-12]
Tian LP, Liu LZ, Wu FX. Identification of pseudo-periodic gene expression profiles. Proceedings of the International Conference on Bioinformatics & Computational Biology (BIOCOMP). Athens: The Steering Committee of The World Congress in Computer Science, Computer Engineering and Applied Computing (WorldComp); 2011. [Link]
Eberhart R, Kennedy J. A new optimizer using particle swarm theory. MHS'95, Proceedings of the Sixth International Symposium on Micro Machine and Human Science, 4-6 Oct, 1995, Nagoya, Japan. Piscataway: IEEE; 1995. [Link] [DOI:10.1109/MHS.1995.494215]
Lee SK. On classification and regression trees for multiple responses and its application. J Classif. 2006;23(1):123-41. [Link] [DOI:10.1007/s00357-006-0007-1]
Behnampour N, Hajizadeh E, Semnani S, Zayeri F. The introduction and application of classification tree model for determination of risk factor for esophageal cancer in Golestan province. Jorjani Biomed J. 2013;1(2):38-46. [Persian] [Link]
Saniee Abadeh M, Mahmoodi S, Taherpour M. Applied data mining. Tehran: Niyaz Danesh; 2012. [Link]
Kong LN, Zuo PP, Mu L, Liu YY, Yang N. Gene expression profile of amyloid beta protein-injected mouse model for Alzheimer disease. Acta Pharmacol Sin. 2005;26(6):666-72. [Link] [DOI:10.1111/j.1745-7254.2005.00129.x]
He P, Staufenbiel M, Li R, Shen Y. Deficiency of patched 1-induced Gli1 signal transduction results in astrogenesis in Swedish mutated APP transgenic mice. Hum Mol Genet. 2014;23(24):6512-27. [Link] [DOI:10.1093/hmg/ddu370]
Rosa E, Fahnestock M. CREB expression mediates amyloid β-induced basal BDNF downregulation. Neurobiol Aging. 2015;36(8):2406-13. [Link] [DOI:10.1016/j.neurobiolaging.2015.04.014]
Martin A, Ochagavia ME, Rabasa LC, Miranda J, Fernandez-de-Cossio J, Bringas R. BisoGenet: A new tool for gene network building, visualization and analysis. BMC Bioinformatics. 2010;11:91. [Link] [DOI:10.1186/1471-2105-11-91]
Von Bernhardi R, Cornejo F, Parada GE, Eugenín J. Role of TGFβ signaling in the pathogenesis of Alzheimer's disease. Front Cell Neurosci. 2015;9:426. [Link] [DOI:10.3389/fncel.2015.00426]
Gri-án-Ferré C, Sarroca S, Ivanova A, Puigoriol-Illamola D, Aguado F, Camins A, et al. Epigenetic mechanisms underlying cognitive impairment and Alzheimer disease hallmarks in 5XFAD mice. Aging (Albany NY). 2016;8(4):664-84. [Link] [DOI:10.18632/aging.100906]
Kim H, Lee KS, Kim AK, Choi M, Choi K, Kang M, et al. A chemical with proven clinical safety rescues Down-syndrome-related phenotypes in through DYRK1A inhibition. Dis Model Mech. 2016;9(8):839-48. [Link] [DOI:10.1242/dmm.025668]
Kim SJ, Guerrero N, Wassef G, Xiao J, Mehta HH, Cohen P, et al. The mitochondrial-derived peptide humanin activates the ERK1/2, AKT, and STAT3 signaling pathways and has age-dependent signaling differences in the hippocampus. Oncotarget. 2016;7(30):46899-912. [Link] [DOI:10.18632/oncotarget.10380]
Xie Z, Dong Y, Maeda U, Xia W, Tanzi RE. RNA interference silencing of the adaptor molecules ShcC and Fe65 differentially affect amyloid precursor protein processing and Abeta generation. J Biol Chem. 2007;282(7):4318-25. [Link] [DOI:10.1074/jbc.M609293200]
Ferrer I, Martí E. Distribution of fibroblast growth factor receptor-1 (FGFR-1) and FGFR-3 in the hippocampus of patients with Alzheimer's disease. Neurosci Lett. 1998;240(3):139-42. [Link] [DOI:10.1016/S0304-3940(97)00948-8]
Klejbor I, Myers JM, Hausknecht K, Corso TD, Gambino AS, Morys J, et al. Fibroblast growth factor receptor signaling affects development and function of dopamine neurons - inhibition results in a schizophrenia-like syndrome in transgenic mice. J Neurochem. 2006;97(5):1243-58. [Link] [DOI:10.1111/j.1471-4159.2006.03754.x]
Douaud G, Groves AR, Tamnes CK, Westlye LT, Duff EP, Engvig A, et al. A common brain network links development, aging, and vulnerability to disease. PNAS. 2014;111(49):17648-53. [Link] [DOI:10.1073/pnas.1410378111]
Nakase T, Naus CC. Gap junctions and neurological disorders of the central nervous system. Biochim Biophys Acta. 2004;1662(1-2):149-58. [Link] [DOI:10.1016/j.bbamem.2004.01.009]
Realmuto S, Cinturino A, Arnao V, Mazzola MA, Cupidi C, Aridon P, et al. Tumor diagnosis preceding Alzheimer's disease onset: Is there a link between cancer and Alzheimer's disease?. J Alzheimers Dis. 2012;31(1):177-82. [Link] [DOI:10.3233/JAD-2012-120184]
Feng GS, Ouyang YB, Hu DP, Shi ZQ, Gentz R, Ni J. Grap is a novel SH3-SH2-SH3 adaptor protein that couples tyrosine kinases to the Ras pathway. J Biol Chem. 1996;271(21):12129-32. [Link] [DOI:10.1074/jbc.271.21.12129]
Gärtner U, Holzer M, Arendt T. Elevated expression of p21ras is an early event in Alzheimer's disease and precedes neurofibrillary degeneration. Neuroscience. 1999;91(1):1-5. [Link] [DOI:10.1016/S0306-4522(99)00059-7]
Démoz M, Castino R, Dragonetti A, Raiteri E, Baccino FM, Isidoro C. Transformation by oncogenic ras-p21 alters the processing and subcellular localization of the lysosomal protease cathepsin D. J Cell Biochem. 1999;73(3):370-8.
https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-4644(19990601)73:3<370::AID-JCB8>3.0.CO;2-N [Link] [DOI:10.1002/(SICI)1097-4644(19990601)73:33.0.CO;2-N]
Scheubert L, Luštrek M, Schmidt R, Repsilber D, Fuellen G. Tissue-based Alzheimer gene expression markers-comparison of multiple machine learning approaches and investigation of redundancy in small biomarker sets. BMC Bioinformatics. 2012;13:266. [Link] [DOI:10.1186/1471-2105-13-266]