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Haleh Iranmanesh
Introducción y objetivos: Las microglías son células neurogliales que se encuentran en todo el cerebro y la médula espinal. El presente estudio tiene como objetivo realizar una comparación metabólica entre células microgliales normales y activadas.
Materiales y métodos: En el presente estudio se utilizó la base de datos GEO para acceder a los datos de transcripción. Tras seleccionar los datos apropiados para el tipo de cultivo celular y el tratamiento celular y la forma de obtener el tejido pertinente, y en función del tipo de formato de estos datos, se seleccionó el paquete correspondiente del Bioconductor y se normalizaron los datos. Se determinaron los valores P para evaluar la importancia de los estudios estadísticos y se utilizó el algoritmo GIMME y el solucionador de programación lineal GLPK en el software MATLAB.
Resultados: En este estudio se utilizaron dos tipos de muestras: microglía normal y activada. La comparación de los modelos estudiados mostró que había algunas diferencias metabólicas entre los dos tipos de microglía, incluyendo el número de genes presentados, el número de metabolitos y el número de reacciones metabólicas. Los resultados de este estudio mostraron una disminución de la actividad de las enzimas aconitasa y arginasa en la microglía activada en comparación con la microglía normal.
Por otra parte, la expresión génica asociada a la succinil coagulasa y a la lactato deshidrogenasa, así como la actividad de la óxido nítrico sintasa, aumentaron en la microglía activada, pero la síntesis de ácidos grasos disminuyó en el estado desactivado.
Conclusión: La reconstrucción de la red metabólica de la microglía basada en datos genómicos, bioquímicos y fisiológicos proporciona una visión global del metabolismo celular.
Introduction and objectives: Microglia are neuroglial cells found throughout the brain and spinal cord. The present study aimed to perform a metabolic comparison between normal and activated microglial cells.
Materials and methods: In the present study, the GEO database was used to access the transcript data. After selecting the appropriate data for the type of cell culture and cell treatment and how to obtain the relevant tissue, and based on the format type of these data, the corresponding package was selected from the Bioconductor and the data were normalized. P-Values were determined to evaluate the significance of statistical studies and the GIMME algorithm and GLPK linear programming solver was used in MATLAB software.
Results: Two types of samples were used in this study: normal and activated microglia. Comparison of the studied models showed that there were some metabolic differences between the two types of microglia, including the number of presented genes, the number of metabolites, and the number of metabolic reactions. The results of this study showed a decrease in the activity of both aconitase and arginase enzymes in activated microglia compared to normal microglia. On the other hand, gene expression associated with succinyl coagulase and lactate dehydrogenase as well as the activity of nitric oxide synthase increased in activated microglia, but the synthesis of fatty acids decreased in the deactivated state.
Conclusion: Reconstruction of the microglia metabolic network based on genomic, biochemical, and physiological data provides an overall outlook of cellular metabolism.
