Изменения транскриптомной активности клеток мозга крыс под влиянием синтетических пептидов на основе адренокортикотропного гормона

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Синтетические пептиды обладают широким спектром клинических эффектов. Особый интерес представляют пептиды на основе адренокортикотропного гормона (АКТГ) как в качестве уже используемых, так и потенциальных препаратов для предотвращения последствий широкого круга патологических и стрессовых состояний, включая ишемию головного мозга. Однако требуется изучить их влияние на клетки мозга в нормальных физиологических условиях, в том числе для понимания рисков их применения. В работе мы использовали высокопроизводительное секвенирование РНК (RNA-Seq) для выявления дифференциально экспрессируемых генов (ДЭГ) в лобной коре интактных крыс, получающих внутрибрюшинное введение АКТГ-подобных пептидов АКТГ(4–7)PGP (семакс) и АКТГ(6–9)PGP или физиологический раствор. Через 22,5 ч после первого введения семакса и АКТГ(6–9)PGP мы выявили 258 и 228 ДЭГ соответственно с порогом > 1,5 и Padj < 0,05. Были выявлены метаболические пути, характеризующие как общее, так и специфическое влияние каждого из пептидов на транскриптом. Оба пептида преимущественно вызвали снижение экспрессии генов, связанных с иммунной системой. Одновременно при сравнении эффектов АКТГ(6–9)PGP относительно семакса были выявлены ДЭГ, которые характеризовали основные различия эффектов пептидов. Эти гены, в основном снизившие свою экспрессию, были ассоциированы с системами нейросигнализации и регуляции ионных каналов. Наши данные показывают, как различия в структуре производных АКТГ связаны с изменением транскриптома клеток мозга после воздействия данных родственных пептидов. Результаты свидетельствуют о том, что при изучении влияния регуляторных пептидов на транскриптом при патологии необходимо учитывать их действие в нормальных физиологических условиях.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

И. Б. Филиппенков

Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»

Автор, ответственный за переписку.
Email: filippenkov-ib.img@yandex.ru
Россия, 123182 Москва

Н. Ю. Глазова

Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»; Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: filippenkov-ib.img@yandex.ru

биологический факультет

Россия, 123182 Москва; 119991 Москва

Е. А. Себенцова

Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»; Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: filippenkov-ib.img@yandex.ru

биологический факультет

Россия, 123182 Москва; 119991 Москва

В. В. Ставчанский

Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»

Email: filippenkov-ib.img@yandex.ru
Россия, 123182 Москва

Л. А. Андреева

Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»

Email: filippenkov-ib.img@yandex.ru
Россия, 123182 Москва

Н. Ф. Мясоедов

Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»

Email: filippenkov-ib.img@yandex.ru
Россия, 123182 Москва

Н. Г. Левицкая

Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»; Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: filippenkov-ib.img@yandex.ru

биологический факультет

Россия, 123182 Москва; 119991 Москва

С. А. Лимборская

Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»

Email: filippenkov-ib.img@yandex.ru
Россия, 123182 Москва

Л. В. Дергунова

Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»

