Author:
Rodríguez Alejandra,Echandía Carlos,Sánchez Adalberto,Satizábal José María,Montoya Julio César,García Vallejo Felipe
Abstract
Objetivo: analizar la complejidad de la expresión génica en tejido adiposo de genes asociados con obesidad, mediante simulación computacional con diferentes herramientas bioinformáticas. Métodos: después de una búsqueda bibliográfica en PubMed, se seleccionaron 37 genes asociados con obesidad con fold change mayor a 1,5. A partir del cálculo de valores de los z-score obtenidos de experimentos de micromatrices de ADN de muestras de tejido adiposo de personas obesas y de control, se construyó una red de interacción con el programa Cytoscape 3.2. La información detallada sobre las características genómicas de estos genes se extrajo de las bases de datos Genome Browser de la UCSC y del NCBI. Utilizando herramientas de análisis de multivariado, se hizo un análisis de componentes principales y uno de agrupación. Resultados: la red construida mostró que los genes con mayor número de interacciones fueron: 1) el factor nuclear respiratorio (NRF1), 2) el canal activado de potasio activado por calcio alfa 1 (KCNMA1) y 3) la sintasa de ácidos grasos (FASN). Los que tuvieron mayores valores de expresión fueron: 1) el factor de crecimiento endotelial vascular A (VEGFA), 2) la dioxigenasa dependiente de alfa-cetoglutarato (FTO) y 3) el regulador de crecimiento neuronal 1 (NEGR1). Las proteínas IL6, BDNF y HLC tuvieron los mayores valores de interacción con IL6R, NRF1 y ACACB, respetivamente. Las categorías ontológicas más importantes se relacionaron con procesos metabólicos de lipoproteínas, el ciclo de los ácidos tricarboxílicos, la activación de las MAP-quinasas y la cascada JNK. Conclusiones: en su conjunto los resultados obtenidos de sobreexpresión diferencial de genes asociados con el metabolismo de lípidos en el tejido adiposo de personas obesas podría ser un criterio para discriminar a nivel de diagnóstico esta patología.
Publisher
Universidad Militar Nueva Granada
Cited by
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1. Metabolic Changes in Obesity;Obesity - Recent Insights and Therapeutic Options;2023-11-29