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  • 简介:摘要目的分析小鼠肾脏衰老过程中长链非编码RNA(lncRNA)的差异表达情况,探索肾脏衰老的机制。方法随机选取3、12和24月龄C57BL/6雄性小鼠各5只(体重均为25 g左右),采用PAS、Masson、半乳糖苷酶(SA-β-gal)染色方法检测小鼠肾脏病理及细胞衰老情况。高通量测序得到3组小鼠组间差异表达的lncRNA及其表达丰度值,绘制热图。采用实时荧光定量PCR(qRT-PCR)验证差异表达的lncRNA。构建竞争性内源性RNA(competitive endogenous RNA,ceRNA)网络(包含lncRNA、miRNA和mRNA),GO、KEGG富集分析预测差异表达lncRNA靶基因的生物学功能。结果肾脏病理染色结果显示,随着小鼠月龄增加,肾小球系膜基质增多,基底膜增厚,肾小球硬化逐渐加重;肾脏纤维化逐渐加重;SA-β-gal染色阳性区域逐渐增加。测序结果显示,3组小鼠间差异表达的lncRNA共938个已知的lncRNA和542个未知的lncRNA。其中,与3月龄小鼠相比,12月龄小鼠有33个lncRNA表达上调,43个lncRNA表达下调;与3月龄小鼠相比,24月龄小鼠有130个lncRNA表达上调,91个lncRNA表达下调;与12月龄小鼠相比,24月龄小鼠有36个lncRNA表达上调,22个lncRNA表达下调。qRT-PCR验证的差异表达倍数较大、表达量较高的10个lncRNA与测序结果一致。GO富集分析结果显示,3组差异表达的lncRNA靶基因多定位于细胞核和细胞质,也可能通过与蛋白结合来发挥作用,还可能参与各种蛋白磷酸化、细胞周期、转录、转录调节等过程。KEGG富集分析结果显示,3组差异表达lncRNA的靶基因富集明显的通路是与肾脏衰老密切相关的Rap1信号通路、FOXO信号通路和MAPK信号通路。结论不同月龄小鼠肾脏lncRNA表达存在显著差异,lncRNA的差异表达可能参与肾脏衰老的发生。

  • 标签: 衰老 RNA,长链非编码 实时聚合酶链反应 肾脏衰老
  • 简介:摘要目的探索可能影响肾脏衰老的相关基因,并验证时钟基因Arntl在衰老肾脏中的表达变化。方法通过全转录组测序鉴定C57BL/6雄性24月龄小鼠衰老组)和3月龄小鼠(年轻组)的差异表达基因,并通过生物信息学方法分析其所富集的生物学通路及关键蛋白。应用实时荧光定量PCR和Western印迹验证Arntl的mRNA及蛋白表达量。结果(1)全转录组测序结果显示在C57BL/6衰老小鼠及年轻组小鼠中共筛选出119个显著差异表达基因。差异表达基因主要富集于节律过程、昼夜节律、基因表达的昼夜调控等生物学过程(均P<0.001)。蛋白质互作网络分析结果显示,Nfil3、Hspa8、Arntl、Hlf、Rorc、Per3、Npas2等是差异表达基因中的关键蛋白。时钟基因Arntl、Nfil3、Npas2、Per3在衰老组及年轻组小鼠之间的mRNA表达差异(均P<0.05)与测序结果一致。(2)相较于C57BL/6年轻组小鼠和SAMR1快速老化小鼠,Arntl蛋白表达量在衰老小鼠和SAMP8快速老化小鼠肾脏组织中均有下降趋势。结论时钟基因及其参与的昼夜节律生物学通路可能在肾脏衰老过程中发挥重要作用。Arntl在衰老肾脏中表达量有下降趋势。

  • 标签: 衰老 时钟蛋白质类 Arntl
  • 作者: 梅长林 陈晓农 郝传明 胡昭 蒋红利 李贵森 刘必成 刘虹 刘章锁 邢昌赢 姚丽 余晨 袁伟杰 左力
  • 学科: 文化科学 >
  • 创建时间:2020-12-06
  • 出处:《中华医学杂志》 2020年第44期
  • 机构:上海长征医院肾内科,上海 200003,上海交通大学医学院附属瑞金医院肾脏科,上海 200025,复旦大学附属华山医院肾脏科,上海 200041,山东大学齐鲁医院肾内科,济南 250012,西安交通大学医学院第一附属医院血液净化科,西安 710061,四川省人民医院肾内科,成都 610072,东南大学附属中大医院肾内科,南京 210009,中南大学湘雅二医院肾内科,长沙 410001,郑州大学第一附属医院肾病风湿科,郑州 450052,南京医科大学第一附属医院(江苏省人民医院)肾内科,南京 210029,中国医科大学附属第一医院肾内科,沈阳 110001,上海同济医院肾内科,上海 200065
  • 简介:摘要目的探讨我国慢性肾脏病(CKD)患者发生高钾血症的影响因素,并建立风险评估模型。方法回顾性收集2017年5月至2020年6月来自全国14家医院的CKD 3~5期患者的临床数据。通过随机均衡抽样分为模型训练集和模型验证集,在模型训练集中通过单因素及多因素logistic回归分析方法筛选CKD患者发生高钾血症的影响因素并赋分。在模型验证集中,绘制受试者工作特征(ROC)曲线并计算曲线下面积(AUC),验证模型的评估效果。结果共有847例CKD患者的临床数据被纳入分析,年龄(57.2±15.6)岁,男555例,女292例。其中训练集675例,验证集172例。多因素logistic回归模型纳入了年龄、CKD分期、心力衰竭史、血钾≥5.0 mmol/L史、糖尿病、酸中毒及使用升高血钾的药物,并根据这些因素建立评估模型。在验证集中,评估模型的ROC曲线下面积为0.809,具有较好的准确性,当cut-off值为4分时,对于高血钾事件预测灵敏度为87.1%,特异度为57.0%。结论本研究初步建立了CKD患者发生高钾血症的风险评估模型,可进一步优化临床医师对于CKD患者的血钾管理。

  • 标签: 高钾血症 慢性肾脏病 危险因素 评估模型