Email: filippenkov-ib.img@yandex.ru
Россия, 123182 Москва

Список литературы

  1. Lee, A. C. L., Harris, J. L., Khanna, K. K., and Hong, J. H. (2019) A comprehensive review on current advances in peptide drug development and design, Int. J. Mol. Sci., 20, 2383, https://doi.org/10.3390/ijms20102383.
  2. Apostolopoulos, V., Bojarska, J., Chai, T. T., Elnagdy, S., Kaczmarek, K., Matsoukas, J., New, R., Parang, K., Lopez, O. P., Parhiz, H., Perera, C. O., Pickholz, M., Remko, M., Saviano, M., Skwarczynski, M., Tang, Y., Wolf, W. M., Yoshiya, T., Zabrocki, J., Zielenkiewicz, P., AlKhazindar, M., Barriga, V., Kelaidonis, K., Sarasia, E. M., and Toth, I. (2021) A global review on short peptides: frontiers and perspectives, Molecules., 26, 430, https://doi.org/10.3390/molecules26020430.
  3. Lubell, W. D. (2022) Peptide-based drug development, Biomedicines, 10, 2037, https://doi.org/10.3390/biomedicines10082037.
  4. Wang, L., Wang, N., Zhang, W., Cheng, X., Yan, Z., Shao, G., Wang, X., Wang, R., and Fu, C. (2022) Therapeutic peptides: current applications and future directions, Signal. Transduct. Target. Ther., 7, 48, https://doi.org/10.1038/s41392-022-00904-4.
  5. Deigin, V. I., Poluektova, E. A., Beniashvili, A. G., Kozin, S. A., and Poluektov, Y. M. (2022) Development of peptide biopharmaceuticals in Russia, Pharmaceutics, 14, 716, https://doi.org/10.3390/pharmaceutics14040716.
  6. Starowicz, K., and Przewłocka, B. (2003) The role of melanocortins and their receptors in inflammatory processes, nerve regeneration and nociception, Life Sci., 73, 823-847, https://doi.org/10.1016/S0024-3205(03)00349-7.
  7. Adan, R. A. H., and Gispen, W. H. (1997) Brain melanocortin receptors: from cloning to function, Peptides, 18, 1279-1287, https://doi.org/10.1016/S0196-9781(97)00078-8.
  8. Catania, A., Gatti, S., Colombo, G., and Lipton, J. M. (2004) Targeting melanocortin receptors as a novel strategy to control inflammation, Pharmacol. Rev., 56, 1-29, https://doi.org/10.1124/pr.56.1.1.
  9. Cone, R. D. (2005) Anatomy and regulation of the central melanocortin system, Nat. Neurosci., 8, 571-578, https://doi.org/10.1038/nn1455.
  10. Giuliani, D., Minutoli, L., Ottani, A., Spaccapelo, L., Bitto, A., Galantucci, M., Altavilla, D., Squadrito, F., and Guarini, S. (2012) Melanocortins as potential therapeutic agents in severe hypoxic conditions, Front. Neuroendocrinol., 33, 179-193, https://doi.org/10.1016/j.yfrne.2012.04.001.
  11. Wikberg, J. (2001) Melanocortin receptors: new opportunities in drug discovery, Exp. Opin. Ther. Patents, 11, 61, https://doi.org/10.1517/13543776.11.1.61.
  12. Гусев Е. И., Мартынов М. Ю., Костенко Е. В., Петрова Л. В., Бобырёва С. Н. (2018) Эффективность семакса при лечении больных на разных стадиях ишемического инсульта, Журн. Неврол. Психиатр., 3, 61-68.
  13. Potaman, V. N., Alfeeva, L. Y., Kamensky, A. A., Levitzkaya, N. G., and Nezavibatko, V. N. (1991) N-terminal degradation of ACTH(4-10) and its synthetic analog semax by the rat blood enzymes, Biochem. Biophys. Res. Commun., 176, 741-746, https://doi.org/10.1016/S0006-291X(05)80247-5.
  14. Agapova, T. Y., Agniullin, Y. V., Shadrina, M. I., Shram, S. I., Slominsky, P. A., Lymborska, S. A., and Myasoedov, N. F. (2007) Neurotrophin gene expression in rat brain under the action of Semax, an analogue of ACTH 4-10, Neurosci. Lett., 417, 201-205, https://doi.org/10.1016/j.neulet.2007.02.042.
  15. Полунин Г. С., Нуриева С. М., Баяндин Д. Л., Шеремет Н. Л., Андреева Л. А. (2000) Определение терапевтической эффективности нового отечественного препарата «семакс» при заболеваниях зрительного нерва, Вестник Офтальмол., 116, 15-18.
