একটি নিয়ন্ত্রক MiRNA–mRNA নেটওয়ার্ক তীব্র কিডনি ইনজুরিতে প্রতিস্থাপন প্রতিক্রিয়ার সাথে যুক্ত।

ডুয়ান গুও^1,2†, ইউ ফ্যান^3†, জি-রং ইউ^4*এবং তাও লিন^3*

^{যোগাযোগ:joanna.jia@wecistanche.com}

বিমূর্ত

পটভূমি:তীব্রকিডনিআঘাত(AKI) একটি প্রাণঘাতী জটিলতা যা রেনাল ফাংশনের দ্রুত হ্রাস দ্বারা চিহ্নিত করা হয়, যা প্রতিস্থাপন অস্ত্রোপচারের পরে প্রায়শই ঘটে। যাইহোক, পোস্ট-ট্রান্সপ্লান্ট (পোস্ট-টিএক্স) AKI-এর বিকাশের অন্তর্নিহিত আণবিক প্রক্রিয়া এখনও অজানা রয়ে গেছে। ক্রমবর্ধমান সংখ্যক গবেষণায় প্রমাণিত হয়েছে যে নির্দিষ্ট কিছু মাইক্রোআরএনএ (miRNAs) AKI-তে গুরুত্বপূর্ণ কাজ করে। বর্তমান গবেষণায় একটি নিয়ন্ত্রক miRNA-mRNA নেটওয়ার্ক তৈরি করে পোস্ট-Tx AKI-তে আণবিক প্রক্রিয়াগুলি ব্যাখ্যা করার চেষ্টা করা হয়েছে।

ফলাফল:দুটি ডেটাসেটের (GSE53771 এবং GSE53769) উপর ভিত্তি করে, তিনটি কী মডিউল, যার মধ্যে 55 mRNA, 76 mRNA এবং 151 miRNA রয়েছে, একটি ওজনযুক্ত জিন কো-এক্সপ্রেশন নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ (WGCNA) সম্পাদনের মাধ্যমে চিহ্নিত করা হয়েছিল। মাইন্ড আইপি v4.1 প্রয়োগ করা হয়েছিল কী মডিউল mRNAs এবং miRNAs-এর মিথস্ক্রিয়াগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য, এবং 0.2 এর বেশি আত্মবিশ্বাসের সাথে miRNA–mRNA জোড়াগুলিকে Cytoscape দ্বারা একটি নিয়ন্ত্রক miRNA–mRNA নেটওয়ার্ক তৈরি করার জন্য নির্বাচন করা হয়েছিল। . miRNA–mRNA নেটওয়ার্কে 82টি নোড (48 mRNAs এবং 34 miRNAs) এবং 125টি প্রান্ত রয়েছে। দুটি miRNAs (miR-203a-3p এবং miR-205-5p) এবং ERBB4 অন্যান্য নোডের তুলনায় উচ্চতর নোড ডিগ্রী সহ Tx AKI-এর পরে কেন্দ্রীয় ভূমিকা পালন করতে পারে। অতিরিক্তভাবে, জিন অন্টোলজি (জিও) এবং কিয়োটো এনসাইক্লোপিডিয়া অফ জিনস অ্যান্ড জিনোমস (কেইজিজি) পাথওয়ে বিশ্লেষণ নির্দেশ করে যে এই নেটওয়ার্কটি মূলত জড়িত ছিলকিডনি-/রেনাল-সম্পর্কিত ফাংশন এবং PI3K–Akt/HIF-1/Ras/MAPK সিগন্যালিং পথ।

উপসংহার:Tx-পরবর্তী AKI উন্নয়নে অভিনব অন্তর্দৃষ্টি প্রদানের জন্য আমরা একটি নিয়ন্ত্রক miRNA–mRNA নেটওয়ার্ক তৈরি করেছি, যা প্রাথমিক ভবিষ্যদ্বাণী এবং হস্তক্ষেপের ক্ষমতা বাড়াতে এবং প্রতিস্থাপনের পরে AKI-এর মৃত্যুর হার কমানোর জন্য নতুন বায়োমার্কার বা থেরাপিউটিক ওষুধ আবিষ্কার করতে সাহায্য করতে পারে।

কীওয়ার্ড: তীব্রকিডনিআঘাত, রেনাল ট্রান্সপ্লান্টেশন, WGCNA, miRNA–mRNA নেটওয়ার্ক

cistanche propiedadesজন্যকিডনি

পটভূমি

কিডনির কার্যকারিতা দ্রুত হ্রাস এবং উচ্চ মৃত্যুহার সহ এক ধরণের ক্লিনিকাল গুরুতর অসুস্থতা হিসাবে,তীব্রকিডনিআঘাত(AKI) সাধারণত ট্রান্সপ্ল্যান্ট প্রাপকদের মধ্যে ঘটে, যার ফলে ট্রান্সপ্ল্যান্ট ব্যর্থতা এবং মৃত্যু হতে পারে [1]। সময়মত নির্ণয় এবং চিকিত্সা AKI-এর রোগীদের পূর্বাভাস উন্নত করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ কিন্তু বর্তমানে প্রাথমিক ভবিষ্যদ্বাণী, গ্রেডেড মূল্যায়ন এবং নিরাময়মূলক প্রভাব পর্যবেক্ষণের জন্য নির্দিষ্ট সূচকের অভাব দ্বারা বাধাগ্রস্ত। যেহেতু AKI মাল্টি-ডিসিপ্লিনারি ক্ষেত্রগুলিতে সবচেয়ে সাধারণ গুরুতর অসুস্থতা, তাই গত কয়েক দশকে AKI সম্পর্কে একটি ক্রমবর্ধমান সংখ্যক গবেষণা রিপোর্ট করা হয়েছিল [2-4]। যাইহোক, AKI এর প্যাথোজেনেসিস এখনও অস্পষ্ট।

একটি মাইক্রোআরএনএ (এমআইআরএনএ) হল এক ধরনের ছোট নন-কোডিং আরএনএ যার মধ্যে প্রায় 22টি নিউক্লিওটাইড রয়েছে, যা কোষে বিভিন্ন গুরুত্বপূর্ণ শারীরবৃত্তীয় এবং প্যাথোফিজিওলজিক্যাল ফাংশন প্রয়োগ করার জন্য পোস্ট-ট্রান্সক্রিপশনাল স্তরে লক্ষ্য এমআরএনএর 3′-UTR-এর সাথে আবদ্ধ হতে পারে। ]। এটি রিপোর্ট করা হয়েছিল যে miRNAs বিভিন্ন স্তন্যপায়ী mRNAs নিয়ন্ত্রণ করতে সক্ষম [6], যখন একটি একক mRNA কে miRNAs-এর একটি বৃহৎ গ্রুপ দ্বারা লক্ষ্যবস্তু করা যেতে পারে, জিন নিয়ন্ত্রণে miRNA এর ভূমিকাগুলিকে জটিল নেটওয়ার্ক দ্বারা ব্যাখ্যা করা উচিত [7]। সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, mRNA-miRNA নেটওয়ার্কের জন্য অধ্যয়নগুলি দ্রুতগতিতে বৃদ্ধি পেয়েছে, কারণ এটি বিভিন্ন রোগের আণবিক প্রক্রিয়া উন্মোচন করতে সাহায্য করে বলে মনে করা হয়, যার মধ্যে নিউরোব্লাস্টোমা [8], টাইপ 2 ডায়াবেটিস [9] এবং স্বতঃস্ফূর্ত ইন্ট্রাসেরিব্রাল হেমোরেজ [10] রয়েছে। সাম্প্রতিক গবেষণায় দেখা গেছে যে mRNA এবং miRNA এর অভিব্যক্তিতে পরিবর্তনগুলি রেনাল কোষের বিস্তার এবং অ্যাপোপটোসিসকে প্রভাবিত করবে, যা AKI [11, 12] এর সংঘটন এবং বিকাশের সাথে সম্পর্কিত। তা সত্ত্বেও, প্রতিস্থাপনের পর AKI-তে mRNA এবং miRNA-এর সম্ভাব্য নেটওয়ার্কে খুব কম ডেটা প্রকাশিত হয়েছে।

