Nutrigenomica - di Simona D'Amore. 20 giugno 2012. Corso di formazione "valore nutrizionale e salutistico di prodotti agroalimentari” - Università degli studi di Bari.

1. NUTRIGENOMICA
D’Amore Simona

2. LA RIVOLUZIONE GENETICA
 Il genoma umano codifica per circa 30000 geni ed è
responsabile della produzione di più di 100000 proteine
 La rivoluzione genetica e le «omiche» associate hanno
fornito nuove prospettive nel campo della salute, in
particolare sul ruolo della nutrizione nella prevenzione
delle malattie

3. LE «OMICHE»
 GENOMICA: cosa potrebbe accadere
 TRANSCRITTOMICA: cosa appare accadere
 PROTEOMICA: cosa accade
 METABOLOMICA: cosa è accaduto

4. NUTRIGENOMICA

5. NUTRIGENOMICA
DEFINIZIONE
Scienza che studia le interazioni tra geni e nutrienti
I nutrienti presenti nel cibo possono infatti regolare e/o alterare
l’espressione e/o la struttura dei geni, oppure possono agire in
maniera differente sui vari individui a seconda del loro patrimonio
genetico
OBIETTIVI
Identificare targets per interventi nutrizionali
Personalizzare gli approcci nutrizionali, distinguendo i
responders dai non responders

6. NUTRIGENOMICA
BASI SU CUI SI FONDA LA NUTRIGENOMICA
I nutrienti alimentari possono interagire con il genoma umano, sia
direttamente che indirettamente, alterando l’espressione dei geni e
dei prodotti genici
La dieta ed i nutrienti presenti nel cibo possono modificare il rischio
di sviluppare una malattia mediante la modulazione di molteplici
processi coinvolti nell’insorgenza, incidenza, progressione e/o
severità di malattia
La dieta può potenzialmente compensare o accentuare gli effetti dei
polimorfismi genetici
Le conseguenze di una dieta sono dipendenti dall’equilibrio tra stato
di salute/malattia e background genetico individuale

7. NUTRIGENOMICA
NUTRIENTI ESSENZIALI E NON ESSENZIALI
Nutrienti essenziali calcio, zinco, selenio,
folato, vitamine C ed E
Nutrienti non essenziali e carotenoidi, flavonoidi,
componenti bioattivi isotiocianato, acido
linoleico, omega-3

8. NUTRIGENOMICA

9. NUTRIGENOMICA
RISPOSTA INDIVIDUALE AI NUTRIENTI
I geni possono presentano polimorfismi
Alcuni di questi polimorfismi possono influenzare la funzione
delle proteine e le loro interazioni con altre proteine o substrati
Nel 1999 sono stati indentificati alcuni polimorfismi genici per lo
screening di malattie come il gene HFE (emocromatosi ereditaria),
l’allele E4 del gene APOE (malattia di Alzheimer)
Sebbene singoli polimorfismi nucleotidici (SNPs) siano coinvolti
in alcune condizioni patologiche, il fenotipo predominante
dipende dall’interazione tra geni e fattori
ambientali/comportamentali

10. NUTRIGENOMICA
RISPOSTA INDIVIDUALE AI NUTRIENTI
Nell’uomo sono stati identificati circa 3 milioni di SNPs che
rappresentano potenziali siti che introducono variabilità
individuale
Non tutti gli SNPs influenzano direttamente la qualità e/o la
quantità di geni prodotti
Alcune differenze nella risposta ai componenti della dieta può
derivare da differenze genetiche individuali

11. NUTRIGENOMICA
RISPOSTA GENETICA AI SINGOLI NUTRIENTI
ANGIOTENSINOGENO
Proteina epatica coinvolta nella regolazione del tono vascolare,
nel riassorbimento di sodio e nella regolazione della pressione
arteriosa
Un polimorfismo comune del gene dell’angiotensinogeno
codifica per la treonina (T) al posto della metionina (M) (residuo
235)
Hegele RA, Nutr Res, 1997

