Journals / Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi / 2019 / Cilt: 23 - Sayı: 1

Analysis of Autoimmune Diseases-Human Gut Microbiota Association Using Transcriptome Data and Omic Tools

Transkriptom Verisi ve Omik Araçları Kullanılarak Otoimmün Hastalıklar ile İnsan Bağırsak Mikrobiyotası Arasındaki İlişkinin Analizi

Pages
20–29
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

This study showed that not only genes and proteins, but also metabolites, microbiota and pathogen groups should be examined and analyzed in detail in order to comprehend the mechanism of a disease.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Recent advances in omic analyses and the accurate determination of DNA sequencing of genomes of human-related microbial communities have helped increase the knowledge of the function and structure of human microbiota in diseased and healthy states.
📊
Key Findings & Data:Firstly the transcriptional regulation for these diseases were integrated with metabolic pathways using omic tools.
💡
Conclusion & Impact:This study showed that not only genes and proteins, but also metabolites, microbiota and pathogen groups should be examined and analyzed in detail in order to comprehend the mechanism of a disease.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Otoimmünite · Psoriazis · Atopik Dermatit

Abstract

Recent advances in omic analyses and the accurate determination of DNA sequencing of genomes of human-related microbial communities have helped increase the knowledge of the function and structure of human microbiota in diseased and healthy states. However there is still not much work done in this regard. In this study, three important autoimmune diseases, Psoriasis, Rheumatoid Arthritis and Atopic Dermatitis were selected. Firstly the transcriptional regulation for these diseases were integrated with metabolic pathways using omic tools. Secondly the link between human intestinal microbial species and these diseases were revealed. The results have shown that there is a mutual group of microbial species among the selected diseases. These are intensively species of Firmicutes, Deltaproteobacteria, Bacteriodetes and Actinobacteria phyla. Another noteworthy aspect of this study is that the microbial species of the Tenericutes phyla are intensely present in atopic dermatitis and rheumatoid arthritis but not in psoriasis. These results display that human gut microbiota has a role in complex autoimmune diseases. This study showed that not only genes and proteins, but also metabolites, microbiota and pathogen groups should be examined and analyzed in detail in order to comprehend the mechanism of a disease.

Özet

İnsan bağırsak mikrobiyotası ile insan hastalıkları arasındaki ilişkinin anlamlandırılabilmesi konusunda yapılan çalışmalar yakın zamanda ivme kazanmıştır. Bunun sebebi insan mikrobiyomunun hastalıklı ve sağlıklı hallerdeki işlevi ve yapısı hakkında daha çok bilgiye sahip olunması ve ilişkili mikrobiyal toplulukların genomlarının DNA diziliminin doğru belirlenmesi şeklinde açıklanabilir. Yine de bu konuda çok fazla çalışma bulunmamaktadır. Mevcut çalışmada üç önemli otoimmün hastalık olan Psoriazis, Romatoid Artrit ve Atopik Dermatit’in, omiks araçları ile önce transkripsiyon regülasyonu metabolik ağa entegre edilmiş daha sonra ise bu hastalıkların insan bağırsak mikrobiyotası ile arasındaki bağlantı ortaya çıkarılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre seçilmiş olan hastalıklar ile ilgili ortak mikrobiyal türler mevcuttur. Bunlar yoğun olarak Firmicutes, Deltaproteobacteria, Bacteriodetes ve Actinobacteria filumundaki türlerdir. Bu çalışmada bir başka dikkat çeken husus ise Tenericutes filumunun mikrobiyal türlerinin Atopik dermatit ve Romatoid artritte yoğun olarak görüldüğü fakat Psoriaziste çok fazla çeşitlilik göstermediğidir. Bu sonuçlar insan bağırsak mikrobiyotasının kompleks otoimmün hastalıklarda bir rolünün olduğunu göstermektedir. Yapılan bu çalışma bir hastalığın mekanizmasını anlayabilmek için sadece genler ve proteinler değil bunların yanında metabolitler, mikrobiyota ve patojen grupların da detaylıca incelenip analiz edilmesi gerektiğini ortaya koymaktadır.

🔖

Cite This Article

SEVİMOĞLU, T. (2019). Analysis of Autoimmune Diseases-Human Gut Microbiota Association Using Transcriptome Data and Omic Tools. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Cilt: 23 - Sayı: 1, 20–29. https://ajindex.com/articles/309909

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (15)

  1. Ursell, L.K., Metcalf, J.L., Parfrey, L.W. Knight, R., 2012. Defining the human microbiome. Nutrition reviews, 70(suppl_1), S38-S44
  2. Levy, M., Thaiss, C.A. Elinav, E., 2016. Metabolites: messengers between the microbiota and the immune system. Genes & development, 30(14), 1589-1597
  3. Li, B., Selmi, C., Tang, R., Gershwin, M.E. Ma, X., 2018. The microbiome and autoimmunity: a paradigm from the gut-liver axis. Cellular & molecular immunology. doi: 10.1038/cmi.2018.7
  4. Vaughn, A.R., Notay, M., Clark, A.K. Sivamani, R.K., 2017. Skin-gut axis: The relationship between intestinal bacteria and skin health. World Journal of Dermatology, 6(4), 52-58
  5. Rooks, M.G. Garrett, W.S., 2016. Gut microbiota, metabolites and host immunity. Nature Reviews Immunology, 16(6), 341
  6. Fraser, A.G. Marcotte, E.M., 2004. A probabilistic view of gene function. Nature genetics, 36(6), 559
  7. Beebe, K., Sampey, B., Watkins, S.M., Milburn, M. Eckhart, A.D., 2014. Understanding the apothecaries within: the necessity of a systematic approach for defining the chemical output of the human microbiome. Clinical and translational science, 7(1), 74-81
  8. Braun, P., Rietman, E. Vidal, M., 2008. Networking metabolites and diseases. Proceedings of the National Academy of Sciences, 105(29), 9849-9850
  9. Perera, G. K., Di Meglio, P., Nestle, F. O. 2012. Psoriasis. Annual Review of Pathology: Mechanisms of Disease. 7:385 (2012), 422
  10. Orozco, G., Rueda, B. Martin, J., 2006. Genetic basis of rheumatoid arthritis. Biomedicine & Pharmacotherapy, 60(10), 656-662
  11. Gough S.C., Simmonds M.J. 2007. The HLA Region and Autoimmune Disease: Associations and Mechanisms of Action. Curr Genomics. 2007;8(7):453-65
  12. Hamilton, J.D., Suárez-Fariñas, M., Dhingra, N., Cardinale, I., Li, X., Kostic, A., Ming, J.E., Radin, A.R., Krueger, J.G., Graham, N., Yancopoulos, G.D., 2014. Dupilumab improves the molecular signature in skin of patients with moderate-to-severe atopic dermatitis. Journal of Allergy and Clinical Immunology, 134(6), 1293-1300
  13. Bieber, T. 2010. Atopic Dermatitis. Annuals of Dermatology. 22(2), 125-137
  14. Barrett, T., Wilhite, S.E., Ledoux, P., Evangelista, C., Kim, I.F., Tomashevsky, M., Marshall, K.A., Phillippy, K.H., Sherman, P.M., Holko, M., Yefanov, A., 2012. NCBI GEO: archive for functional genomics data sets-update. Nucleic acids research, 41(D1), D991-D995
  15. Sevimoglu, T. 2015. Using Systems Based Models To Uncover The Disease Network Of Psoriasi