নির্ভুল ওষুধের যুগে, কার্যকর বায়োইনফরমেটিক্স বিশ্লেষণের সাথে মিলিত উচ্চ-থ্রুপুট সিকোয়েন্সিং ডেটা সম্ভাব্য টার্গেট জিন এবং প্রক্রিয়াগুলি সনাক্ত করতে পারে যা AKI-এর অগ্রগতিতে অবদান রাখে। টি ওয়েটেড জিন কো-এক্সপ্রেশন নেটওয়ার্ক অ্যানালাইসিস (WGCNA) হল একটি পদ্ধতি যা রোগের মূল নিয়ন্ত্রকগুলিকে খুঁজে বের করার জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়, কারণ এতে একই রকম এক্সপ্রেশন প্যাটার্ন সহ জিনগুলিকে মডিউলে গুচ্ছ করার ক্ষমতা রয়েছে (যেখানে কোর নিয়ন্ত্রকগুলি সাধারণত পাওয়া যায়) এবং সম্পর্ক বিশ্লেষণ করে। মডিউল এবং নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য বা ফেনোটাইপগুলির মধ্যে [13]। সার্ভিকাল ইনট্রাপিথেলিয়াল নিউওপ্লাসিয়া (সিআইএন) এর একটি সদ্য প্রকাশিত গবেষণায়, ডাব্লুজিসিএনএ ছয়টি রোগ-সম্পর্কিত মডিউল সনাক্ত করতে সঞ্চালিত হয়েছিল, যেখান থেকে সিআইএন চিকিত্সার জন্য 31 জন প্রার্থী হাব জিন স্ক্রীন করা হয়েছিল [14]। বায়োইনফরমেটিক্স বিশ্লেষণ শুধুমাত্র জৈবিক ফাংশনগুলির উপর গবেষণার দক্ষতা উন্নত করে না তবে আণবিক প্রক্রিয়াগুলি অন্বেষণের জন্য নির্ভরযোগ্য তথ্যও প্রদান করে [15, 16]। একই রোগীর উভয় mRNA এবং miRNA এক্সপ্রেশন প্রোফাইলের বৃহৎ ডেটাসেটের উপর ভিত্তি করে, নিয়ন্ত্রক miRNA– mRNA নেটওয়ার্ক অন্বেষণ করা রোগগুলির আণবিক প্রক্রিয়াগুলিকে ব্যাখ্যা করতে সাহায্য করতে পারে [17, 18]।

এই সমীক্ষায়, GSE53769 (mRNA) এবং GSE53771 (miRNA) এক্সপ্রেশন ডেটাসেটগুলি যথাক্রমে, Tx AKI-এর সাথে যুক্ত মূল মডিউলগুলি সনাক্ত করতে WGCNA-এর অধীন ছিল। পরবর্তী, Tx AKI-এর পরবর্তী অগ্রগতির অন্তর্নিহিত এপিজেনেটিক প্রক্রিয়াগুলিকে স্পষ্ট করার জন্য একটি নিয়ন্ত্রক miRNA–mRNA নেটওয়ার্ক তৈরি করা হয়েছিল, যার ফলে ভবিষ্যতের ক্লিনিকাল গবেষণার জন্য একটি সম্ভাব্য দিকনির্দেশনা প্রদান করা হয়।

ফলাফল

GSE53769 ডেটাসেটের উপর ভিত্তি করে পোস্ট-Tx AKI সম্পর্কিত কী মডিউলগুলির সনাক্তকরণ

পিয়ারসনের পারস্পরিক সম্পর্ক এবং গড় সংযোগের অ্যালগরিদম অনুসারে, 36টি নমুনা ক্লাস্টার করা হয়েছিল এবং নমুনা ডেনড্রোগ্রাম এবং বৈশিষ্ট্য হিটম্যাপ চিত্র 1a-এ চিত্রিত করা হয়েছে; আমরা দেখেছি যে GSM1300317 (যা পোস্ট-Tx PBX গোষ্ঠীর অন্তর্গত) একা ক্লাস্টার করা হয়েছে এবং এটি একটি সম্ভাব্য আউটলায়ার হতে পারে। অতএব, এ-এসএনই (টি-ডিস্ট্রিবিউটেড স্টোকাস্টিক প্রতিবেশী এম্বেডিং) প্লটটি নিশ্চিত করার জন্য ব্যবহৃত হয়েছিল যে এই নমুনাটি পরবর্তী বিশ্লেষণগুলিকে প্রভাবিত করবে না। অতিরিক্ত ফাইল 2: চিত্র S2-এ দেখানো হিসাবে, মাত্রা হ্রাসের পরে কোন স্পষ্ট বহিঃপ্রকাশ ছিল না, এবং সেইজন্য, আমরা WGCNA নিয়ে এগিয়েছি। চিত্র 1b-এ দেখানো হয়েছে, জিন কো-এক্সপ্রেশন নেটওয়ার্কের (চিত্র 1b) স্কেল-মুক্ত চরিত্রের গ্যারান্টি দেওয়ার জন্য 9-এর নরম-থ্রেশহোল্ড শক্তি নির্বাচন করা হয়েছিল। নেটওয়ার্ক সংযোগের হিস্টোগ্রাম এবং সংশ্লিষ্ট লগ-লগ প্লট অতিরিক্ত ফাইল 3 এ দেখানো হয়েছে: চিত্র S3A-B; R2 ছিল 0.89, ইঙ্গিত করে যে একটি আনুমানিক স্কেল-মুক্ত টপোলজি সন্তুষ্ট ছিল। k, R2 এবং লাগানো R2 সহ নরম থ্রেশহোল্ড ft সূচকের বিস্তারিত তথ্য অতিরিক্ত ফাইল 10: টেবিল S1-এ দেওয়া আছে। দশ, গড় সংযোগের স্তরবিন্যাস ক্লাস্টারিংয়ের মাধ্যমে, অনুরূপ অভিব্যক্তি নিদর্শন সহ জিনগুলিকে মডিউলে বিভক্ত করা হয়েছিল (চিত্র 1c)। বিভিন্ন এক্সপ্রেশন প্যাটার্ন সহ মডিউলগুলিকে আরও ভালভাবে আলাদা করতে, প্রতিটি মডিউলকে বিভিন্ন রঙ বরাদ্দ করা হয়েছিল। চিত্র 1d-এ দেখানো হয়েছে, একটি মডিউল ক্লাস্টারিং ডেনড্রোগ্রাম তৈরি করা হয়েছে যা মোট 18টি মডিউল তৈরি করেছে। ধূসর মডিউলটিতে এমন জিন রয়েছে যা অন্য 17টি মডিউলে বরাদ্দ করা যায় না। ক্লিনিকাল বৈশিষ্ট্য এবং মডিউলগুলির মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক বর্ণনা করে একটি হিটম্যাপ চিত্র 1e-এ দেখানো হয়েছে। এই মডিউলগুলির মধ্যে, কালো মডিউলটি পোস্ট-Tx AKI (P=0.002, R=0.5) এর সাথে সর্বোচ্চ ইতিবাচক সম্পর্ক প্রদর্শন করেছে, যেখানে ট্যান মডিউলটি পোস্ট-Tx-এর সাথে সবচেয়ে শক্তিশালী নেতিবাচক সম্পর্ক প্রদর্শন করেছে AKI (P=4e−05, R= −0.63)। সুতরাং, এই দুটি মডিউল কী মডিউল হিসাবে নির্বাচিত হয়েছিল। কালো এবং ট্যান মডিউলে mRNA-এর অ্যাসাইনমেন্ট অতিরিক্ত ফাইল 11: টেবিল S2-এ দেওয়া হয়েছে।