12. NUTRIGENOMICA
RISPOSTA GENETICA AI SINGOLI NUTRIENTI
La relazione tra polimorfismi del gene dell’angiotensinogeno e
assunzione di fibre solubili e non solubili è stato valutato in uno
studio su 40 soggetti normotesi
Individui con genotipo TT dell’angiotensinogeno presentano una
riduzione nella pressione arteriosa a seguito dell’assunzione di
fibre non solubili rispetto all’assunzione di fibre solubili
I soggetti con genotipo TM o MM non presentano variazioni
significative in relazione al consumo di fibre
Le differenti risposte della pressione arteriosa all’assunzione di
fibre con la dieta dipende dalle differenze genetiche
interindividuali
Hegele RA, Nutr Res, 1997

13. NUTRIGENOMICA
RISPOSTA GENETICA AI SINGOLI NUTRIENTI
SELENIO
Studi epidemiologici hanno dimostrato che il selenio ha un ruolo
nella riduzione dell’incidenza del cancro nell’uomo
Supplementazioni di selenio hanno dimostrato una efficacia nella
riduzione nell’incidenza del tumore del fegato, colon, prostata e
polmoni
Clark LC, JAMA, 1996

14. NUTRIGENOMICA
RISPOSTA GENETICA AI SINGOLI NUTRIENTI
La glutatione perossidasi è un enzima selenio-dipendente che
agisce come enzima antiossidante
Un polimorfismo al codone 198 dell’enzima glutatione
perossidasi (sostituzione della leucina con la prolina), è stato
associato ad un aumento del rischio di tumore del polmone
Sembra che tale rischio sia correlato alla quantità di selenio
necessaria per ottimizzare l’attività enzimatica
Soggetti con una copia dell’allele per la leucina (prolina/leucina)
hanno un rischio di sviluppare tumore del polmone dell’80%, e
individui che presentano due copie (leucina/leucina) del 130%
maggiore quando confrontati con coloro che presentano il
genotipo prolina (prolina/prolina)
Hu YJ, Cancer Res, 2003

15. NUTRIGENOMICA
RISPOSTA GENETICA AI SINGOLI NUTRIENTI
Risultati simili sono stati riportati anche per il tumore della
mammella, del collo, della colecisti e della pelle
E’ stato dimostrato che coloro che presentano la variante
codificante per la leucina hanno un enzima glutatione perossidasi
meno responsivo dopo supplementazione con selenio
Presentano una ridotta abilità nell’uso e metabolizzazione del
selenio a causa dell’assenza di variazione dell’attività della
glutatione perossidasi
Ichimura Y, J Urol, 2004; Hu YJ, Biol Trace Elem Res, 2003

16. NUTRIGENOMICA
RISPOSTA GENETICA AI SINGOLI NUTRIENTI
CAFFEINA
Uno studio sul ruolo della caffeina come fattore di rischio per la
perdita di tessuto osseo nelle donne in post-menopausa ha
dimostrato che coloro che presentano una variante del recettore
della vitamina D (genotipo tt) e che presentano un apporto
giornaliero di caffeina superiore a 300 mg/die hanno una perdita
ossea maggiore rispetto alle donne con genotipo TT
I soggetti con genotipo tt meriterebbero strategie alternative,
come la modifica dell’apporto di calcio e vitamina D
Rapuri PB, Am J Clin Nutr, 2001

17. NUTRIGENOMICA
RISPOSTA GENETICA AI SINGOLI NUTRIENTI
CALCIO
Polimorfismi del gene del recettore della vitamina D (VDR)
possono influenzare l’espressione delle funzioni della proteina
VDR
Alcuni polimorfismi di VDR, incluso Fok1, Bsm I e poly-A,
possono influenzare la risposta ai vari componenti dietetici e il
rischio di patologia
Il polimorfismo di VDR Fok1 (genotipo FF) riveste una grande
importanza nell’influenza degli effetti del calcio sul rischio di
tumore del colon
Ingles SA, Cancer Causes Control, 2001; Lowe LC, Eur J Cancer, 2005; Slattery ML, Int J Cancer, 2004

