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Co-Expression Network Analysis Identifies Possible Hub Genes in Aging of the Human Prefrontal Cortex

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Date
2019-06-04
Author
Payan-Gomez, CesarAutoridad Universidad de Rosario
Riaño-Moreno, MD, MSc, Julián
Amador-Munoz, Diana PatriciaAutoridad Universidad de Rosario
Ramírez-Clavijo, SandraAutoridad Universidad de Rosario
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Citation
URI
https://doi.org/10.12804/revistas.urosario.edu.co/revsalud/a.7924
https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/29477

Summary

Introducción: el envejecimiento es el principal factor de riesgo para el desarrollo de enfermedades crónicas como el cáncer, la diabetes, el Parkinson y el Alzheimer. El sistema nervioso central es particularmente susceptible al deterioro funcional progresivo asociado con la edad, entre las regiones cerebrales con mayor compromiso se encuentra la corteza prefrontal (CPF). Estudios de transcriptómica de esta región han identificado como características fundamentales del proceso de envejecimiento la disminución de la función sináptica y la activación de las células de la neuroglia. No es claro cuáles son las causas iniciales, ni los mecanismos moleculares subyacentes a estas alteraciones. El objetivo de este estudio fue identificar genes clave en la desregulación transcriptómica en el envejecimiento de la CPF para avanzar en el conocimiento de este proceso. Materiales y métodos: se hizo un análisis de coexpresión de genes de los transcriptomas de 45 personas entre 60 y 80 años con el de 38 personas entre 20 y 40 años. Las redes fueron visualizadas y analizadas usando Cytoscape, se usó citoHubba para determinar qué genes tenían las mejores características topológicas en las redes de coexpresión. Resultados: se identificaron cinco genes con características topológicas altas. Cuatro de ellos -hpca, cacng3, ca10, plppr4- reprimidos y uno sobreexpresado -Cryab-. Conclusión: los cuatro genes reprimidos se expresan preferencialmente en neuronas y regulan la función sináptica y la plasticidad neuronal, mientras el gen sobreexpresado es típico de células de la glía y se expresa como respuesta a daño neuronal facilitando la mielinización y la regeneración neuronal.
Abstract
Introduction: Aging is the main risk factor for the development of chronic diseases such as cancer, diabetes, Parkinson's disease, and Alzheimer's disease. The central nervous system is particularly susceptible to progressive functional deterioration associated with age, among the brain regions the prefrontal cortex (PFC) has one of the highest involvements. Transcriptomics studies of this brain region have identified the decrease in synaptic function and activation of neuroglia cells as fundamental characteristics of the aging process. The aim of this study was to identify hub genes in the transcriptomic deregulation in the PFC aging to advance in the knowledge of this process. Materials and methods: A gene co-expression analysis was carried out for 45 people 60 to 80 years old compared with 38 people 20 to 40 years old. The networks were visualized and analyzed using Cytoscape; citoHubba was used to determine which genes had the best topological characteristics in the co-expression networks. Results: Five genes with high topological characteristics were identified. Four of them -hpca, cacng3, ca10, plppr4- were repressed and one was over-expressed -Cryab-. Conclusion: The four repressed genes are expressed preferentially in neurons and regulate the synaptic function and the neuronal plasticity, while the overexpressed gene is typical of glial cells and is expressed as a response to neuronal damage, facilitating myelination and neuronal regeneration.
Subject
Aging ; prefrontal cortex ; transcriptomics ; gene coexpression networks ; wgcna ; hub genes ; genetics ; gerontology ; envejecimiento ; corteza prefrontal ; transcriptómica ; redes de coexpresión de genes ; wgcna ; genes clave ; genética ; gerontología ; envelhecimento ; córtex pré-frontal ; transcritoma ; redes de co-expressão de genes ; wgcna ; genes chave ; genética ; gerontologia ;

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https://revistas.urosario.edu.co/index.php/revsalud/article/view/7924...

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