  16. Filippenkov, I. B., Stavchansky, V. V., Glazova, N. Y., Sebentsova, E. A., Remizova, J. A., Valieva, L. V., Levitskaya, N. G., Myasoedov, N. F., Limborska, S. A., and Dergunova, L. V. (2021) Antistress action of melanocortin derivatives associated with correction of gene expression patterns in the hippocampus of male rats following acute stress, Int. J. Mol. Sci., 22, 34576218, https://doi.org/10.3390/ijms221810054.
  17. Vorvul, A. O., Bobyntsev, I. I., Medvedeva, O. A., Mukhina, A. Y., Svishcheva, M. V., Azarova, I. E., Andreeva, L. A., and Myasoedov, N. F. (2022) ACTH(6-9)-Pro-Gly-Pro ameliorates anxiety-like and depressive-like behaviour and gut mucosal microbiota composition in rats under conditions of chronic restraint stress, Neuropeptides, 93, 35487169, https://doi.org/10.1016/j.npep.2022.102247.
  18. Бакаева З. В., Сурин А. М., Лизунова Н. В., Згодова А. Е., Красильникова И. А., Фисенко А. П., Фролов Д. А., Андреева Л. А., Мясоедов Н. Ф., Пинелис В. Г. (2020) Нейропротекторный потенциал пептидов HFRWPGP (ACTH6-9PGP), KKRRPGP, PYRRP в культивируемых корковых нейронах при глутаматной эксайтотоксичности, Докл. Росс. Акад. Наук Науки о Жизни, 491, 62-66, https://doi.org/10.31857/S2686738920020067.
  19. Akimov, M. G., Fomina-Ageeva, E. V., Dudina, P. V., Andreeva, L. A., Myasoyedov, N. F., and Bezuglov, V. V. (2021) ACTH(6–9)PGP peptide protects SH-SY5Y cells from H2O2, tert-butyl hydroperoxide, and cyanide cytotoxicity via stimulation of proliferation and induction of prosurvival-related genes, Molecules, 26, 1878, https://doi.org/10.3390/molecules26071878.
  20. Wang, C.-M., Pan, Y.-Y., Liu, M.-H., Cheng, B.-H., Bai, B., and Chen, J. (2017) RNA-seq expression profiling of rat MCAO model following reperfusion Orexin-A, Oncotarget, 8, 113066-113081, https://doi.org/10.18632/oncotarget.22995.
  21. Tian, R., Deng, A., Pang, X., Chen, Y., Gao, Y., Liu, H., and Hu, Z. (2022) VR-10 polypeptide interacts with CD36 to induce cell apoptosis and autophagy in choroid-retinal endothelial cells: identification of VR-10 as putative novel therapeutic agent for choroid neovascularization (CNV) treatment, Peptides, 157, 170868, https://doi.org/10.1016/ j.peptides.2022.170868.
  22. Zhang, Q., Liu, C., Shi, R., Zhou, S., Shan, H., Deng, L., Chen, T., Guo, Y., Zhang, Z., Yang, G. Y., Wang, Y., and Tang, Y. (2022) Blocking C3d+/GFAP+ A1 astrocyte conversion with semaglutide attenuates blood-brain barrier disruption in mice after ischemic stroke, Aging Dis., 13, 943-959, https://doi.org/10.14336/AD.2021.1029.
  23. Filippenkov, I. B., Stavchansky, V. V., Denisova, A. E., Yuzhakov, V. V., Sevan’kaeva, L. E., Sudarkina, O. Y., Dmitrieva, V. G., Gubsky, L. V., Myasoedov, N. F., Limborska, S. A., and Dergunova, L. V. (2022) Novel insights into the protective properties of ACTH(4–7)PGP (Semax) peptide at the transcriptome level following cerebral ischaemia-reperfusion in rats, Genes (Basel), 11, 681, https://doi.org/10.3390/genes11060681.
  24. Medvedeva, E. V., Dmitrieva, V. G., Povarova, O. V., Limborska, S. A., Skvortsova, V. I., Myasoedov, N. F., and Dergunova, L. V. (2014) The peptide semax affects the expression of genes related to the immune and vascular systems in rat brain focal ischemia: genome-wide transcriptional analysis, BMC Genomics, 15, 228, https://doi.org/10.1186/1471-2164-15-228.
  25. Medvedeva, E. V., Dmitrieva, V. G., Limborska, S. A., Myasoedov, N. F., and Dergunova, L. V. (2017) Semax, an analog of ACTH(4–7), regulates expression of immune response genes during ischemic brain injury in rats, Mol. Genet. Genomics, 292, 635-653, https://doi.org/10.1007/s00438-017-1297-1.
  26. Filippenkov, I. B., Remizova, J. A., Stavchansky, V. V., Denisova, A. E., Gubsky, L. V., Myasoedov, N. F., Limborska, S. A., and Dergunova, L. V. (2023) Synthetic adrenocorticotropic peptides modulate the expression pattern of immune genes in rat brain following the early post-stroke period, Genes (Basel), 14, 1382, https://doi.org/10.3390/genes14071382.