18. NUTRIGENOMICA
RISPOSTA GENETICA AI SINGOLI NUTRIENTI
CALCIO
Sebbene il calcio e i grassi non influenzino il rischio di tumore
del colon in coloro che hanno il genotipo FF, una riduzione
dell’apporto di calcio è legato ad un aumento del rischio di tumore
del colon in coloro che hanno multiple copie dell’allele f (ff>Ff)
Gli individui con genotipo ff e dieta povera in calcio presentano
un rischio maggiore di tumore del colon
Ingles SA, Cancer Causes Control, 2001; Lowe LC, Eur J Cancer, 2005; Slattery ML, Int J Cancer, 2004

19. NUTRIGENOMICA
RISPOSTA GENETICA AI SINGOLI NUTRIENTI
L’INDIVIDUAZIONE DI EVENTUALI POLIMORFISMI POTREBBE
COSTITUIRE UN UTILE BIOMARKER PER L’IDENTIFICAZIONE DI
COLORO CHE POSSONO GIOVARE DI UNA INTEGRAZIONE CON
NUTRIENTI

20. NUTRIGENOMICA
RISPOSTA GENETICA ALLA COMBINAZIONE DEI CIBI
Numerosi studi hanno messo in evidenza le importanti interazioni
che derivano dalla combinazione di cibi o di diverse componenti
nutrizionali
La combinazione di soia e tè appare maggiormente efficace,
rispetto al loro utilizzo singolarmente, nell’inibizione della crescita
neoplastica e nella metastatizzazione in modelli murini di tumore
prostatico dell’uomo
La combinazione di soia e di tè verde o nero ha un’azione
sinergica nella riduzione del PSA
Zhou J-R, J Nutr, 2003; Lyn-Cook BD, Nutr Cancer, 1999

21. NUTRIGENOMICA
EPIGENETICA E NUTRIZIONE
L’epigenetica è lo studio dei fattori che determinano cambiamenti
stabili ed ereditabili, ma reversibili, nell’espressione dei geni
senza cambiamenti nella sequenza originale del DNA
Una varietà di proteine regolatorie (DNA metiltransferasi, enzimi
modificanti gli istoni, fattori modellanti la cromatina) sono
coinvolte nei processi epigenetici
Ross SA, Ann N Y Acad Sci, 2003

22. NUTRIGENOMICA
EPIGENETICA E NUTRIZIONE
Il grado di metilazione può essere determinato dalla disponibilità
di donatori di metile, dell’attività della metil-transferasi e dalla
potenziale attività di demetilazione
L’ipometilazione del DNA è associata al tumore
Alcuni fattori dietetici possono influenzare la disponibilità di
gruppi metilici per la formazione di S-adenosil-metionina e
modificare l’attività della DNA metiltransferasi
Il grado di metilazione del DNA può influenzare la risposta ai
componenti bioattivi e avere un ruolo nella differente risposta
nelle cellule normali e neoplastiche
Poirier LA, Adv Exp Med Biol, 1986

23. NUTRIGENOMICA
EPIGENETICA E NUTRIZIONE
Numerosi studi hanno dimostrato che la metilazione del DNA è
dipendente dai componenti bioattivi

24. NUTRIGENOMICA
EPIGENETICA E NUTRIZIONE
La supplementazione con colina, betaina, acido folico, vitamina
B12, metionina e zinco nella dieta materna porta ad un incremento
dei livelli di metilazione del DNA con modificazioni fenotipiche che
sembrano coincidere con una più bassa suscettibilità alla obesità,
diabete e cancro
Questi studi suggeriscono che l’esposizione in utero a fattori
dietetici non influenza solo lo sviluppo dell’embrione ma ha anche
effetti a lungo termine
Le modifiche epigenetiche possono regolare il ciclo cellulare,
danni del DNA, l’apoptosi, e l’invecchiamento
Conney CA, J Nutr, 2002

