Análisis de redes de coexpresión identifica posibles genes clave en el envejecimiento de la corteza prefrontal humana

Introducción: el envejecimiento es el principal factor de riesgo para el desarrollo de enfermedades crónicas como el cáncer, la diabetes, el Parkinson y el Alzheimer. El sistema nervioso central es particularmente susceptible al deterioro funcional progresivo asociado con la edad, entre las regiones...

Full description

Autores:
Rodríguez-Martínez, Carlos E.
Sossa-Briceño, Mónica P.
Payan-Gomez, Cesar
Riaño-Moreno, Julián
Amador-Munoz, Diana Patricia
Ramírez-Clavijo, Sandra
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad El Bosque
Repositorio:
Repositorio U. El Bosque
Idioma:
eng
OAI Identifier:
oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/2003
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12495/2003
http://dx.doi.org/10.12804/revistas.urosario.edu.co/revsalud/a.7924
Palabra clave:
Envejecimiento
Corteza prefronta
Transcriptómica
Enfermedad crónica
Neuroglía
Genes reguladores
Aging
Prefrontal cortex
Transcriptomics
Rights
License
Attribution-NonCommercial 4.0 International
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Estudios de transcriptómica de esta región han identificado como características fundamentales del proceso de envejecimiento la disminución de la función sináptica y la activación de las células de la neuroglia. No es claro cuáles son las causas iniciales, ni los mecanismos moleculares subyacentes a estas alteraciones. El objetivo de este estudio fue identificar genes clave en la desregulación transcriptómica en el envejecimiento de la cpf para avanzar en el conocimiento de este proceso. Materiales y métodos: se hizo un análisis de coexpresión de genes de los transcriptomas de 45 personas entre 60 y 80 años con el de 38 personas entre 20 y 40 años. Las redes fueron visualizadas y analizadas usando Cytoscape, se usó citoHubba para determinar qué genes tenían las mejores características topológicas en las redes de coexpresión. Resultados: se identificaron cinco genes con características topológicas altas. Cuatro de ellos —hpca, cacng3, ca10, plppr4— reprimidos y uno sobreexpresado —cryab—. Conclusión: los cuatro genes reprimidos se expresan preferencialmente en neuronas y regulan la función sináptica y la plasticidad neuronal, mientras el gen sobreexpresado es típico de células de la glía y se expresa como respuesta a daño neuronal facilitando la mielinización y la regeneración neuronal.Introduction: Aging is the main risk factor for the development of chronic diseases such as cancer, diabetes, Parkinson’s disease, and Alzheimer’s disease. The central nervous system is particularly susceptible to progressive functional deterioration associated with age, among the brain regions the prefrontal cortex (PFC) has one of the highest involvements. Transcriptomics studies of this brain region have identified the decrease in synaptic function and activation of neuroglia cells as fundamental characteristics of the aging process. The aim of this study was to identify hub genes in the transcriptomic deregulation in the PFC aging to advance in the knowledge of this process. Materials and methods: A gene co-expression analysis was carried out for 45 people 60 to 80 years old compared with 38 people 20 to 40 years old. The networks were visualized and analyzed using Cytoscape; citoHubba was used to determine which genes had the best topological characteristics in the co-expression networks. Results: Five genes with high topological characteristics were identified. Four of them —HPCA, CACNG3, CA10, PLPPR4— were repressed and one was over-expressed —CRYAB—. Conclusion: The four repressed genes are expressed preferentially in neurons and regulate the synaptic function and the neuronal plasticity, while the overexpressed gene is typical of glial cells and is expressed as a response to neuronal damage, facilitating myelination and neuronal regeneration.application/pdfengUniversidad del Rosario, escuela de ciencias de la saludRevista Ciencias de la SaludRevista Ciencias de la Salud, 1692-7273, Vol. 17, Nro. 2, 2019, p. 201-22https://pure.urosario.edu.co/en/publications/co-expression-network-analysis-identifies-possible-hub-genes-in-aAttribution-NonCommercial 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Acceso abiertohttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2982019http://purl.org/coar/access_right/c_abf2EnvejecimientoCorteza prefrontaTranscriptómicaEnfermedad crónicaNeuroglíaGenes reguladoresAgingPrefrontal cortexTranscriptomicsAnálisis de redes de coexpresión identifica posibles genes clave en el envejecimiento de la corteza prefrontal humanaCo-expression network analysis identifies possible hub genes in aging of the human prefrontal cortexarticleartículohttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_6501CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8914http://18.204.144.38/bitstreams/46bea7c4-e7be-46bd-9f5b-a6004f105027/download24013099e9e6abb1575dc6ce0855efd5MD54THUMBNAILCésar Payán-Gómez_2019.pdf.jpgCésar Payán-Gómez_2019.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8776http://18.204.144.38/bitstreams/cb6272fa-3460-46a6-b5eb-df6c604346a5/download825c4159e911cf20f26a253df2169a6dMD56ORIGINALCésar Payán-Gómez_2019.pdfCésar Payán-Gómez_2019.pdfapplication/pdf577861http://18.204.144.38/bitstreams/90f5e73c-603c-4576-ba40-b52c8445bd34/download1cd72942d1e12a6548db8fd99605c8b7MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://18.204.144.38/bitstreams/e73aa364-d384-4cd9-985b-3f9fee21477a/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD55TEXTCésar Payán-Gómez_2019.pdf.txtCésar Payán-Gómez_2019.pdf.txtExtracted texttext/plain66181http://18.204.144.38/bitstreams/0fce0608-5ff1-43d1-a318-addb84f273fa/download9a49fd63990edec205f388380bc404beMD5720.500.12495/2003oai:18.204.144.38:20.500.12495/20032024-02-06 22:15:30.109http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Attribution-NonCommercial 4.0 Internationalopen.accesshttp://18.204.144.38DSpace Pre-instalado Biteca S.A.Sbibliotecas@biteca.comTk9URTogUExBQ0UgWU9VUiBPV04gTElDRU5TRSBIRVJFClRoaXMgc2FtcGxlIGxpY2Vuc2UgaXMgcHJvdmlkZWQgZm9yIGluZm9ybWF0aW9uYWwgcHVycG9zZXMgb25seS4KCk5PTi1FWENMVVNJVkUgRElTVFJJQlVUSU9OIExJQ0VOU0UKCkJ5IHNpZ25pbmcgYW5kIHN1Ym1pdHRpbmcgdGhpcyBsaWNlbnNlLCB5b3UgKHRoZSBhdXRob3Iocykgb3IgY29weXJpZ2h0Cm93bmVyKSBncmFudHMgdG8gRFNwYWNlIFVuaXZlcnNpdHkgKERTVSkgdGhlIG5vbi1leGNsdXNpdmUgcmlnaHQgdG8gcmVwcm9kdWNlLAp0cmFuc2xhdGUgKGFzIGRlZmluZWQgYmVsb3cpLCBhbmQvb3IgZGlzdHJpYnV0ZSB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gKGluY2x1ZGluZwp0aGUgYWJzdHJhY3QpIHdvcmxkd2lkZSBpbiBwcmludCBhbmQgZWxlY3Ryb25pYyBmb3JtYXQgYW5kIGluIGFueSBtZWRpdW0sCmluY2x1ZGluZyBidXQgbm90IGxpbWl0ZWQgdG8gYXVkaW8gb3IgdmlkZW8uCgpZb3UgYWdyZWUgdGhhdCBEU1UgbWF5LCB3aXRob3V0IGNoYW5naW5nIHRoZSBjb250ZW50LCB0cmFuc2xhdGUgdGhlCnN1Ym1pc3Npb24gdG8gYW55IG1lZGl1bSBvciBmb3JtYXQgZm9yIHRoZSBwdXJwb3NlIG9mIHByZXNlcnZhdGlvbi4KCllvdSBhbHNvIGFncmVlIHRoYXQgRFNVIG1heSBrZWVwIG1vcmUgdGhhbiBvbmUgY29weSBvZiB0aGlzIHN1Ym1pc3Npb24gZm9yCnB1cnBvc2VzIG9mIHNlY3VyaXR5LCBiYWNrLXVwIGFuZCBwcmVzZXJ2YXRpb24uCgpZb3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgdGhlIHN1Ym1pc3Npb24gaXMgeW91ciBvcmlnaW5hbCB3b3JrLCBhbmQgdGhhdCB5b3UgaGF2ZQp0aGUgcmlnaHQgdG8gZ3JhbnQgdGhlIHJpZ2h0cyBjb250YWluZWQgaW4gdGhpcyBsaWNlbnNlLiBZb3UgYWxzbyByZXByZXNlbnQKdGhhdCB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gZG9lcyBub3QsIHRvIHRoZSBiZXN0IG9mIHlvdXIga25vd2xlZGdlLCBpbmZyaW5nZSB1cG9uCmFueW9uZSdzIGNvcHlyaWdodC4KCklmIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uIGNvbnRhaW5zIG1hdGVyaWFsIGZvciB3aGljaCB5b3UgZG8gbm90IGhvbGQgY29weXJpZ2h0LAp5b3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgeW91IGhhdmUgb2J0YWluZWQgdGhlIHVucmVzdHJpY3RlZCBwZXJtaXNzaW9uIG9mIHRoZQpjb3B5cmlnaHQgb3duZXIgdG8gZ3JhbnQgRFNVIHRoZSByaWdodHMgcmVxdWlyZWQgYnkgdGhpcyBsaWNlbnNlLCBhbmQgdGhhdApzdWNoIHRoaXJkLXBhcnR5IG93bmVkIG1hdGVyaWFsIGlzIGNsZWFybHkgaWRlbnRpZmllZCBhbmQgYWNrbm93bGVkZ2VkCndpdGhpbiB0aGUgdGV4dCBvciBjb250ZW50IG9mIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uLgoKSUYgVEhFIFNVQk1JU1NJT04gSVMgQkFTRUQgVVBPTiBXT1JLIFRIQVQgSEFTIEJFRU4gU1BPTlNPUkVEIE9SIFNVUFBPUlRFRApCWSBBTiBBR0VOQ1kgT1IgT1JHQU5JWkFUSU9OIE9USEVSIFRIQU4gRFNVLCBZT1UgUkVQUkVTRU5UIFRIQVQgWU9VIEhBVkUKRlVMRklMTEVEIEFOWSBSSUdIVCBPRiBSRVZJRVcgT1IgT1RIRVIgT0JMSUdBVElPTlMgUkVRVUlSRUQgQlkgU1VDSApDT05UUkFDVCBPUiBBR1JFRU1FTlQuCgpEU1Ugd2lsbCBjbGVhcmx5IGlkZW50aWZ5IHlvdXIgbmFtZShzKSBhcyB0aGUgYXV0aG9yKHMpIG9yIG93bmVyKHMpIG9mIHRoZQpzdWJtaXNzaW9uLCBhbmQgd2lsbCBub3QgbWFrZSBhbnkgYWx0ZXJhdGlvbiwgb3RoZXIgdGhhbiBhcyBhbGxvd2VkIGJ5IHRoaXMKbGljZW5zZSwgdG8geW91ciBzdWJtaXNzaW9uLgo=