  27. Ashmarin, I., Nezavibatko, V., Levitskaya, N., Koshelev, V., and Kamensky, A. (1995) Design and investigation of an ACTH(4-10) analog lacking D-amino acids and hydrophobic radicals, Neurosci. Res. Commun., 16, 105-112.
  28. Miasoedova, N. F., Skvortsova, V. I., Nasonov, E. L., Zhuravleva, E. I., Grivennikov, I. A., Arsen’eva, E. L., and Sukhanov, I. I. (1999) Investigation of mechanisms of neuro-protective effect of semax in acute period of ischemic stroke [in Russian], Zhurn. Nevrol. Psikhiatr. Im. S. S. Korsakova, 99, 15-19.
  29. Медведева Е. В., Дмитриева В. Г., Поварова О. В., Лимборская С. А., Скворцова В. И., Мясоедов Н. Ф., Дергунова Л. В. (2014) Трипептид PRO-GLY-PRO влияет на транскриптом коры головного мозга крыс в условиях фокальной ишемии, Мол. Биол., 48, 277, https://doi.org/10.7868/S0026898414020128.
  30. Шубина Т. А., Григорьева М. Е., Ляпина Л. А., Оберган Т. Ю., Мясоедов Н. Ф., Андреева Л. А. (2014) Гипогликемическая и противосвертывающая активность тетрапептида PRO-GLY-PRO-LEU при гиперхолестеринемии, Бюлл. Эксп. Биол. Мед., 158, 35-39.
  31. Bustin, S. A., Benes, V., Garson, J. A., Hellemans, J., Huggett, J., Kubista, M., Mueller, R., Nolan, T., Pfaffl, M. W., Shipley, G. L., Vandesompele, J., and Wittwer, C. T. (2009) The MIQE guidelines: minimum information for publication of quantitative real-time PCR experiments, Clin. Chem., 55, 611-622, https://doi.org/10.1373/clinchem.2008.112797.
  32. Huang, D. W., Sherman, B. T., and Lempicki, R. A. (2009) Systematic and integrative analysis of large gene lists using DAVID bioinformatics resources, Nat. Protoc., 4, 44-57, https://doi.org/10.1038/nprot.2008.211.
  33. Subramanian, A., Tamayo, P., Mootha, V. K., Mukherjee, S., Ebert, B. L., Gillette, M. A., Paulovich, A., Pomeroy, S. L., Golub, T. R., Lander, E. S., and Mesirov, J. P. (2005) Gene set enrichment analysis: a knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles, Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 102, 15545-15550, https://doi.org/10.1073/pnas.0506580102.
  34. Babicki, S., Arndt, D., Marcu, A., Liang, Y., Grant, J. R., Maciejewski, A., and Wishart, D. S. (2016) Heatmapper: web-enabled heat mapping for all, Nucleic Acids Res., 44, W147-W153, https://doi.org/10.1093/nar/gkw419.
  35. Shannon, P., Markiel, A., Ozier, O., Baliga, N. S., Wang, J. T., Ramage, D., Amin, N., Schwikowski, B., and Ideker, T. (2003) Cytoscape: a software Environment for integrated models of biomolecular interaction networks, Genome Res., 13, 2498-2504, https://doi.org/10.1101/gr.1239303.
  36. Pintér, E., Pozsgai, G., Hajna, Z., Helyes, Z., and Szolcsányi, J. (2014) Neuropeptide receptors as potential drug targets in the treatment of inflammatory conditions, Br. J. Clin. Pharmacol., 77, 5-20, https://doi.org/10.1111/bcp.12097.
  37. Дергунова Л. В., Дмитриева В. Г., Филиппенков И. Б., Ставчанский В. В., Денисова А. Е., Южаков В. В., Севанькаева Л. Е., Валиева Л. В., Сударкина О. Ю., Губский Л. В., Мясоедов Н. Ф., Лимборская С. А. (2021) Пептидный препарат AKTГ(4-7)PGP (семакс) подавляет транскрипцию генов провоспалительных медиаторов, индуцированную обратимой ишемией мозга крыс, Мол. Биол., 55, 402-411, https://doi.org/10.31857/S0026898421010043.
  38. Bhaumik, S., and Basu, R. (2017) Cellular and molecular dynamics of Th17 differentiation and its developmental plasticity in the intestinal immune response, Front. Immunol., 8, 254, https://doi.org/10.3389/fimmu.2017.00254.
  39. Zhou, L., Chong, M. M. W., and Littman, D. R. (2009) Plasticity of CD4+ T cell lineage differentiation, Immunity, 30, 646-655, https://doi.org/10.1016/j.immuni.2009.05.001.
  40. Lee, I. F., Wang, X., Hao, J., Akhoundsadegh, N., Chen, L., Liu, L., Langermann, S., Ou, D., and Warnock, G. L. (2013) B7-H4.Ig inhibits the development of Type 1 diabetes by regulating Th17 cells in NOD mice, Cell. Immunol., 282, 1-8, https://doi.org/10.1016/j.cellimm.2013.03.005.