25. NUTRIGENOMICA

26. NUTRIGENOMICA
TECNOLOGIE MICROARRAY
Lo sviluppo della tecnologia microarray fornisce uno strumento
fondamentale per esaminare potenziali siti di azione dei
componenti alimentari e la loro interazione con i vari processi
cellulari
Il monitoraggio dell’espressione genica dell’intero genoma
mediante tecnologia microarray permette lo studio simultaneo di
migliaia di geni e della loro relativa espressione nelle cellule
normali e patologiche, prima e dopo esposizione a differenti
componenti alimentari
Queste informazioni potrebbero fornire le basi per la scoperta di
nuovi biomarkers per la diagnosi di malattia e la predizione della
prognosi

27. TECNOLOGIE MICROARRAY
Un microarray consiste di differenti sonde di acidi
nucleici che sono chimicamente attaccate ad un
substrato, che può essere:
 un microchip
 un vetrino
 una microsfera

28. Illumina IScan
SNP Genotyping
•CNV Analysis
•Custom Genotyping
•Cytogenetic Analysis
•Focused Genotyping
•Linkage Analysis
•Whole-Genome Genotyping and Copy Number Analysis
Gene Regulation and Epigenetic Analysis
•Array-Based Methylation Analysis
•Gene Expression Analysis
•Array-Based Transcriptome Analysis
•FFPE Sample Analysis
•Whole-Genome Gene Expression Analysis
•miRNA Array Analysis

29. GE Beadchips
HumanRef-8
8 Parallel Arrays on the chip
Each Array has ~24,000 'high-quality' RefSeq derived probes
Approx 30 copies of each bead type
HumanWG-6 V1
6 Parallel Arrays on the chip, each consisting of 2 parallel strips
Strip 1 has the ~24,000 RefSeq derived probes
Strip 2 has ~24,000 other probes (some RefSeq derived)
Approx 30 copies of each bead type
HumanWG-6 V2, V3
6 Parallel Arrays on the chip, each consisting of 2 parallel strips
Each strip has ~48,000 probes
Approx 30 copies of each bead type
HumanHT-12
12 Parallel Arrays on the chip consisting of 1 strip
Each strip has ~48,000 probes*
Fewer copies (?~15) of each bead type

30. TECNOLOGIE MICROARRAY

31. GLI STUDI

32. Effects of Lifestyle Changes, Diet & Physical
Exercise on gene expression of patients with
Prostate Cancer
Metabolic Changes Delta
Body mass index -2.6 kg/m2
(BMI)
Systolic BP -9.2 mmHg
Diastolic BP -5.4 mmHg
Total cholesterol -45.2 mg/dL
LDL cholesterol -34.2 mg/dL
HDL cholesterol -8.3 mg/dL
LDL/HDL ratio -0.4
Levels of Expression:
High Low Absent
Ornish, et al. PNAS 2008

33. DISEGNO DELLO STUDIO
P O P U L A T IO N
H E A LT H Y S U B JE C T S
6 F + 6 M
P H Y S IC A L A N D M E D IC A L E X A M IN A T IO N M ic r o a r r a y
A n a ly s is
C L IN IC A L P A R A M E T E R S
G E
B IO L O G IC A L M A R K E R S
I S T E P m iR N A
E P C
P a th w a y s
P B M C s IS O L A T IO N a n a l y s is
4 h o u r s a f t e r in t a k e o f lo w a n d
h ig h p h e n o l c o n t e n t V O O
( 5 0 m l)
M ic r o a r r a y
B IO L O G IC A L M A R K E R S A n a ly s is
E P C G E
II S T E P
P B M C s IS O L A T IO N m iR N A
P a th w a ys
a n a l y s is

34. DISEGNO DELLO STUDIO

35. NUTRIGENOMICA
OLIO DI OLIVA
 Componente principale della Dieta
Mediterranea
 Principale fonte di grassi della Dieta
Mediterranea
 Alimento funzionale dotato di proprietà anti-
infiammatorie, anti-ossidanti ed anti-
trombotiche
 Potenziale efficacia terapeutica:
sistema cardiovascolare;
metabolismo;
apparato epatobiliare ed intestinale;
sistema immunitario

