乳杆菌肽聚糖调节小鼠免疫细胞基因表达的通路分析.doc_第1页
乳杆菌肽聚糖调节小鼠免疫细胞基因表达的通路分析.doc_第2页
乳杆菌肽聚糖调节小鼠免疫细胞基因表达的通路分析.doc_第3页
乳杆菌肽聚糖调节小鼠免疫细胞基因表达的通路分析.doc_第4页
乳杆菌肽聚糖调节小鼠免疫细胞基因表达的通路分析.doc_第5页
已阅读5页,还剩2页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

乳杆菌肽聚糖调节小鼠免疫细胞基因表达的通路分析 作者:孙进, 常桂芳, 乐国伟, 施用晖【摘要】 目的: 探索乳杆菌肽聚糖免疫调节作用的机制。方法: BALB/c小鼠腹腔注射乳杆菌肽聚糖, 从腹腔巨噬细胞和脾淋巴细胞提取RNA, 基因芯片分析基因表达情况, 基于已知的基因网络数据库利用PathwayExplorer和GeneMAPP分析乳杆菌肽聚糖刺激特异性的基因网络。结果: PathwayExplorer分析得到的最显著变化的基因网络是“细胞因子细胞因子受体相互作用”和“辅助性T细胞表面分子”。 GeneMAPP分析得到最显著基因网络是核糖体蛋白、 炎性反应基因网络和血红素合成基因网络。结论: 乳杆菌肽聚糖刺激引起大量蛋白表达, 引起保护性炎性反应, 激活Th细胞, 可能引起Th1免疫反应。 【关键词】 乳杆菌 肽聚糖 基因网络 基因芯片Abstract AIM: To investigate the mechanism that Lactobacillus peptidoglycan modulates mice immune response. METHODS: BALB/c mice were administrated (i.p.) with Lactobacillus peptidoglcyan once or three times. Peritoneal macrophages and spleen lymphocytes were isolated for gene expression analysis using genearray. PathwayExplorer and GeneMAPP were used to explore significant pathway in database. RESULTS: The analysis resulted in five significant pathways: cytokinecytokine receptor interaction, T helper cell surface molecules, ribosomal proteins, inflammatory response pathway and mm heme biosynthesis. CONCLUSION: Lactobacillus peptidoglycan induced expression of considerable genes, which related to protective immune response and activation of Th cells. The induced immune response might be Th1 type.KeywordsLactobacillus; peptidoglycan; pathway; genechip微生物相关保守分子(MAMP)是乳酸菌的主要免疫调节成分1。肽聚糖(PGN)是乳酸菌含量最丰富的MAMP之一, 是乳酸菌细胞壁结构和性质的主要支持物。PGN具有多种生物活性, 是乳酸菌和宿主相互作用的重要分子2。宿主细胞具有多种PGN受体, 如CD14、 TLR23、 肽聚糖识别蛋白(PGRPs)4、 肽聚糖溶解酶(溶菌酶和酰胺酶)、 细胞质蛋白Nod1和Nod25, 但是, 乳酸菌PGN调节机体免疫反应的机制尚不清楚。从根本上讲, 乳酸菌肽聚糖首先是通过改变特定基因的表达而发挥其生理效应的。所以, 研究乳酸菌肽聚糖引起的基因差异表达是了解其作用方式的最直接有效的办法6。基因表达数据之中隐含基因之间的相互作用关系, 因而可以通过分析基因表达数据, 构建基因调控网络。而基因网络水平的分析能更加具体的揭示机体组织或细胞生理过程或状态的变化及其可能的发展趋势。 本研究中, 我们分析了腹腔注射乳杆菌肽聚糖对小鼠免疫细胞基因表达的影响, 并在现有基因网络数据库搜索了乳杆菌肽聚糖显著相关的基因网络。1 材料和方法1.1 材料 雄性BALB/c小鼠(4周龄, 体质量2024 g)9只, 由上海实验动物基地提供。乳杆菌肽聚糖为本实验室自制贮存7。TRIzol细胞裂解液购自Invitrogen公司, RNeasy Mini Kit购自Qiagen公司。1.2 方法1.2.1 动物实验及免疫细胞的收集 把小鼠随机分成3组, 每组3只, 对照组小鼠每日腹腔注射无菌PBS; 实验组小鼠每日腹腔注射由无菌PBS配制的乳杆菌肽聚糖25 mg/kg, 1组注射1次(1剂量), 注射后3 h摘眼球处死, 另外1组连续注射3 d, 每天1次(3剂量), 最后1次注射3 h后摘眼球放血处死。