কালো এবং ট্যান মডিউলগুলিতে জিন-জিন নেটওয়ার্ক এবং কার্যকরী সমৃদ্ধকরণ বিশ্লেষণ

চিত্র 2a-তে দেখানো হয়েছে, কালো মডিউলে মডিউল সদস্যতা (MM) বনাম জিন তাত্পর্য (GS) এর পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ ছিল 0.57 এর সাথে P=5.5e−38। কালো মডিউলে মোট 14টি হাব জিন চিহ্নিত করা হয়েছিল, যার মধ্যে রয়েছে CLIC5, PCOLCE2, NDNF, ESRP1, ENPEP, RASAL2, SLIT2, PSAT1, NOX4, GDA, CNTN3, CFAPP221, CA2, এবং ZNF311 (চিত্র)। দশ, কালো মডিউলের জিনগুলিতে জিও এবং কেইজিজি পথ সমৃদ্ধকরণ বিশ্লেষণ করা হয়েছিল। চিত্র 2c-তে দেখানো হয়েছে, আমরা জৈবিক প্রক্রিয়ার (GO-BP) বিভাগে সবচেয়ে সমৃদ্ধ জিও পদগুলি খুঁজে পেয়েছিকিডনিউন্নয়ন, রেনাল সিস্টেমের উন্নয়ন, এবং ERK1/2 ক্যাসকেডের নিয়ন্ত্রণ। অন্যান্য বিভাগের মধ্যে সবচেয়ে সমৃদ্ধ GO পদগুলি (GO-CC এবং GO-MF) ছিল কোষের apical অংশ এবং কোষের আনুগত্য অণু বাঁধাই (চিত্র 2d, e)। KEGG পাথওয়ে বিশ্লেষণের জন্য, এই জিনগুলি প্রধানত MAPK সিগন্যালিং এবং Raq1 সিগন্যালিং পাথওয়েতে সমৃদ্ধ হয়েছিল (চিত্র 2f)।

The genes of the tan module underwent the same analysis. Te scatter plots of MM versus GS in the tan module (cor=0.6, P=4.2e−18) are shown in Fig. 3a. The gene-gene network centered on hub genes in this module is depicted in Fig. 3b. As we can see, the tan module contained 12 hub genes including DMXL1, MAF, GPHN, MYOF, CDK14, and QDPR. The functional annotation of genes in the tan module is depicted in Fig. 3c–f, indicating that the black module genes were primarily enriched in functions of the coenzyme metabolic process, the extrinsic component of the plasma membrane, and coenzyme binding, as well as pathways of folate (FA) biosynthesis. Detailed information of differentially expressed genes (defined by log2 fold change>0.1 এবং p-মান<0.05 when="" comparing="" their="" expression="" in="" post-tx="" aki="" group="" to="" that="" in="" zero-hour="" aki="" group)="" in="" black="" module="" and="" the="" tan="" module="" is="" provided="" in="" additional="" file="" 4:="" figure="" s4="" and="" additional="" file="" 5:="" figure="" s5,="">

GSE53771 ডেটাসেটের উপর ভিত্তি করে পোস্ট-Tx AKI সম্পর্কিত কী মডিউলগুলির সনাক্তকরণ

পোস্ট-Tx AKI-তে miRNA-এর ভূমিকা অন্বেষণ করার জন্য, আমরা GSE53771 ডেটাসেটের উপর ভিত্তি করে miRNA-এর জন্য WGCNAও পরিচালনা করেছি। এমআরএনএ-এর জন্য সহ-অভিব্যক্তি নেটওয়ার্কের নির্মাণ পদক্ষেপগুলি এমআরএনএর মতোই ছিল। নমুনা ডেনড্রোগ্রাম এবং বৈশিষ্ট্য হিটম্যাপ চিত্র 4a এ দেখানো হয়েছে। একটি স্কেল-মুক্ত নেটওয়ার্ক নিশ্চিত করতে, নরম-থ্রেশহোল্ড শক্তি 6 হিসাবে সেট করা হয়েছিল (চিত্র 4b)। নেটওয়ার্ক সংযোগের হিস্টোগ্রাম এবং সংশ্লিষ্ট লগ-লগ প্লট অতিরিক্ত ফাইল 3 এ দেখানো হয়েছে: চিত্র S3C-D; R2 ছিল 0.98, ইঙ্গিত করে যে একটি আনুমানিক স্কেল-মুক্ত টপোলজি সন্তুষ্ট ছিল। k, R2, এবং লাগানো R2 সহ সফট-থ্রেশহোল্ড ft সূচকগুলির বিস্তারিত তথ্য অতিরিক্ত ফাইল 10: টেবিল S1-এ দেওয়া হয়েছে। মোট তিনটি miRNA মডিউল চিহ্নিত করা হয়েছিল, যেগুলি একে অপরের থেকে স্বাধীন ছিল (চিত্র 4c, d)। দশ, ক্লিনিকাল বৈশিষ্ট্যের সাথে miRNA মডিউলের পারস্পরিক সম্পর্ক বিশ্লেষণ করা হয়েছিল, এবং ফলাফলে দেখা গেছে যে নীল miRNA মডিউলটি ছিল একমাত্র মডিউল যা পোস্ট-Tx AKI (P=0.003, R= − এর সাথে উল্লেখযোগ্যভাবে সম্পর্কযুক্ত। 0.36) (চিত্র 4e)। অতএব, নীল miRNA মডিউল যা 76 miRNA সমন্বিত ছিল পরবর্তী বিশ্লেষণের জন্য মূল miRNA মডিউল হিসাবে বেছে নেওয়া হয়েছিল। এই miRNA গুলির বিস্তারিত তথ্য অতিরিক্ত ফাইল 11: টেবিল S2-এ দেওয়া আছে।

MiRNA–miRNA নেটওয়ার্ক এবং নীল miRNA মডিউলে কার্যকরী সমৃদ্ধি বিশ্লেষণ

চিত্র 5a-তে দেখানো হয়েছে, নীল miRNA মডিউলে MM বনাম GS-এর পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ ছিল 0.32 সঙ্গে P=5.8e−5। মডিউল miRNAs-এর মিথস্ক্রিয়া নেটওয়ার্ক দেখিয়েছে যে নীল miRNA মডিউলে (চিত্র 5b) 17টি হাব miRNA চিহ্নিত করা হয়েছে। এই মডিউলে miRNA গুলির জৈবিক ভূমিকাগুলি আরও অন্বেষণ করতে, এই miRNAগুলির লক্ষ্য জিনগুলি কার্যকরী সমৃদ্ধকরণ বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়েছিল। ফাংশন টীকা-এর ফলাফলগুলি চিত্র 5c–e-তে দেখানো হয়েছে, পরামর্শ দেয় যে নীল miRNA মডিউলের miRNA গুলি ছোট GTPase মধ্যস্থিত ট্রান্সডাকশন, গ্রন্থি বিকাশ, ট্রান্সক্রিপশন কোরেগুলেটর কার্যকলাপ এবং অ্যাডেরেন্স জংশনের GO শর্তাবলীর সাথে উল্লেখযোগ্যভাবে যুক্ত ছিল। MAPK সিগন্যালিং পাথওয়ের KEGG আইটেম এবং মানুষের টি-সেল লিউকেমিয়া ভাইরাস 1 সংক্রমণ।

Detailed information of differentially expressed miRNAs (defined by log2 fold change>0.1 এবং p-মান<0.05 when="" comparing="" their="" expression="" in="" post-tx="" aki="" group="" to="" that="" in="" zero-hour="" aki="" group)="" in="" the="" blue="" module="" is="" provided="" in="" additional="" file="" 6:="" figure="">