36. NUTRIGENOMICA
COMPOSIZIONE DELL’OLIO DI OLIVA
98-99% componenti maggiori:
lipidi, soprattutto trigliceridi, ed in percentuale inferiore monogliceridi e
digliceridi
0.5-2% componenti minori:
alcoli, steroli, idrocarburi, tocoferoli, fenoli, sostanze volatili

37. NUTRIGENOMICA
COSTITUENTI MAGGIORI DELL’OLIO DI OLIVA
Acidi grassi insaturi (85%):
 acido oleico: acido grasso monoinsaturo
(70-80% dei grassi totali)
 acido linoleico (omega 6): acido grasso polinsaturo
(dal 4 al 12%)
Acidi grassi saturi (presenti in quantitativi minori):
 acido palmitico (dal 7 al 15%)
 acido stearico (dal 2 al 6%)

38. NUTRIGENOMICA
COSTITUENTI MINORI DELL’OLIO DI OLIVA
Idrocarburi (30-40%): squalene, in quantità inferiore β-carotene
Cere (minima quantità): alcoli alifatici e terpenici (cicloartenolo)
Alcoli (minima quantità): raggiungono elevati valori negli oli di sansa
Steroli (elevata quantità): composti simili al colesterolo sintetizzati a partire dallo squalene, sono
rappresentati soprattutto dal β-sitosterolo (94-97%), ed in quantità minore
dal campesterolo e stigmasterolo
Pigmenti colorati: carotenoidi e clorofilla
Vitamine liposolubili: protovitamina A, vitamina D e vitamina E (α-tocoferolo)
Composti fenolici (fenoli, tra i polifenoli, quello maggiormente rappresentato nel frutto è
acidi fenolici e polifenoli): l'oleuropeina.

39. NUTRIGENOMICA
PROPRIETA’ PROTETTIVE DELL’OLIO DI OLIVA
Fito M, Mol Nutr Food Res 2007; Paniagua JA, J Am Coll Nutr 2007; Perez-Jemenez F, Mol Nutr Food Res 2007

40. Cellule Mononucleate del Sangue
Periferico: PBMCs
Le cellule mononucleate del sangue periferico (PBMCs, peripheral
blood mononuclear cells) sono costituite da:
• monociti (2-10% dei globuli bianchi)
• linfociti (20-40% dei globuli bianchi)
Deputate alla difesa dell’organismo da infezioni, attacchi virali ed
elementi esterni
Fonte principale di cellule linfoidi
per lo studio del sistema immunitario

41. PBMCs ed ATEROSCLEROSI
• In condizioni normali i leucociti
circolanti non aderiscono all’endotelio
• L’infiammazione dell’endotelio porta
all’espressione di molecole di adesione
che legano I leucociti
• Le selectine mediano l’interazione tra
leucociti e cellule endoteliali attivate
• Le integrine mediano l’attacco
• Le chemochine espresse dall’ateroma
forniscono uno stimolo chemotattico ai
leucociti, determinando la loro
diapedesi e migrazione a livello intimale

42. Cellule Mononucleate del Sangue
Periferico: PBMCs
I PBMCs mostrano profili di espressione genica relativamente
costanti e ripetibili nei diversi individui
Nel loro profilo di espressione genica sono stati evidenziati
centinaia di geni coinvolti in diverse pathways biologiche:
regolazione della pressione arteriosa, obesità, metabolismo
Rappresentano un modello utile per lo studio della biologia del
sistema cardiovascolare (rischio cardiovascolare), dello stato
di salute e della risposta terapeutica
Visvikis-Siest, S Clin. Chem. Lab. Med. 45, 1154-1168 (2007)

