ANÁLISE DE EIGENGENES NA ETIOLOGIA COMBINADA DOISM (DIABETES, OBESIDADE, INFLAMAÇÃO E SÍNDROME METABÓLICA) - JUNIOR, JOSÉ FRANCISCO DIOGO DA SILVA (2015)
RESUMO A etiologia combinada DOISm (Diabetes, Obesidade, Inflamação e Síndrome metabólica) caracteriza condições concomitantes de diabetes mellitus tipo 2 e obesidade, incluindo também a resposta inflamatória sistêmica e a síndrome metabólica. O desafio da análise genética de fenótipos multifatoriais, tais como os previstos na etiologia combinada DOISm é o de se especificar dados de expressão dos genes alvo, exigindo a intervenção de métodos de redução de dados que possam capturar as informações relevantes usando um conjunto menor de variáveis. Utilizando o repertório de 1.439 genes associados com a etiologia combinada DOISm, foi criado um fluxograma, in silico, usando o método de Análise de Rede Ponderada de Coexpressão Gênica (WGCNA). Criou-se uma rede de sobreposição topológica, possibilitando a determinação de módulos pelo agrupamento dos genes mais similares e a seleção de eigengenes para facilitar a associação dos módulos gênicos aos fenótipos relacionados a cada uma das quatro comorbidades, identificando dentro dos módulos, genes candidatos possivelmente incriminados. Foram encontrados cinco módulos de coexpressão. O módulo Turquesa contém 307 genes e o módulo Verde 39. O módulo Cinza foi destinado aos genes que não pertencem a nenhum módulo. Para a interpretação biológica entre os módulos, investigou-se a ontologia gênica dos genes destacando a Ontologia GO:0009611 Resposta a Lesão e Cicatrização por ter maior relevância biológica com a etiologia DOISm. Dentre os genes DOISm associados pertencentes a essa ontologia foram selecionados aqueles com maior relevância biológica CD36, SERPINE1 e IGFBP-1 para sintetizar a relação entre a Ontologia Gênica e a confluência DOISm. A coexpressão gênica pode fornecer informações importantes na compreensão dos sistemas biológicos complexos, como os da etiologia combinada DOISm, e a metodologia dos módulos eigengene como abordagem de redução do número de genes candidatos, torna a análise de doenças complexas de interesse nutricional uma alternativa muito mais viável. Palavras-chave: Coexpressão gênica. Módulos gênicos. Redes regulatórias. Subtipagem fenotípica.