কনগঠন এর নিয়ন্ত্রক miRNA-mRNA অন্তর্জাল in post-Tx এ.কেI

জিন এবং miRNA যেগুলি, যথাক্রমে, কী মডিউল এবং কী miRNA মডিউল গঠন করে নিয়ন্ত্রক miRNA–mRNA নেটওয়ার্ক তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়েছিল। উচ্চ আত্মবিশ্বাসের শ্রেণীতে মোট 1048টি পূর্বাভাসিত miRNA–mRNA জোড়া miRDIP v4.1 থেকে প্রাপ্ত হয়েছিল এবং Cytoscape দ্বারা একটি নেটওয়ার্ক তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়েছিল (অতিরিক্ত ফাইল 7: চিত্র S7)। এই নেটওয়ার্কে mRNA-এর কার্যকরী টীকাটি অতিরিক্ত ফাইল 8: চিত্র S8-এ চিত্রিত করা হয়েছে, যা নির্দেশ করে যে এই mRNAগুলি মূলত কোষ-সাবস্ট্রেট আনুগত্য, ইউরোজেনিটাল সিস্টেমের বিকাশ, হেপারিন-বাইন্ডিং, কোলাজেন বাইন্ডিং, AGE-RAGE সিগন্যালিং পাথওয়েতে জড়িত ছিল। জটিলতা, সেইসাথে PI3K–Akt সিগন্যালিং পাথওয়ে। পরবর্তীতে, Tx AKI-এর প্যাথোজেনেসিসে মূল ভূমিকা পালন করতে পারে এমন নেটওয়ার্ক পেতে, আমরা একটি নিয়ন্ত্রক miRNA–mRNA নেটওয়ার্ক তৈরি করতে 0.2-এর বেশি আত্মবিশ্বাসের সাথে miRNA–mRNA জোড়া নির্বাচন করেছি (চিত্র 6)। নিয়ন্ত্রক miRNA–mRNA নেটওয়ার্ক 82টি নোড (48 mRNAs এবং 34 miRNAs) এবং 125টি প্রান্ত নিয়ে গঠিত ছিল। নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ করার পর, আমরা অন্যান্য নোডের তুলনায় উচ্চতর নোড ডিগ্রী সহ miR-203a-3p, miR-205-5p, এবং ERBB4 পেয়েছি, এবং পরিমাপের বিবরণ অতিরিক্ত ফাইল 12-এ দেওয়া আছে : টেবিল S3. দশ, কার্যকরী বিশ্লেষণে দেখা গেছে যে মোট 48টি এমআরএনএ প্রধানত এপিথেলিয়াল টিউব মরফোজেনেসিস, নেফ্রন ডেভেলপমেন্ট, ইউরোজেনিটাল সিস্টেম ডেভেলপমেন্ট, এবং ট্রান্সমেমব্রেন রিসেপ্টর প্রোটিন কিনেস (চিত্র 7a–c) এর GO পরিভাষায় সমৃদ্ধ হয়েছে। তাদের p-মান 0.05 (চিত্র 7d) এর চেয়ে বেশি হওয়ার কারণে উল্লেখযোগ্যভাবে সমৃদ্ধ কোন KEGG পথ ছিল না। ক্রস-ভ্যালিডেশনের জন্য, আমরা miRDIP ডাটাবেস থেকে প্রাপ্ত আমাদের বর্তমান ফলাফলগুলি miRNet ডাটাবেসের সাথে তুলনা করেছি। মোট, 75,699 miRNA–mRNA জোড়া মিনিটে শনাক্ত করা হয়েছিল, এবং miRNet ডাটাবেস এবং miRDIP ডাটাবেসের ফলাফলের মধ্যে 117 miRNA–mRNA জোড়ার একটি ছেদ ছিল; সংশ্লিষ্ট নিয়ন্ত্রক নেটওয়ার্কটি অতিরিক্ত ফাইল 9: চিত্র S9B-এ কল্পনা করা হয়েছে। 117 miRNA–mRNA জোড়ার সমৃদ্ধি বিশ্লেষণে দেখা গেছে যে তারা প্রধানত সেলুলার উপাদান সংগঠনের নেতিবাচক নিয়ন্ত্রণে জড়িত ছিল, GO-BP বিভাগে একটি জৈব পদার্থের প্রতিক্রিয়া; ইউক্যারিওটিক ট্রান্সলেশন ইনিশিয়েশন ফ্যাক্টর 4F কমপ্লেক্স, এবং GO-CC ক্যাটাগরিতে নিউক্লিয়ার বডি; SNAP রিসেপ্টর অ্যাক্টিভিটি, প্রোটিন কমপ্লেক্স বাইন্ডিং, GO-MF ক্যাটাগরির অধীনে প্রোটিন টাইরোসিন ফসফেটেস অ্যাক্টিভিটি, সেইসাথে রেনাল সেল কার্সিনোমা সিগন্যালিং, প্রোল্যাকটিন সিগন্যালিং, এবং NFR2- মধ্যস্থতাকারী অক্সিডেটিভ স্ট্রেস প্রতিক্রিয়ার সাথে যুক্ত KEGG পথ। যেহেতু উপরের কার্যকরী সমৃদ্ধির ফলাফলগুলি miRNet এবং miRDIP উভয় ডাটাবেস দ্বারা ভবিষ্যদ্বাণী করা miRNA–mRNA জোড়ার উপর ভিত্তি করে ছিল, তাই তারা Tx AKI-এর পরে অন্তর্নিহিত এপিজেনেটিক প্রক্রিয়াগুলির আরও প্রতিনিধি হতে পারে।

আলোচনা

পোস্ট-Tx AKI হল ট্রান্সপ্লান্টেশন সার্জারির পরে একটি সাধারণ জটিলতা, যা রেনাল ফাংশনে দ্রুত হ্রাস এবং উচ্চ মৃত্যুহার দ্বারা চিহ্নিত করা হয় [19]। প্রাথমিক পূর্বাভাস, গ্রেডিং মূল্যায়ন, এবং কার্যকারিতা পর্যবেক্ষণের জন্য নির্দিষ্ট সূচকের অভাবের কারণে পোস্ট-Tx AKI-এর প্রাথমিক নির্ণয় এবং হস্তক্ষেপের জন্য সর্বোত্তম সময় উপলব্ধি করা চ্যালেঞ্জিং। এই জাতীয় সমস্যাগুলি কাটিয়ে উঠতে, Tx AKI-এর পরবর্তী প্যাথমেকানিজম এবং সম্ভাব্য বায়োমার্কারগুলি অন্বেষণ করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। 2014 সালে, Wilfingseder et al. AKI এর সাথে রেনাল ট্রান্সপ্লান্ট বায়োপসি নমুনার উপর ভিত্তি করে miRNA এবং mRNA মাইক্রোয়ারে বিশ্লেষণ পরিচালনা করে এবং ডিফারেনশিয়াল জিন এক্সপ্রেশন অ্যানালাইসিস (DEA) ব্যবহার করে আরও একটি AKI-নির্দিষ্ট আণবিক স্বাক্ষর চিহ্নিত করেছে [20]। যাইহোক, DEA সহজেই কিছু গুরুত্বপূর্ণ জিনকে বাদ দিতে পারে যার অভিব্যক্তি স্তর সামান্য পরিবর্তিত হয়, কিন্তু রোগগুলির ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এছাড়াও, নিয়ন্ত্রণ এবং AKI-এর মধ্যে Tx-পরবর্তী বায়োপসিতে ভিন্নভাবে প্রকাশ করা mRNAs এবং miRNAগুলি পোস্ট-Tx AKI-এর সাথে সম্পর্কিত ছিল কিনা তা নিশ্চিত করা কঠিন এই কারণে যে Tx কিছু জিনের অস্বাভাবিক অভিব্যক্তির দিকে নিয়ে যেতে পারে। ক্রমবর্ধমান অধ্যয়ন প্রমাণ করেছে যে সমস্ত রোগের সূচনা এবং অগ্রগতি কয়েকটি জিন দ্বারা নিয়ন্ত্রিত হতে পারে না, বরং একাধিক আরএনএর একটি নেটওয়ার্ক [21, 22]। সুতরাং, একটি আরএনএ নিয়ন্ত্রক নেটওয়ার্ক তৈরি করা রোগের বিকাশ বোঝা এবং নতুন থেরাপি প্রতিষ্ঠার জন্য একটি প্রতিশ্রুতিশীল কৌশল হতে পারে [২৩]। একটি শক্তিশালী বায়োইনফরম্যাটিক্স পদ্ধতির হিসাবে, WGCNA-তে পৃথক জোড়া জিনের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্কের পরিমাণ নির্ধারণ করে, সেইসাথে এই জিনগুলি একই প্রতিবেশীদের ভাগ করে নেওয়ার মাধ্যমে সহজ পারস্পরিক সম্পর্ক নেটওয়ার্কগুলিকে উন্নত করার ক্ষমতা রয়েছে [24]। ডব্লিউজিসিএনএ-তে শুধুমাত্র ভিন্নভাবে প্রকাশ করা জিন নয়, এমন জিনগুলিও রয়েছে যা উল্লেখযোগ্যভাবে ভিন্নভাবে প্রকাশ করা হয় না কিন্তু এখনও নির্দিষ্ট ক্লিনিকাল বৈশিষ্ট্যের একটি প্রধান মধ্যস্থতাকারী। সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, WGCNA মানুষের বিভিন্ন পরিসরে প্রয়োগ করা হয়েছে