43. RISULTATI PRELIMINARI (1)
Media±SEM
Età 29.2±0.6
BMI 22.6±0.5
Circonf. Add 86.3±2.4
PAS 113.8±2.8
PAD 71.7±1.7
Fc 72.8±1.2
Col. Tot 184.9±9.5
HDL 63.8±3.9
LDL 103.0±8.1
TG 60.1±6.9
GLC 84.9±1.5
Insulinemia 7.4±0.8
HOMA 1.5±0.2
AST 20.7±2.4
ALT 32.7±2.2
GGT 22.1±1.6
RCV 0±0

44. RISULTATI PRELIMINARI (2)
up: 200 Genes
ILMN_GENE T0 Signal T1 Signal Ratio p-value
CX3CR1 436,68 1669,17 3,82 0,007
GIMAP4 1285,19 3789,84 2,95 0,006
C5ORF29 199,10 488,53 2,45 0,033
SAC3D1 104,07 250,14 2,40 0,009
C17ORF87 102,23 240,40 2,35 0,009
GIMAP8 270,85 627,00 2,31 0,016
VPS35 222,30 509,68 2,29 0,025
APOBEC3G 331,16 728,07 2,20 0,007
GLS 104,07 222,80 2,14 0,019
TLR5 125,95 266,19 2,11 0,021
HS.546375 1333,79 2764,77 2,07 0,043
MRPS31 219,83 455,63 2,07 0,021
DNCL1 1013,68 2094,25 2,07 0,016
PCMT1 845,81 1740,86 2,06 0,007
CBR4 120,50 247,76 2,06 0,033
NFE2 228,83 470,04 2,05 0,025
DYNLL1 473,72 958,45 2,02 0,021
HS.534439 385,23 769,91 2,00 0,037
DENND2D 443,15 880,24 1,99 0,013
ATP6V1D 301,74 598,66 1,98 0,007
SAMD9L 381,28 749,07 1,96 0,043
TERF2 119,88 230,70 1,92 0,013
MFSD3 130,29 248,16 1,90 0,019
HSPA1L 113,68 213,76 1,88 0,013
AARS 441,93 811,93 1,84 0,021
RGS18 348,15 625,67 1,80 0,043
C17ORF62 682,83 1226,29 1,80 0,007
LOC642755 251,04 450,23 1,79 0,040
RAB10 959,38 1719,33 1,79 0,011
PAK1 238,33 426,37 1,79 0,016
SLC35A1 569,49 1010,56 1,77 0,010
C8ORF55 104,43 184,64 1,77 0,029
PARP1 661,21 1165,28 1,76 0,009
FIG4 163,93 288,33 1,76 0,021
OBFC2A 168,13 295,39 1,76 0,021
F8A1 180,25 316,08 1,75 0,025
EDG6 672,06 1170,75 1,74 0,016
C20ORF55 285,27 496,62 1,74 0,016
RAB22A 210,78 366,27 1,74 0,019
ARPC1B 612,90 1061,34 1,73 0,021
DNAJA3 421,15 726,69 1,73 0,049
ACTR3 356,41 613,82 1,72 0,037
CD79B 325,65 560,73 1,72 0,040
TFCP2 191,96 328,67 1,71 0,025
VPS72 124,46 212,79 1,71 0,010
RALBP1 144,46 246,24 1,70 0,049
SEPX1 1169,46 1991,58 1,70 0,029
RNF20 242,43 411,85 1,70 0,019
APBB1IP 874,67 1469,79 1,68 0,019
KIAA0146 160,68 269,99 1,68 0,011
PTPRCAP 516,91 868,47 1,68 0,029
LYL1 793,87 1331,96 1,68 0,006
ICAM2 1391,28 2332,19 1,68 0,011
RPA2 936,01 1567,31 1,67 0,021
WASPIP 749,86 1255,08 1,67 0,033
RPUSD3 209,45 349,46 1,67 0,013
RASSF7 404,49 674,62 1,67 0,021
ORAI1 156,85 261,60 1,67 0,029
GIYD1 100,19 166,94 1,67 0,022
DNAL4 167,51 279,00 1,67 0,019
SRBD1 174,21 289,98 1,66 0,033
TSC22D4 253,23 421,21 1,66 0,013
LOC731486 102,93 171,19 1,66 0,049
MITD1 367,97 611,80 1,66 0,019
UBL4A 111,10 184,46 1,66 0,006
ARRB1 194,00 321,19 1,66 0,011
MCM3 404,56 669,25 1,65 0,018
C10ORF26 216,75 357,52 1,65 0,009
HSD17B4 431,88 711,97 1,65 0,025
DYNC1I2 240,19 395,87 1,65 0,009
CISD1 314,97 517,91 1,64 0,040
MLL 138,69 227,65 1,64 0,033
RNASE6 342,16 559,59 1,64 0,025
POU2F2 145,50 237,35 1,63 0,029
M6PR 500,85 811,96 1,62 0,011
LRRC8D 116,86 189,24 1,62 0,029
ASH2L 357,40 577,12 1,61 0,006
FKBP15 162,42 259,48 1,60 0,013
COQ5 333,72 533,05 1,60 0,009
APEX2 142,00 226,38 1,59 0,016
APBA3 265,09 421,16 1,59 0,049
TTLL12 113,92 180,75 1,59 0,006
XTP3TPA 211,53 334,85 1,58 0,025
DAXX 114,17 180,72 1,58 0,049
COPB2 238,21 376,65 1,58 0,037
TPST2 583,95 920,66 1,58 0,023
ABI3 181,55 286,07 1,58 0,029
AMICA1 2283,71 3584,22 1,57 0,007
UBAP2L 350,86 548,84 1,56 0,013
AP4E1 170,47 266,48 1,56 0,006
ZFYVE21 175,18 273,12 1,56 0,033
CHCHD4 109,90 171,13 1,56 0,016
WDR67 102,80 159,18 1,55 0,037
PSMA5 983,74 1518,78 1,54 0,021
STIP1 307,16 472,03 1,54 0,025
LOC653888 1843,08 2818,51 1,53 0,011
RNF5P1 206,80 316,24 1,53 0,017
SP1 244,07 373,12 1,53 0,025
SNUPN 134,74 205,50 1,53 0,033
TMCO1 610,32 930,16 1,52 0,037
SUCLG1 314,16 478,21 1,52 0,021
FRAT2 536,26 813,00 1,52 0,043
MRPL51 535,53 811,63 1,52 0,007
LOC401397 248,87 376,80 1,51 0,049
STK38 1588,12 2398,78 1,51 0,049
SMUG1 155,50 234,75 1,51 0,029
ZNF524 304,35 459,28 1,51 0,049
CDK4 229,75 346,50 1,51 0,006
ARHGAP30 1167,40 1755,68 1,50 0,014