取腹腔巨噬细胞和脾淋巴细胞各1107, 等量合并作为待测样品, 1500 r/min离心10 min, 弃上清后加入2 mL TRIzol细胞裂解液, 在超净工作台中用小口径吸管反复吹打均匀后在液氮中速冻, 于-70超低温冰箱中保存。 1.2.2 基因表达谱分析 取10 g RNA, 利用Affymetrix MOE430A基因芯片进行表达分析。基因芯片分析按照Affymetrix基因芯片表达分析技术手册进行。用Microarray Suite 5.0进行信号强度平均化处理。基因改变用SLR表示8, 根据Unigen ID提取无重复的基因, 获得芯片数据所代表的真实基因数量。定义SLR>1.5的基因为表达明显改变基因(如果SLR>0则要求P<0.004; 如果SLR<0则要求P>0.996)(相当于倍数变化为2.83), 至少在一个处理中符合此标准的基因为PGN响应基因。1.2.3 数据分析 利用PathwayExplorer1.0(https:/pathwayexplorer.genome.tugraz.at/)在线分析工具9和MAPPFinder2.010分别在KEGG、 BioCarta和GenMAPP基因网络搜索乳杆菌肽聚糖响应基因显著相关基因网络。1.2.4 统计学分析 Pathway explorer采用2 Fishers精确性检验和错误发现率(FDR)法进行显著性分析, FDR结果用q值表示。MAPPFinder采用基于超几何分布的分析方法, 结果用Z值、 Permute P值和adjust P表示(进行WestfallYoung多种比较求得的P值, 适用于表达改变或通路改变非常强烈的情况)。Z值按以下公式计算:z=(rnRN)n(RN)(1RN)(1n1N1) 在此公式中N为测定的总基因数, R为符合设定标准的总基因数, n为特定GO定义/MAPP所包含的基因数目, r为特定GO定义/MAPP中符合设定标准的基因数目。2 结果2.1 用PathwayExplorer分析乳杆菌肽聚糖响应基因代表性的基因网络 主要以KEGG和Biocarta基因网络数据库为基础, 分别使用了两种统计方法, 利用PathwayExplorer分析了乳杆菌PGN响应基因的代表性基因网络。结果发现, Fishers精确性检验P0.05的基因网络有28个, 但FDR明显性检验q<0.05的基因网络只有2个, 分别是“细胞因子细胞因子受体相互作用”和“辅助性T表面分子”, 这两个基因网络也是P值最低的基因网络, 是最可靠的乳杆菌PGN响应基因代表性基因网络。 用PathwayExplorer把乳杆菌PGN响应基因映射到“细胞因子细胞因子受体相互作用”基因网络, 提取相关基因, 其表达情况见表1, 除Cxcl7、 Cxcl4、 Ccl2、 Ccr5和Gpr2外,趋化因子的表达变化趋势在1或3剂量刺激是相似的。但是其中受体和配体协同变化的只有两对: Ccl21b(配体)和CCR7(受体)在1剂量时都上调, 而Ccl28(配体)和Gpr2(受体)在3剂量时候都下调。有3个IL1类炎性细胞因子(IL1a、 Il1rap和Bcdo2)在1或3剂量刺激表现明显地上调。生血素类细胞因子中无受体配体协同表达的细胞因子, IL6呈现出剂量依赖型的表达上调。在血小板衍生生长因子类细胞因子中有一对受体配体协同表达的细胞因子, VGEF8和FLT1。抗炎性细胞因子IL22、 TGF2和Inhba在3剂量时表现出强烈上调。表1 细胞因子细胞因子受体基因网络中基因的表达(略)Tab 1 Expression change of genes related to cytokinecytokine receptor interaction pathway in KEGG用PathwayExplorer映射本试验数据后得到的辅助性T细胞表面分子基因网络相关基因的表达改变程度列于表2。可以看出, 除细胞间黏附分子1(ICAM1, CD54)外, 其他许多Th细胞表面分子在1剂量刺激后表现明显的表达上调而3剂量刺激时其上调比较弱。ICAM1有助于Th细胞和其他细胞(如抗原提呈细胞)之间紧密结合, 最后推动抗原提呈或其他生理过程的进行。表2 T细胞表面分子基因网络中基因的表达(略)Tab 2 Expression change of genes related to T helper cell surface molecules in BioCarta (in SLR)2.2 PGN响应基因在GenMAPP基因网络库的显著性分析 利用MAPFinder分析了GenMAPP数据库中与PGN响应基因显著相关的MAPP。结果发现Permute P<0.05的MAPP共有15个, 但是其中校正P<0.05的MAPP只有3个: 核糖体蛋白、 炎性反应基因网络和血红素合成基因网络(表3)。这3个MAPP是PGN响应基因最有代表性的MAPP。其中乳杆菌肽聚糖对炎性反应基因网络的影响主要表现在对抗原提呈细胞和淋巴细

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论