বায়োমার্কার স্ক্রীন করার জন্য রোগ গবেষণা করে এবং রোগের বিকাশের অন্তর্নিহিত আণবিক প্রক্রিয়াগুলি স্পষ্ট করে [25, 26]।

বর্তমান গবেষণায়, mRNA এবং miRNA মাইক্রোয়ারে ডেটাসেটের উপর ভিত্তি করে, তিনটি মডিউল যা AKI পরবর্তী প্রতিস্থাপনের সাথে উল্লেখযোগ্যভাবে সম্পর্কযুক্ত ছিল WGCNA ব্যবহার করে চিহ্নিত করা হয়েছিল। 55 mRNA সমন্বিত Te tan মডিউল পোস্ট-Tx AKI-এর সাথে উল্লেখযোগ্যভাবে নেতিবাচক সম্পর্ক দেখিয়েছে। একাধিক গবেষণায় জানা গেছে যে এফএ-এর উচ্চ ঘনত্ব রেনাল টিউবুলে এফএ স্ফটিক তৈরির কারণে তীব্র নলাকার নেক্রোসিস তৈরি করতে পারে, যা রেনাল ব্যর্থতার দিকে পরিচালিত করে [২৭, ২৮]। ট্যান মডিউলের Te mRNA গুলি মূলত এফএ জৈব সংশ্লেষণের পথের সাথে জড়িত ছিল, পরামর্শ দেয় যে এই পথটি Tx AKI-এর পরবর্তী বিকাশের জন্য দায়ী। এর পরে, পোস্ট-টিএক্স AKI-এর সাথে সবচেয়ে ইতিবাচকভাবে সম্পর্কিত মডিউল হিসাবে, কালো মডিউলটি 80 mRNA নিয়ে গঠিত। উল্লেখযোগ্যভাবে, GO বিশ্লেষণে কালো মডিউল mRNAs-এর সবচেয়ে সমৃদ্ধ আইটেমগুলি মূলত রেনাল ফাংশনগুলির সাথে সম্পর্কিত ছিল যেমনকিডনিউন্নয়ন এবং নেফ্রন উন্নয়ন, পোস্ট-Tx AKI-এর সাথে এই মডিউলের উচ্চ সম্পর্ক নিশ্চিত করে। পূর্ববর্তী একটি গবেষণায় ইঙ্গিত দেওয়া হয়েছে যে এক্সট্রা সেলুলার সিগন্যাল-নিয়ন্ত্রিত কিনেস (ERK) ক্যাসকেড ক্ষতিপূরণমূলক মেরামতের প্রক্রিয়া সক্রিয়করণের ক্ষেত্রে একটি মৌলিক ভূমিকা পালন করে।কিডনিআঘাত[২৯]। আমাদের গবেষণায় দেখা গেছে যে কালো মডিউল এমআরএনএগুলিও ERK1/2 ক্যাসকেডের কার্যাবলীতে উল্লেখযোগ্যভাবে সমৃদ্ধ হয়েছিল। এছাড়াও, কেইজিজি পাথওয়ে বিশ্লেষণের ফলাফলগুলি নির্দেশ করে যে এই এমআরএনএগুলি MAPK সিগন্যালিং পাথওয়ে এবং রাস সিগন্যালিং পাথওয়ের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত ছিল। এটি মূলত নথিভুক্ত করা হয়েছে যে MAPK পাথওয়ে রেনাল প্রদাহ, নলাকার আঘাত এবং কোষের মৃত্যু [30-32] নিয়ন্ত্রণ করে AKI-তে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এটা সর্বজনীনভাবে স্বীকৃত যে MAPK/ERK পাথওয়ে হল রাস সিগন্যালিং পাথওয়ের একটি ডাউনস্ট্রিম সিগন্যাল অণু [৩৩]। উপরোক্ত ফলাফলগুলি প্রকাশ করেছে যে কিছু জিনের অস্বাভাবিক অভিব্যক্তি এফএ বায়োসিন্থেসিস, এমএপিকে সিগন্যালিং পাথওয়ে এবং রাস সিগন্যালিং পাথওয়ে নিয়ন্ত্রিত করে AKI তে পরিণত হয় যা পরে কিডনি বিকাশকে প্রভাবিত করে।কিডনিপ্রতিস্থাপন.

ক্রমবর্ধমান পরীক্ষামূলক প্রমাণ নিশ্চিত করেছে যে নির্দিষ্ট কিছু miRNA-এর AKI সনাক্তকরণ, অগ্রগতি এবং হস্তক্ষেপে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রয়েছে [34]। Amrouche et al. প্রমাণ করেছে যে miR-146a-এর রেনাল টিউবুলার প্রতিক্রিয়ার একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রয়েছে, যার মধ্যে আপগ্রেডেশন AKI [35] এর বিকাশকে সীমিত করতে পারে। পূর্ববর্তী একটি সমীক্ষা প্রমাণ করেছে যে কার্ডিয়াক সার্জারির পরে AKI বিকাশের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য প্রস্রাবের miR-21 একটি বায়োমার্কার হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে [36]। এই গবেষণায় পোস্ট-Tx AKI-এর সাথে উল্লেখযোগ্যভাবে যুক্ত একমাত্র miRNA মডিউল হিসাবে, 151 miRNA সমন্বিত নীল miRNA মডিউলটি পোস্ট-Tx AKI-এর সাথে নেতিবাচকভাবে সম্পর্কযুক্ত ছিল। এটি ব্যাপকভাবে স্বীকৃত হয়েছে যে miRNA গুলি জৈবিক ক্রিয়া সম্পাদনের জন্য তাদের নিম্নধারার লক্ষ্য জিনের অভিব্যক্তি নিয়ন্ত্রণ করতে পারে। তদনুসারে, আমরা কার্যকরী টীকা সঞ্চালনের জন্য "miRNAtap" এবং "multiMiR" ব্যবহার করে এই miRNA এর লক্ষ্যগুলির পূর্বাভাস দিয়েছি। এটি লক্ষ করা উচিত যে মূল মডিউল miRNA এর লক্ষ্যগুলিও প্রধানত MAPK সিগন্যালিং পাথওয়েতে সমৃদ্ধ হয়েছিল, যা Tx AKI-এর পরবর্তী প্রক্রিয়াতে MAPK পাথওয়ের গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকাকে আরও নিশ্চিত করেছে।

