Identification of key genes and biological regulatory mechanisms in diabetic nephropathy: Meta-analysis of gene expression datasets / Identificación de genes clave y mecanismos reguladores biológicos en la nefropatía diabética: metaanálisis de conjuntos de datos de expresión génica

ABSTRACT

Background: Diabetic nephropathy (DN) which refers to the cases with biopsy proven kidney lesions, is one of the main complications of diabetes all around the world; however, the underlying biological changes causing DN remain to be understood. Studying the alterations in gene expression profiles could give a holistic view of the molecular pathogenicity of DN and aid to discover key molecules as potential therapeutic targets. Here, we performed a meta-analysis study that included microarray gene expression profiles coming from glomerular samples of DN patients in order to acquire a list of consensus Differentially Expressed Genes (meta-DEGs) correlated with DN. Methods: After quality control and normalization steps, five gene expression datasets (GES1009, GSE30528, GSE47183, GSE104948, and GSE93804) were entered into the meta-analysis. The meta-analysis was performed by random effect size method and the meta-DEGs were put through network analysis and different pathway enrichment analyses steps. MiRTarBase and TRRUST databases were utilized to predict the meta-DEGs related miRNAs and transcription factors. A co-regulatory network including DEGs, transcription factors and miRNAs was constructed by Cytoscape, and top molecules were identified based on centrality scores in the network.(AU)

RESUMEN

Antecedentes La nefropatía diabética (ND), que se refiere a los casos con lesiones renales comprobadas por biopsia, es una de las principales complicaciones de la diabetes en todo el mundo. Sin embargo, los cambios biológicos subyacentes que causan la ND aún no se han entendido. Aquí realizamos un estudio de metaanálisis que incluyó perfiles de expresión génica de micromatrices provenientes de muestras glomerulares de pacientes con ND para adquirir una lista de genes expresados diferencialmente (meta-DEG) de consenso correlacionados con ND. Métodos: Después de los pasos de control de calidad y normalización, se ingresaron en el metaanálisis cinco conjuntos de datos de expresión génica (GES1009, GSE30528, GSE47183, GSE104948 y GSE93804). El metaanálisis se realizó mediante el método de tamaño de efecto aleatorio y los meta-DEG se sometieron a análisis de red y a diferentes pasos de análisis de enriquecimiento de ruta. Se utilizaron las bases de datos MiRTarBase y TRRUST para predecir los factores de transcripción y los miARN relacionados con los meta-DEG. Cytoscape construyó una red de corregulación que incluye DEG, factores de transcripción y miARN, y las moléculas principales se identificaron en función de las puntuaciones de centralidad en la red. (AU)