肾脏是哺乳动物渗透调节的重要器官,是人体最重要的排泄器官。。肾脏同时还有内分泌功能,生成肾素、促红细胞生成素、活性维生素D3、前列腺素、激肽等,又为机体部分内分泌激素的降解场所和肾外激素的靶器官。肾脏的这些功能,保证了机体内环境的稳定,使新陈代谢得以正常进行。对于维持内环境的稳态起到重要的作用。哺乳动物肾脏有三个不同的细胞系来源：输尿管芽的上皮细胞,肾脏胚芽的间充质细胞,毛细血管内皮细胞。器官发生是建立在这些细胞群之间一连串的形态互动,在分支细胞和后肾间充质细胞之间的互惠的表皮一间质细胞之间的转换,同型的管间叶原基之间的相互作用,刺激血管的形成是由不同的芽基和间质一皮质细胞的相互作用指导毛细血管内皮细胞的迁移。虽然这些互动的生物学事件是众所周知的,但分子机制并没有得到很好的规划。胚胎肾脏发育的分子学基础哺乳动物肾脏发育起始于输尿管芽入侵后肾间质细胞。靠近芽的间充质细胞诱导和转换成上皮,这是构成肾脏的功能性过滤单位肾元。收集管系统由分支输尿管起源建立的它的生长依赖于后肾间质细胞的信号因子,输尿管和间质细胞的相互诱导在发育过程中多次发生,这也是产生肾脏的总体构架的关键步骤。在小鼠身上的基因研究让研究人员开始阐明控制这些早期发育事件的分子信号。这些实验结果表明一系列基础基因产物构成了肾脏发育过程中的关键。尽管涉及的因素,但远未达到能构建一个完全已知的,粗略的,控制胚胎肾发展开始出现分子级联的框架。我们回顾和总结这些分子起到的发育关键作用,特别是特定转录因子、生长因子和它们的受体。Wnt-β—catenin信号通路是胚胎发育中最重要的调控途径之一,对多细胞生物体轴的形成和分化、组织器官建成、组织干细胞的更新与分化等至关重要。Wnt信号通路的异常活化导致或参与多种人类疾病的发生发展,如肿瘤发生、神经系统退行性疾病(Alzheimer病)等。研究人员在发育不全的人类肾脏输尿管核心、基质细胞和间充质细胞中均检测到了高表达的β-catenin。敲除β-catenin基因的第3号外显子可使其过表达。过去很多研究主要通过基因表达谱分析β-catenin过表达对肾脏发育产生的影响,而且鉴定了多个起关键作用的基因。但相关通路以及相关通路间的共表达模式(co-expression pattern)很少被涉及研究到。本文将重点研究分析相关通路及相关性转录因子,深入开展β-catenin调控小鼠肾脏发育的转录组学研究。首先是微阵列数据的收集和整理。微阵列技术(Microarray)是近年来新兴的分子生物学技术,它对于人类基因组计划的实现、揭示疾病的本质和人类探索生命的奥秘有重要意义。DNA微阵列(DNA Microarray)也叫基因芯片(gene chip),是分子生物学的迅猛发展及运用和人类基因组计划(]Human Geneome Project、HGP)的逐步实施的产物,它是生物学家受到计算机芯片制造和广为应用的启迪,融微电子学、生命科学、计算机科学和光电化学为一体,在原来核酸杂交(Northen、Southern)的基础上发展起来的一项新技术,它是第三次革命(基因组革命)中的主要技术之一,是生物芯片中的一种。该技术的原理是在固体表面上集成已知序列的基因探针,被测生物细胞或组织中大量标记的核酸序列与上述探针阵列进行杂交,通过检测相应位置杂交探针,实现基因信息的快速检测。微阵列技术已经应用于医学研究,可以允许研究者同时监测成千上万个基因的表达水平,是生物技术变革的核心。基因芯片产生了大量的基因表达数据,这些数据为功能基因组的研究提供了重要的资源。基因表达综合数据库(Gene Expression Omnibus简称GEO)是目前最大的而且完全公开的高通量分子丰度数据库,主要储存基因表达数据。我们在公共数据库GEO中检索和β-catenin第3号外显子敲除相关的表达谱数据,从而研究其过表达对小鼠肾脏发育的调控作用。该数据库以一个灵活开放的设计理念,允许用户或科研人员来递呈,保存和检索多种不同类型的数据。登录GEO公用数据库的网址为：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/<。然后我们利用GSEA提取有效信息。目前在基因表达谱数据分析领域所面临的一个重要挑战,就是怎样在海量基因表达信息中挖掘到有用信息,并进行有效的生物学专业解释分析。这就要用到基因富集分析的方法,基因富集分析的方法有很多,常用的基因富集分析方法可概括为两大类,即bottom-up法和top-down法。本研究用到bottom-up中的GSEA基因集富集分析法。基因集富集分析能够基因集水平分析表达数据的协同性差异,从而确定出具体通路。它将芯片表达数据首先进行排序,然后与预先构建好的功能基因集进行比较,寻找芯片杂交检测的这些基因在选定的功能基因集中出现与否以及这些基因在整个表达数据中的排序位置,分析这些在特定功能基因集中出现的基因是否在某一位置有共同的表达趋势,即富集性质。GSEA关注的不是某几个表达发生显著改变的基因,而是整个杂交数据在特定功能基因集中的表达一致性,以此来解读数据中蕴含的生物学信息。本研究数据选自公共数据库GEO (Gene Expression Omnibus),研究对象选取其中和小鼠fi-catenin过表达肾脏转录组密切相关微阵列(microarray)数据集,接下来我们利用GSEA (Gene set enrichment analysis)分析。GSEA是全基因组表达谱芯片数据分析工具,下载后可以免费使用。并通过KEGG进行功能注释,京都基因与基因组百科全书,KEGG,是系统分析基因功能、基因组信息的数据库,它整合了基因组学、生物化学以及系统功能组学的信息,有助于研究者把基因及基因表达信息作为一份整体进行研究。利用GSEA分析后的结果是：我们鉴定出了63条被β-catenin上调的通路如细胞周期信号通路、Notch信号通路(Notch signaling pathway)和 mTOR信号通路,以及43条被下调的通路如I型糖尿病信号通路和ABC转运体(ABCtransporters)等通路。经KEGG功能注释,这些显著性通路最终被划分到了6个KEGG功能类别中。分别是细胞进程(cellular processes)功能类别,环境信息处理(environmental information processing)类别,遗传信息处理(genetic information processing)类别,人类疾病相关通路类别,新陈代谢(metabolism)和有机系统(organismal systems)类别。我们对其中代表性重要通路中的几个有重要相关性的转录因子如PAX2、 SREBP1和PPAR_DR1等进行分析,对重要性相关通路如mTOR信号通路、JAK-STAT信号通路进行分析研究,并最终构建了相关通路的共表达网络,这个网络包含有核心基因和转录因子如STATs、PAX2等,我们的研究结果将帮助我们更好地在全基因组层面上了解β-catenin对于小鼠肾脏发育的调控作用。