การทำนายกลไกการอักเสบด้วยการวิเคราะห์เครือข่ายโดยเทคนิคทางชีวสารสนเทศ

Prediction of inflammatory mechanism with network analysis by bioinformatics technique

Name: ฐิติรัตน์ นุชศิลา

ThaSH: การอักเสบ

Classification :.DDC: 616.0473

ThaSH: ยีนบำบัด

Abstract: การอักเสบมีบาทสำคัญในการซ่อมแซมเนื้อเยื่อและเป็นส่วนสำคัญในการกระตุ้นการแสดงออกของยีน การศึกษาข้อมูลการแสดงออกของยีนหลายหมื่นยีนพร้อมกันภายใต้สภาวะที่สนใจสามารถใช้เทคโนโลยีไมโครอาเรย์ในการตรวจสอบ ปัจจุบันโปรแกรมและฐานข้อมูลทางชีวสารสนเทศถูกพัฒนาเป็นจำนวนมากเพื่อนำมาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลไมโครอาร์เรย์ที่มีปริมาณเพิ่มมากขึ้น ในการศึกษานี้จะทำการค้นหากระบวนการชีวสารสนเทศเพื่อการตรวจสอบกลไกการตอบสนองการอักเสบ โดยอาศัยการวิเคราะห์เครือข่ายการแสดงออกของยีนของข้อมูลไมโครอาร์เรย์จากเซลล์แมคโครฟาจ RAW264.7 ที่ถูกกระตุ้นด้วย LPS ที่ได้จากฐานข้อมูลสาธารณะ ขั้นตอนของการวิเคราะห์ประกอบไปด้วยการคัดเลือกฟีเจอร์ การค้นหารายชื่อยีนการอักเสบ วิเคราะห์ร่วมกับเครือข่ายการควบคุมการแสดงออกของยีน เครือข่ายการแสดงออกร่วมของยีน เครือข่ายปฏิสัมพันธ์ระหว่างโปรตีน และการแปลผลทางชีวภาพ พบว่าในช่วงเวลาที่ 3 และ 6 ชั่วโมง กลุ่มยีนการอักเสบที่พบในช่วงเวลานี้เป็นยีนที่มีการตอบสนองช่วงแรกของกลไกการอักเสบ ได้แก่ ยีนของโปรตีน CD14 และ TLR4 ซึ่งเป็นโปรตีนตัวรับสัญญาณที่อยู่บริเวณผิวเซลล์และที่เวลา 8 และ 18 ชั่วโมงพบยีนการอักเสบที่มีการเชื่อมโยงหลายกระบวนการ เช่น NF-κB pathway, MAPK signaling pathway, JACK-STAT signaling pathway รวมถึงวิถีกลไกการเกิดโรคมะเร็งและเป็นช่วงที่มีการรักษาบาดแผล โดยการกระตุ้นการสร้างและเกาะกลุ่มของเกล็ดเลือด ซึ่งนำไปสู่การประยุกต์กับการศึกษาฤทธิ์ต้านการอักเสบของสารออกฤทธิ์ ดังนั้น การวิเคราะห์เครือข่ายการแสดงออกของยีนจากข้อมูลไมโครอาร์เรย์ที่เหมาะสมจะช่วยให้เข้าใจกลไกการตอบสนองต่อการอักเสบมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

Abstract: Inflammation is important in tissue repair and is an important part in stimulating gene expression. Study of gene expression data for tens of thousands of genes simultaneously under favorable conditions used microarray technology. A vast amount of tools an databases incurrently, bioinformatics and programs have been developed for analyzing an increase number of microarray data. The objective of this study is to search for bioinformatics process for detection of inflammatory response mechanisms by gene expression network analysis of the LPS-stimulated RAW264.7 macrophage cells from public databases. This process consists of feature selection, searching for inflammation genes analyzed together with the gene regulatory network; gene coexpression network; protein-protein interaction network; and interpretation of biological. At 3 and 6 hours, the inflammatory genes found during this period were genes that responded to the initial stages of inflammatory mechanisms such as gene encoded for protein CD14 and TLR4, which are receptor proteins located on the cell surface. For 8 and 18 hours, an inflammatory genes with multiple processes were found such as the NF-κB pathway, MAPK signaling pathway, JACKSTAT signaling pathway, including cancer pathway mechanisms, which are periods for wound healing by stimulating platelet formation and platelet clotting. This led to the application of the anti-inflammatory effect of the active ingredient. Therefore, the analysis of gene expression networks from appropriate microarray data can help to understand the mechanism of inflammatory response that is more effective.

มหาวิทยาลัยบูรพา. สำนักหอสมุด

Address: ชลบุรี

Email: buulibrary@buu.ac.th

Name: พิทักษ์ สูตรอนันต์

Role: อาจารย์ที่ปรึกษาหลัก

Name: กล่าวขวัญ ศรีสุข

Role: อาจารย์ที่ปรึกษาร่วม

Created: 2563

Modified: 2564-06-17

Issued: 2564-06-17

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

CallNumber: ว 616.0473 ฐ361ก

tha

DegreeName: วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต

Level: ปริญญาโท

Descipline: วิทยาศาสตร์ชีวภาพ

Grantor: มหาวิทยาลัยบูรพา

©copyrights มหาวิทยาลัยบูรพา

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	58910076.pdf	9.91 MB	11	2025-01-16 09:28:49

ใช้เวลา

0.038144 วินาที