  41. Zou, Y., Zhang, J., Sun, F., Xu, Q., Chen, L., Luo, X., Wang, T., Zhou, Q., Zhang, S., Xiong, F., Kong, W., Yang, P., Yu, Q., Liu, S., and Wang, C. Y. (2024) Fluvoxamine inhibits Th1 and Th17 polarization and function by repressing glycolysis to attenuate autoimmune progression in type 1 diabetes, Mol. Med., 30, 23, https://doi.org/10.1186/s10020-024-00791-1.
  42. Balakrishnan, K., Hleihil, M., Bhat, M.A., Ganley, R. P., Vaas, M., Klohs, J., Zeilhofer, H. U., and Benke, D. (2022) Targeting the interaction of GABAB receptors with CaMKII with an interfering peptide restores receptor expression after cerebral ischemia and inhibits progressive neuronal death in mouse brain cells and slices, Brain Pathol., 33, e13099, https://doi.org/10.1111/bpa.13099.
  43. Hleihil, M., Balakrishnan, K., and Benke, D. (2022) Protein phosphatase 2A regulation of GABA B receptors normalizes ischemia-induced aberrant receptor trafficking and provides neuroprotection, Front. Mol. Neurosci., 15, 1015906, https://doi.org/10.3389/fnmol.2022.1015906.
  44. Chen, M., Zhang, X., Fan, J., Sun, H., Yao, Q., Shi, J., Qu, H., Du, S., Cheng, Y., Ma, S., Zhang, M., and Zhan, S. (2021) Dynorphin A (1-8) inhibits oxidative stress and apoptosis in MCAO rats, affording neuroprotection through NMDA receptor and κ-opioid receptor channels, Neuropeptides, 89, 34298371, https://doi.org/10.1016/j.npep.2021.102182.
  45. Paul, S., and Candelario-Jalil, E. (2021) Emerging neuroprotective strategies for the treatment of ischemic stroke: an overview of clinical and preclinical studies, Exp. Neurol., 335, 113518, https://doi.org/10.1016/ j.expneurol.2020.113518.
  46. Ballarin, B., and Tymianski, M. (2018) Discovery and development of NA-1 for the treatment of acute ischemic stroke, Acta. Pharmacol. Sin., 39, 661-668, https://doi.org/10.1038/aps.2018.5.
  47. Malyshev, A. V., Sukhanova, I. A., Ushakova, V. M., Zorkina, Y. A., Abramova, O. V., Morozova, A. Y., Zubkov, E. A., Mitkin, N. A., Pavshintsev, V. V., Doronin, I. I., Gedzun, V. R., Babkin, G. A., Sanchez, S. A., Baker, M. D., and Haile, C. N. (2022) Peptide LCGA-17 attenuates behavioral and neurochemical deficits in rodent models of PTSD and depression, Pharmaceuticals (Basel), 15, 462, https://doi.org/10.3390/ph15040462.
  48. Shibato, J., Takenoya, F., Yamashita, M., Gupta, R., Min, C. W., Kim, S. T., Kimura, A., Takasaki, I., Hori, M., Shioda, S., and Rakwal, R. (2023) OMICS analyses unraveling related gene and protein-driven molecular mechanisms underlying PACAP 38-induced neurite outgrowth in PC12 cells, Int. J. Mol. Sci., 24, 4169, https://doi.org/10.3390/ijms24044169.
  49. Stavchansky, V. V., Filippenkov, I. B., Remizova, J. A., Denisova, A. E., Mozgovoy, I. V., Gubsky, L. V., Myasoedov, N. F., Andreeva, L. A., Limborska, S. A., and Dergunova, L. V. (2022) Insight into glyproline peptides’ activity through the modulation of the inflammatory and neurosignaling genetic response following cerebral ischemia-reperfusion, Genes (Basel), 13, 2380, https://doi.org/10.3390/genes13122380.
  50. Dergunova, L. V., Filippenkov, I. B., Limborska, S. A., and Myasoedov, N. F. (2023) Neuroprotective peptides and new strategies for ischemic stroke drug discoveries, Genes (Basel), 14, 953, https://doi.org/10.3390/genes14050953.
  51. Mannes, M., Martin, C., Menet, C., and Ballet, S. (2022) Wandering beyond small molecules: peptides as allosteric protein modulators, Trends Pharmacol. Sci., 43, 406-423, https://doi.org/10.1016/j.tips.2021.10.011.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Структура пептидов АКТГ(4–7)PGP (семакс) и АКТГ(6–9)PGP (а). Схематическое изображение среза мозга крысы с указанием штриховкой локализации участка лобной коры, взятого для секвенирования РНК (б). Схема исследования (в)