অধিকন্তু, একটি নিয়ন্ত্রক miRNA–mRNA নেটওয়ার্ক সনাক্ত করা প্রয়োজন যা Tx-পরবর্তী AKI-এর প্যাথোজেনেসিসে সম্ভাব্যভাবে জড়িত কারণ জিন বা miRNA উভয়ই Tx-পরবর্তী AKI-এর বিকাশকে স্বাধীনভাবে নিয়ন্ত্রণ করতে পারে না। পূর্ববর্তী বেশিরভাগ গবেষণায় AKI এর প্রক্রিয়াটি স্পষ্ট করার জন্য শুধুমাত্র miRNAs বা জিনের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা হয়েছে। বায়োইনফরমেটিক্স সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে, আমরা অবশেষে Tx AKI-এর একটি নিয়ন্ত্রক miRNA–mRNA নেটওয়ার্ক প্রতিষ্ঠা করেছি, যা 48 mRNAs এবং 34 miR NA এর সমন্বয়ে গঠিত ছিল। এই 82টি নোডের মধ্যে, miR-203a-3p, miR-205-5p, এবং ERBB4 উচ্চ ডিগ্রী দেখায় এবং নেটওয়ার্কে কেন্দ্রীয় নোড হতে পারে। কিডনি রোগে miR{10}p-এর প্রভাব আগে তদন্ত করা হয়েছে। শেনা এট আল। রিপোর্ট করেছে যে miR-205-5p এর অভিব্যক্তি স্তর উল্লেখযোগ্যভাবে এবং ইতিবাচকভাবে রেনাল ক্যান্সার এবং হাইপারটেনসিভ নেফ্রোস্ক্লেরোসিসের তীব্রতার সাথে সম্পর্কযুক্ত ছিল [37]। সেসা এবং তার সহকর্মীদের দ্বারা পরিচালিত একটি পরীক্ষামূলক গবেষণায় প্রস্তাব করা হয়েছে যে miR-205-5p রেনাল ক্ষতির একটি আণবিক বায়োমার্কার হতে পারে [38]। কিছু গবেষণায় AKI বিকাশে miR-203a-3p এবং ERBB4-এর ভূমিকা তদন্ত করা হয়েছে। এটি নথিভুক্ত করা হয়েছে যে ERBB4 প্রতিক্রিয়াশীল অক্সিজেন প্রজাতির (ROS) মাত্রা [৩৯] হ্রাস করে বয়স্ক মেসেনকাইমাল স্টেম সেলগুলির অক্সিডেটিভ অপমান কমাতে পারে। এটা সুপরিচিত যে সমস্ত প্রতিস্থাপিত অঙ্গ প্রতিস্থাপনের পরে উচ্চ স্তরের ROS দ্বারা মধ্যস্থতা করে ইস্কেমিয়া-রিপারফিউশন আঘাতের একটি নির্দিষ্ট মাত্রার মধ্য দিয়ে যাবে এবং সম্ভাব্যভাবে AKI-তে বিকশিত হবে। আমরা অনুমান করেছি যে ERBB4 পোস্ট-Tx AKI-এর বিকাশে ROS স্তরগুলি নিয়ন্ত্রণ করার ফাংশনও প্রয়োগ করে। এই নেটওয়ার্কের এমআরএনএগুলির টি জিও সমৃদ্ধকরণ বিশ্লেষণে দেখা গেছে যে এই এমআরএনএগুলি রেনাল বিকাশের সাথে সম্পর্কিত বেশ কয়েকটি ফাংশনে সমৃদ্ধ হয়েছিল। অধিকন্তু, KEGG সমৃদ্ধকরণ বিশ্লেষণ ইঙ্গিত করে যে এই নেটওয়ার্কটি মূলত বিভিন্ন পথের সাথে জড়িত ছিল যা ভালভাবে অধ্যয়ন করা হয়েছে, যেমন PI3K–Akt সিগন্যালিং পাথওয়ে, HIF-1 সিগন্যালিং পাথওয়ে, রাস সিগন্যালিং পাথওয়ে এবং MAPK সিগন্যালিং পাথওয়ে। এই পথগুলির বেশিরভাগই AKI [30, 40, 41] তে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকার প্রমাণিত হয়েছে। এই ফলাফলগুলি প্রমাণ করে যে আমাদের বিশ্লেষণ সঠিকভাবে পরিচালিত হয়েছিল।

একসাথে নেওয়া, আমাদের অধ্যয়ন, প্রথমবারের জন্য, সবচেয়ে সম্ভাব্য মিথস্ক্রিয়াগুলিকে ব্যাপকভাবে সনাক্ত করতে এবং AKI-তে প্রতিস্থাপন প্রতিক্রিয়ার সাথে যুক্ত একটি নিয়ন্ত্রক miRNA–mRNA নেটওয়ার্ক তৈরি করতে miRDIP v4.1 বিশ্লেষণের সাথে WGCNA ব্যবহার করেছে, যা একটি প্রাথমিক কাঠামো এবং কিছু উপন্যাস প্রদান করেছে। পোস্ট-Tx AKI এর বিকাশের আণবিক প্রক্রিয়া ব্যাখ্যা করার জন্য অন্তর্দৃষ্টি। তবুও, এই গবেষণার কিছু সীমাবদ্ধতা উল্লেখ করা উচিত। প্রথমত, বর্তমান গবেষণায় শুধুমাত্র আটটি পোস্ট-Tx AKI বায়োপসি নমুনা নথিভুক্ত করা হয়েছিল, যা সম্পূর্ণরূপে বিশ্বাসযোগ্য সিদ্ধান্তে আঁকতে যথেষ্ট ছিল না। দ্বিতীয়ত, নিয়ন্ত্রক miRNA–mRNA নেটওয়ার্কের বৈধতার জন্য ক্লিনিকাল এবং আণবিক জীববিজ্ঞান পরীক্ষায় আরও অধ্যয়নের প্রয়োজন। যেহেতু যোগ্য ডেটা খুঁজে পাওয়া কঠিন, অন্যান্য ধরনের RNA, যেমন দীর্ঘ ননকোডিং RNAs (lncRNAs) এবং বৃত্তাকার RNAs (circRNAs), অন্তর্ভুক্ত করা হয়নি, যা Tx AKI-এর পরে অন্তর্নিহিত প্রক্রিয়াটির ব্যাপক ব্যাখ্যার ক্ষেত্রে একটি অসুবিধা হতে পারে। উন্নয়ন

কিডনি ফাংশন উপর cistanche স্টেম উপকারিতা

উপসংহার

আমরা প্রথমে বায়োইনফরমেটিক্স বিশ্লেষণ ব্যবহার করে পোস্ট-Tx AKI-এর সাথে যুক্ত একটি নিয়ন্ত্রক miRNA–mRNA নেটওয়ার্ক সফলভাবে তৈরি করেছি। ফলাফলগুলি নির্দেশ করে যে দুটি miRNAs (miR-203a-3p এবং miR-205-5p) এবং ERBB4 Tx-পরবর্তী AKI এবং নিয়ন্ত্রক miRNA এর জৈবিক ক্রিয়াগুলিতে কেন্দ্রীয় ভূমিকা পালন করতে পারে –mRNA নেটওয়ার্ক কিডনি-/রেনাল-সম্পর্কিত ফাংশন এবং PI3K–Akt/HIF-1/Ras/MAPK সিগন্যালিং পাথওয়েতে সমৃদ্ধ হয়েছিল। এই অধ্যয়নটি Tx AKI-এর পরবর্তী আণবিক প্রক্রিয়ার বোঝা বাড়ানোর জন্য নিয়ন্ত্রক নেটওয়ার্কগুলির একটি বিস্তৃত পরিপ্রেক্ষিত সরবরাহ করে। আমরা আশা করি যে বর্তমান গবেষণাটি প্রাথমিক ভবিষ্যদ্বাণী এবং হস্তক্ষেপের ক্ষমতা বাড়ানোর জন্য এবং প্রতিস্থাপনের পরে AKI-এর মৃত্যুর হার কমানোর জন্য নতুন বায়োমার্কার বা থেরাপিউটিক ওষুধ আবিষ্কারের জন্য উপকারী হবে।

পদ্ধতি

অধ্যয়ন নকশা এবং তথ্য সংগ্রহ

এই গবেষণার সামগ্রিক নকশা অতিরিক্ত ফাইল 1: চিত্র S1 এ দেখানো হয়েছে। সমস্ত যোগ্য মাইক্রোয়ারে ডেটা জিন এক্সপ্রেশন অমনিবাস (জিইও) ডাটাবেস (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/) থেকে ডাউনলোড করা হয়েছিল। GSE53769 ডেটাসেট হল একটি mRNA এক্সপ্রেশন ডেটাসেট যা Affymetrix GeneChip® হিউম্যান জিন 2 ব্যবহার করে সম্পাদিত হয়েছিল৷{4}} ST অ্যারে; GSE53771 ডেটাসেট হল একটি miRNA এক্সপ্রেশন ডেটাসেট যা Affymetrix GeneChip® miRNA 3৷{7}} অ্যারে দ্বারা বিশ্লেষণ করা হয়েছে৷ এই দুটি ডেটাসেট উভয়ই 18টি কিডনি অ্যালোগ্রাফ্ট প্রাপকের কাছ থেকে 18টি শূন্য-ঘণ্টা এবং 18টি পোস্ট-ট্রান্সপ্লান্ট (Tx) বায়োপসি নমুনা নিয়ে গঠিত (একেআই হিসাবে সংজ্ঞায়িত প্রত্যাখ্যান ছাড়াই তীব্র টিউবুলার নেক্রোসিস সহ আটটি এবং প্যাথলজি ছাড়া দশটি প্রোটোকল বায়োপসি (PBX) এবং নিয়ন্ত্রণ হিসাবে সংজ্ঞায়িত) উইলফিনসেডার এবং সহকর্মীরা জমা দিয়েছিলেন [20]। এই নমুনাগুলিকে চারটি গ্রুপে ভাগ করা হয়েছিল, যথা শূন্য-ঘন্টা AKI, শূন্য-ঘন্টা PBX, পোস্ট-Tx AKI, এবং পোস্ট-Tx PBX। দুটি ডেটাসেট, যথাক্রমে, সহ-অভিব্যক্তি নেটওয়ার্ক নির্মাণের জন্য ব্যবহৃত হয়েছিল, যার মাধ্যমে পোস্ট-Tx AKI-এর সাথে যুক্ত মূল mRNA/miRNA মডিউলগুলি চিহ্নিত করা যেতে পারে, যা একটি miRNA–mRNA নিয়ন্ত্রক নেটওয়ার্ক নির্মাণের অনুমতি দেয় যা পোস্ট-Tx AKI-এর অগ্রগতি চালায়। .

