Evaluation of pdx-1 gene expression in insulin producing cells, derived from embryonal carcinoma stem cells

زمینه و هدف: درک عملکرد سلول های بتا در سطح مولکولی به احتمال زیاد توسعه تکنیک های تولید سلول های بتا را تسهیل می کند. این مطالعه با هدف بررسی بیان ژن هومئوباکس دئودنال 1 (pdx-1) در سلول‌های تمایز یافته طراحی و اجرا شد. روش بررسی: این مطالعه بنیادی-کاربردی بر روی تمایز سلول‌های بنیادی به سلول‌های انسولین‌ساز انجام گرفت. محیط ثانویه حاصل از کشت پانکراس نوزاد یک هفته‌ای موش برای تمایز سلول‌های P19 استفاده شد. اجسام شبه جنینی (EBs) با کشت معلق 24 ساعته سلول‌های P19 تشکیل شدند. برای القای تمایز، غلظت‌های متفاوت محیط ثانویه (25، 50، 75 و 100) به محیط کشت اضافه شد. جهت شناسایی سلول‌های تمایز یافته مشتق از EBs در شرایط آزمایشــگاهی از رنگ آمیزی دیتیزون استفاده شد. تولید انسولین-پروانسولین و رسپتور بتای انسولین در این سلول ها به روش ایمنوفلورسنس تعیین و بیان ژن pdx-1 به وسیله واکنش زنجیره پلی‌مراز-رونویسی معکوس ارزیابی شد. داده ها با استفاده از آزمون های آماری آنالیز واریانس یک طرفه و دانکن تجزیه و تحلیل شدند. یافته‌ها: پس از هفت روز القا، دستجات سلولی تمایز یافته ظاهر شدند. اوج پاسخ‌گویی تمایزی مربوط به غلظت 50 از محیط ثانویه بود. بیان ژن pdx-1 در دستجات سلولی تمایز یافته مشاهده شد. بیان نشانگرهای انسولین-پروانسولین و رسپتور بتا در سلول‌های تمایز یافته به روش ایمنوفلورسنس اثبات شد. نتیجه‌گیری: محیط ثانویه پانکراس باعث تمایز سلول‌های P19به سلول‌های انسولین ساز ‌‌شد، لذا نتایج این مطالعه می تواند تولید سلول های بتا را از سلول های بنیادی تسهیل نماید

Improving succinylation prediction accuracy by incorporating the secondary structure via helix, strand and coil, and evolutionary infomration from profile bigrams

Post-translational modification refers to the biological mechanism involved in the enzymatic modification of proteins after being translated in the ribosome. This mechanism comprises a wide range of structural modifications, which bring dramatic variations to the biological function of proteins. One of the recently discovered modifications is succinylation. Although succinylation can be detected through mass spectrometry, its current experimental detection turns out to be a timely process unable to meet the exponential growth of sequenced proteins. Therefore, the implementation of fast and accurate computational methods has emerged as a feasible solution. This paper proposes a novel classification approach, which effectively incorporates the secondary structure and evolutionary information of proteins through profile bigrams for succinylation prediction. The proposed predictor, abbreviated as SSEvol-Suc, made use of the above features for training an AdaBoost classifier and consequently predicting succinylated lysine residues. When SSEvol-Suc was compared with four benchmark predictors, it outperformed them in metrics such as sensitivity (0.909), accuracy (0.875) and Matthews correlation coefficient (0.75