Скачать (276KB)
Метаданные
3. Рис. 2. RNA-Seq-анализ влияния семакса и АКТГ(6–9)PGP на транскриптом участка фронтальной коры крыс. Графики «volcano-plot» иллюстрируют различия в экспрессии мРНК между группами «норма + семакс» (NS) и «норма + физраствор» (NV) (а), а также «норма + АКТГ(6–9)PGP» (NA) и «норма + физраствор» (NV) (б). Представлено по 10 ДЭГ, которые продемонстрировали наибольшее кратное изменение экспрессии в сравнениях NS vs. NV (в) и NA vs. NV (г). В каждую группу сравнения входило по 3 животных. Данные представлены как среднее ± стандартная ошибка среднего

Скачать (391KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Сравнение результатов RNA-Seq в экспериментах с введением семакса и АКТГ(6–9)PGP. Диаграммы Венна (а–в) иллюстрируют результаты, полученные для двух попарных сравнений «норма + семакс» (NS) vs. «норма + физраствор» (NV) и «норма + АКТГ(6–9)PGP» (NA) vs. «норма + физраствор» (NV): для всех ДЭГ (а), только для повысивших экспрессию (б) и только для понизивших экспрессию (в). Числа в пересечении различных наборов генов на диаграмме Венна указывают количество ДЭГ (кратность > 1,5; Padj < 0,05) по данным RNA-Seq. Показаны величины относительной экспрессии для 10 генов из каждого сегмента на диаграмме Венна (панель а): гены с наибольшим кратным изменением экспрессии в NS vs. NV и лежат в пределах пересечения наборов ДЭГ (г); ДЭГ с наибольшим кратным изменением экспрессии в NS vs. NV, но не являющиеся ДЭГ в NA vs. NV (д); ДЭГ с наибольшим кратным изменением экспрессии в NA vs. NV, но не являющиеся ДЭГ в NS vs. NV (е). Данные представлены как среднее ± стандартная ошибка среднего

Скачать (416KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Сравнение результатов RNA-Seq в экспериментах с введением АКТГ(6–9)PGP относительно действия семакса. График «volcano-plot» иллюстрирует различия в экспрессии мРНК между группами «норма + АКТГ(6–9)PGP» (NA) и «норма + семакс» (NS) (а). Представлены 10 генов, которые продемонстрировали наибольшее кратное изменение экспрессии в сравнении NA vs. NS (кратность > 1,5; Padj < 0,05) по данным RNA-Seq (б)