কো-এক্সপ্রেশন নেটওয়ার্ক নির্মাণ

WGCNA is a widely used method to construct co-expression networks that allow the discovery of gene modules, where coordinated expression patterns of the intra-module genes could be identified and related to external clinical phenotypes. In this way, the search for core disease regulators could be narrowed down and confined to the clinically significant modules [13]. Given the foregoing, WGCNA has greatly improved the efficacy of data mining; therefore, in this study, the R package "WGCNA" was utilized to construct co-expression networks based on the expression profiles of mRNAs and miRNAs, respectively. An optimal soft threshold power β, the minimum power parameter that satisfied the scale-free topology (as manifested by scale-free topology ft index>0.85), প্রথমে নির্ধারিত হয়েছিল৷ এরপরে, সংলগ্ন ম্যাট্রিক্সের উপর ভিত্তি করে একটি স্কেল-মুক্ত সহ-অভিব্যক্তি নেটওয়ার্ক তৈরি করা হয়েছিল। সংলগ্নতা ম্যাট্রিক্স সূত্রটি ব্যবহার করে প্রাপ্ত করা হয়েছিল: Adjacencyk,j=কর্ক, j- , যেখানে k এবং j দুটি নির্বিচারে জিনের সাথে মিলে যায় এবং k এবং j এর মধ্যে শক্তিশালী মিলের উপর জোর দিতে ব্যবহৃত হয়, যা নিশ্চিত করে যে জিন জোড়া কম মিলের সাথে মডিউল অ্যাসাইনমেন্টের সময় বাদ দেওয়া হবে। দশ, সংলগ্ন ম্যাট্রিক্স একটি টপোলজিকাল ওভারল্যাপ ম্যাট্রিক্স (TOM) এ রূপান্তরিত হয়েছিল। একটি TOM-ভিত্তিক বৈষম্য পরিমাপ ব্যবহার করে, জিন ট্রি ডেনড্রোগ্রাম গড় লিঙ্কেজ হায়ারার্কিক্যাল ক্লাস্টারিং দ্বারা উত্পন্ন হয়েছিল, এবং অনুরূপ অভিব্যক্তি নিদর্শন সহ জিনগুলিকে বিভিন্ন মডিউলে ক্লাস্টার করা হয়েছিল (সর্বনিম্ন মডিউলের আকার 30 এ সেট করা হয়েছিল)।

cistanche herbaচিকিৎসা করতে পারেকিডনিরোগউন্নতিরেনাল ফাংশন

উল্লেখযোগ্য পারস্পরিক সম্পর্ক মডিউল সনাক্তকরণ

মডিউল eigengenes (MEs), যা একটি প্রদত্ত মডিউলের মধ্যে একটি একক বৈশিষ্ট্যযুক্ত অভিব্যক্তি প্রোফাইল হিসাবে জিনের অভিব্যক্তির ধরণগুলিকে সংক্ষিপ্ত করে, প্রতিটি মডিউলের তাৎপর্য নির্ধারণের জন্য বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যের সাথে জিনের সম্ভাব্য পারস্পরিক সম্পর্ক মূল্যায়ন করতে ব্যবহৃত হয়েছিল। জিনের তাত্পর্য (GS) জিন এবং বিভিন্ন ক্লিনিকাল বৈশিষ্ট্যের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ককে উপস্থাপন করে এবং একটি মডিউলের সমস্ত জিনের গড় GS কে মডিউল তাত্পর্য (MS) হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছিল, MS {{0}}n-ni{ হিসাবে প্রকাশ করা হয়েছিল {2}}GSi (n=একটি মডিউলের মধ্যে জিনের সংখ্যা)। ME এবং ক্লিনিকাল বৈশিষ্ট্যের মধ্যে পিয়ারসন পারস্পরিক সম্পর্ক গণনা করার পরে, 0.05-এর পারস্পরিক সম্পর্ক p-মান কাটঅফের সাথে পোস্ট-Tx AKI-এর সাথে সর্বোচ্চ ইতিবাচক বা সর্বনিম্ন নেতিবাচক R (পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ) সহ মডিউলগুলিকে মূল মডিউল হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছিল। আমরা WGCNA [13] এর লেখকদের দ্বারা সুপারিশকৃত আদর্শ কর্মপ্রবাহ অনুসরণ করেছি এবং একাধিক পরীক্ষার জন্য পি-মান সংশোধন করা হয়নি যেহেতু পিয়ারসন সহগ R এবং পারস্পরিক সম্পর্ক p-মান উল্লেখযোগ্য মডিউল নির্বাচনের জন্য যথেষ্ট [13]। হিটম্যাপে রঙের তীব্রতা পারস্পরিক সম্পর্কের শক্তি নির্দেশ করে। একটি মূল মডিউলটি আরও ভালভাবে অধ্যয়ন করার জন্য, মডিউল জিনের পারস্পরিক সম্পর্ক বিশ্লেষণ করা হয়েছিল এবং নেটওয়ার্ক বিশ্লেষক সাইটোস্কেপ v3.7.2 [42] দ্বারা জিন-জিনের মিথস্ক্রিয়া নেটওয়ার্কটি কল্পনা করা হয়েছিল। এই নেটওয়ার্কে, উচ্চ ডিগ্রী সহ জিন, যা মডিউলে অত্যন্ত আন্তঃসংযুক্ত নোড ধারণ করে, হাব জিন হিসাবে বিবেচিত হত। সাইটোস্কেপে MCODE প্লাগইন দিয়ে বিশ্লেষণ করে এই হাব জিনগুলি সনাক্ত করা হয়েছিল।

পুনঃgulatory miRএন.এ–mRএন.এ network cচালুstructiচালু

miRDIP v4.1 অনলাইন টুল ব্যবহার করে মডিউল জিন এবং miRNA এর মধ্যে মিথস্ক্রিয়া প্রাপ্ত হয়েছিল। দশ, সাইটোস্কেপ v3.7.2 ব্যবহার করে একটি miRNA-mRNA নিয়ন্ত্রক নেটওয়ার্ক নির্মাণের জন্য ভবিষ্যদ্বাণীর উচ্চ আত্মবিশ্বাসের সাথে miRNA– mRNA জোড়া বেছে নেওয়া হয়েছিল। ক্রস-ভ্যালিডেট করার জন্য, আমাদের ফলাফল, miRNA – mRNA মিথস্ক্রিয়াগুলিও miRNet ডাটাবেস থেকে পুনরুদ্ধার করা হয়েছিল।

Fআনctional enrichment analysis

চিহ্নিত জিনগুলির সম্ভাব্য কার্যাবলী আরও বোঝার জন্য, জিন অন্টোলজি (জিও) এবং কিয়োটো এনসাইক্লোপিডিয়া অফ জিনস অ্যান্ড জিনোমস (কেইজিজি) পাথওয়ে বিশ্লেষণের সমৃদ্ধকরণ বিশ্লেষণ R প্যাকেজ "ক্লাস্টার রোলার" [44] ব্যবহার করে সঞ্চালিত হয়েছিল; কিছু ক্ষেত্রে (অতিরিক্ত ফাইল 4: S4A, অতিরিক্ত ফাইল 5: S5A, অতিরিক্ত ফাইল 6: S6A এবং অতিরিক্ত ফাইল 9: S9C), TCGAbiolinks লাইব্রেরিতে TCGAanalyze_ EAcomplete ফাংশনটি চালানো হয়েছিল। এই সমীক্ষায়, বেঞ্জামিনী-হচবার্গ (বিএইচ) এর সাথে জিও শর্তাবলী এবং কেইজিজি পথের ফলাফল সমন্বয় করা হয়েছেP-এর মান<0.05 were="" considered="" to="" be="" significantly="">