Скачать (191KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Сигнальные пути, связанные с влиянием семакса и АКТГ(6–9)PGP на транскриптом участка фронтальной коры крыс. Анализ проводился с помощью программы DAVID v2021. Схематическое сравнение аннотаций (путей), связанных с ДЭГ, полученных в трех парных сравнениях NS vs. NV, NA vs. NV и NA vs. NS в форме диаграммы Венна (а). Количество аннотаций указано цифрами в сегментах диаграммы. Показаны сигнальные пути, лежащие в сегментах на диаграмме Венна: общие для сравнений NS vs. NV и NA vs. NV (б), а также специфичные для сравнений NS vs. NV (в), NA vs. NV (г) и NA vs. NS (д). На панелях (б), (в) и (д) показаны все пути, лежащие в соответствующем сегменте на диаграмме Венна, а на панели (г) – только 5 из 22 путей с минимальной величиной Padj (значение p, скорректированное с использованием процедуры Бенджамини–Хохберга) в NA vs. NV. Для каждого пути представлены значения Padj, а также количество повысивших и понизивших экспрессию генов в соответствующем попарном сравнении. Для анализа были выбраны только ДЭГ и пути с Padj < 0,05. В каждую группу сравнения входило по 3 животных. Inflammatory bowel disease – воспалительное заболевание кишечника; NOD-like receptor signaling pathway – сигнальный путь NOD-подобного рецептора; Tuberculosis – туберкулез; Coronavirus disease – COVID-19 (коронавирусная болезнь); Influenza A – грипп А; Systemic lupus erythematosus – системная красная волчанка; Antigen processing and presentation – обработка и презентация антигена; Phagosome – фагосома; Pertussis – коклюш; Leishmaniasis – лейшманиоз; Complement and coagulation cascades – каскады комплемента и коагуляции; Epstein-Barr virus infection – инфекция вируса Эпштейна–Барр; Immune System – иммунная система; Staphylococcus aureus infection – инфекция золотистого стафилококка; Innate Immune System – врожденная иммунная система); Th17 cell differentiation – дифференцировка клеток T-хелперов 17; Immunoregulatory interactions between a Lymphoid and a non-Lymphoid cell – иммунорегуляторные взаимодействия между лимфоидными и нелимфоидными клетками; Neutrophil degranulation – дегрануляция нейтрофилов; Viral myocarditis – вирусный миокардит; Herpes simplex virus 1 infection – инфекция вируса простого герпеса 1; Natural killer cell mediated cytotoxicity – цитотоксичность, опосредованная естественными клетками-киллерами; Neuronal System – нейронная система

Скачать (576KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Сети, отражающие общие и специфичные эффекты семакса и АКТГ(6–9)PGP на транскриптом участка фронтальной коры крыс. Показаны только гены, которые изменили экспрессию под действием как семакса, так и АКТГ(6–9)PGP (NS vs. NV и NA vs. NV) (а); только под действием семакса (NS vs. NV), но не АКТГ(6–9)PGP (NA vs. NV) (б); только под действием АКТГ(6–9)PGP (NA vs. NV), но не семакса (NS vs. NV) (в); под действием АКТГ(6–9)PGP относительно семакса (NA vs. NS) (г). Данные группы генов (а–г) вовлечены в презентацию КП1–КП4 соответственно. На схемах гены представлены в прямоугольных блоках, окрашенных в соответствии с дифференциальной экспрессией генов в группах сравнения – NS vs. NV (а и б), NA vs. NV (в), NA vs. NS (г). Пути обозначены белыми овалами. Линии, соединяющие гены и пути, указывают на участие белковых продуктов генов в функционировании пути. Программа DAVID v2021 использовалась для аннотирования функций ДЭГ в терминах путей из баз данных KEGG и REACTOME. Сеть была построена с использованием Cytoscape 3.9.2

Скачать (371KB)
Метаданные
8. Прил. 1.
Скачать (466KB)
Метаданные
9. Прил. 2.
Скачать (67KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024