Cistanche tubulosa কিডনি রোগ প্রতিরোধ করে, নমুনা পেতে এখানে ক্লিক করুন

রেফার করুনnces

1. আবু জাওদেহ বিজি, গভিল এ. ট্রান্সপ্লান্ট সেটিংয়ে তীব্র কিডনি আঘাত: স্বাস্থ্য ও স্বাস্থ্যসেবার উপর ডিফারেনশিয়াল ডায়াগনসিস এবং প্রভাব। Adv ক্রনিক কিডনি ডিস। 2017;24(4):228–32।

2. Cooke WR, Hemmilä UK, Craik AL, Mandula CJ, Mvula P, Msusa A, et al. মালাউইতে প্রসূতি-সম্পর্কিত তীব্র কিডনি আঘাতের ঘটনা, এটিওলজি এবং ফলাফল: একটি সম্ভাব্য পর্যবেক্ষণমূলক গবেষণা। বিএমসি নেফ্রোল। 2018;19(1):25।

3. সোলে সি, পোজ ই, সোলা ই, জিনেস পি। তীব্র কিডনি আঘাতের যুগে হেপাটোরেনাল সিন্ড্রোম। লিভার ইন্টি অফ জে ইনট অ্যাসোক স্টাডি লিভার। 2018;38(11):1891–901।

4. Ostermann M, Liu K. AKI এর প্যাথোফিজিওলজি। সর্বোত্তম অনুশীলন রেস ক্লিন অ্যানেস- মাটি। 2017;31(3):305–14।

5. সালিমিনজাদ কে, খোররাম খোরশিদ এইচআর, সোলেমানি ফরদ এস, গাফরি এসএইচ। মাইক্রোআরএনএগুলির একটি ওভারভিউ: জীববিজ্ঞান, কার্যকারিতা, থেরাপিউটিকস এবং বিশ্লেষণ পদ্ধতি। জে সেল ফিজিওল। 2019;234(5):5451–65।

6. ফ্রিডম্যান আরসি, ফারহ কেকে, বার্গ সিবি, বার্টেল ডিপি। বেশিরভাগ স্তন্যপায়ী এমআরএনএগুলি মাইক্রোআরএনএগুলির সংরক্ষিত লক্ষ্য। জিনোম রেস. 2009;19(1):92-105।

7. প্যান এক্স, ওয়েনজেল ​​এ, জেনসেন এলজে, গোরোডকিন জে। মাইক্রোআরএনএ স্পঞ্জ প্রার্থী হিসাবে পূর্বাভাসিত মাইক্রোআরএনএ বাইন্ডিং সাইটগুলির ক্লাস্টারগুলির জিনোম-ব্যাপী সনাক্তকরণ। প্লাস ওয়ান। 2018;13(8):e0202369।

8. চেন বি, হুয়া জেড, কিন এক্স, লি জেড। হাব miRNA সনাক্ত করতে ইন্টিগ্রেটেড মাইক্রোয়ারে এবং বায়োইনফরমেটিক্স বিশ্লেষণের মাধ্যমে নিউরোব্লাস্টোমাতে miRNA‑ mRNA নেটওয়ার্ক তৈরি করেছে। নিউরোকেম রেস 2020

9. Liu HM, Huang Y, Li L, Zhang Y, Cong X, Wu LL, et al. টাইপ 2 ডায়াবেটিক ডিবি/ডিবি ইঁদুরে মাইক্রোআরএনএ-এমআরএনএ এক্সপ্রেশন প্রোফাইল এবং সাবম্যান্ডিবুলার গ্রন্থির কার্যকরী নেটওয়ার্ক। খিলান মৌখিক Biol. 2020;120:104947.

10. Iwchukwu I, Nguyen D, Beavers M, Tran V, Sulaiman W, Fannin E, et al. স্বতঃস্ফূর্ত ইন্ট্রাসেরিব্রাল হেমোরেজ রোগীদের দেরিতে খিঁচুনি বায়োমার্কার হিসাবে মাইক্রোআরএনএ নিয়ন্ত্রক নেটওয়ার্ক। মোল নিউরোবায়োল। 2020;57(5):2346–57।

11. ভ্যান জোনেভেল্ড AJ, Rabelink TJ, Bijkerk R. miRNA-সমন্বিত নেটওয়ার্কগুলি তীব্র কিডনি আঘাতের জন্য প্রতিশ্রুতিবদ্ধ থেরাপিউটিক লক্ষ্য হিসাবে। আমি জে পাঠাল। 2017;187(1):20–4।

12. Wu J, Li DD, Li JY, Yin YC, Li PC, Qiu L, et al. সিসপ্ল্যাটিন-প্ররোচিত রেনাল টিউবুলার এপিথেলিয়াল কোষের আঘাতের সাথে জড়িত মাইক্রোআরএনএ-এমআরএনএ নেটওয়ার্কগুলির সনাক্তকরণ। ইউর জে ফার্মাকল। 2019;851:1–12।

13. ল্যাংফেল্ডার পি, হরভাথ এস. ডব্লিউজিসিএনএ: ওজনযুক্ত পারস্পরিক সম্পর্ক নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণের জন্য একটি আর প্যাকেজ। বিএমসি বায়োইনফর্ম। 2008; 9:559।

14. Zhang X, Bai J, Yuan C, Long L, Zheng Z, Wang Q, et al. জৈব তথ্যবিজ্ঞান বিশ্লেষণ এবং সার্ভিকাল ইনট্রাপিথেলিয়াল নিউওপ্লাসিয়ার প্যাথোজেনেসিস সম্পর্কিত সম্ভাব্য জিন সনাক্তকরণ। জে ক্যান্সার। 2020;11(8):2150–7।

15. Li J, Lu L, Zhang YH, Xu Y, Liu M, Feng K, et al. মন্টে কার্লো বৈশিষ্ট্য নির্বাচন কৌশল এবং সমর্থন ভেক্টর মেশিনের মাধ্যমে লিউকেমিয়া স্টেম সেল এক্সপ্রেশন স্বাক্ষর সনাক্তকরণ। ক্যান্সার জিন থার। 2020;27(1-2):56–69।

16. প্যান এক্স, জেং টি, ইউয়ান এফ, ঝাং ওয়াইএইচ, চেন এল, ঝু এল, এট আল। আইসোসিট্রেট ডিহাইড্রোজেনেস-মিউটেশন গ্লিওমাসের সাব-টাইপগুলির সাথে যুক্ত মিথিলেশন স্বাক্ষর এবং জিন ফাংশনগুলির স্ক্রীনিং। ফ্রন্ট বায়োং বায়োটেকনোল। 2019; 7:339।

17. শেন এম, সং জেড, ওয়াং জেএইচ। অ্যামিগডালায় মাইক্রোআরএনএ এবং এমআরএনএ প্রোফাইলগুলি কিশোর ইঁদুরের স্ট্রেস-প্ররোচিত হতাশা এবং স্থিতিস্থাপকতার সাথে যুক্ত। সাইকোফার্মাকোলজি। 2019;236(7):2119–42।

18. An T, Song Z, Wang JH. মেডিয়াল প্রিফ্রন্টাল কর্টেক্সে miRNA এবং mRNA সিকোয়েন্সিং দ্বারা মূল্যায়ন করা দীর্ঘস্থায়ী স্ট্রেস-প্ররোচিত হতাশাজনক-জাতীয় আচরণকে কমিয়ে পুরষ্কার চিকিত্সার আণবিক প্রক্রিয়া। বায়োকেম বায়োফিস রেস কমুন। 2020;528(3):520–7।

19. Zuk A, Bonventre JV. তীব্র কিডনি আঘাত. আন্নু রেভ মেড. 2016;67:293–307।

20. উইলফিনসেডার জে, সানজেনাউয়ার জে, টরোনি ই, হেইনজেল এ, কাইনজ এ, মায়ার বি, এট আল। পোস্ট-ট্রান্সপ্লান্ট তীব্র কিডনি আঘাতের আণবিক প্যাথোজেনেসিস: পুরো-জিনোম mRNA এবং miRNA প্রোফাইলের মূল্যায়ন। প্লাস ওয়ান। 2014;9(8):e104164‑e।