45. RISULTATI PRELIMINARI (3)
Fosforilazione ossidativa up
Gene Fold Type(s)
symbol Change
ATP6V0A1 +1.459 Transporter
ATP6V1D +1.984 Transposter
NDUFA8 +1.488 Enzyme

46. RISULTATI PRELIMINARI (4)
Riparazione del DNA up
Gene symbol Fold Change Type(s)
PARP1 +1.762 Enzyme
XRCC5 +1.327 Enzyme

47. RISULTATI PRELIMINARI (5)
down: 200 Genes
ILMN_GENE T0 Signal T1 Signal Ratio p-value
TNFRSF21 532,35 110,55 0,21 0,006
SLC7A5 753,76 164,44 0,22 0,019
IL8 2269,79 690,91 0,30 0,046
AVPI1 368,82 117,94 0,32 0,011
ENC1 493,28 190,84 0,39 0,011
GABARAPL1 1486,08 579,67 0,39 0,043
ANKDD1A 561,24 222,89 0,40 0,006
SC5DL 493,69 200,29 0,41 0,019
ACSL1 696,03 292,43 0,42 0,043
SUPV3L1 322,03 138,23 0,43 0,010
NR4A2 1153,48 497,60 0,43 0,017
TMEM2 691,67 299,37 0,43 0,010
CLEC7A 395,68 172,73 0,44 0,019
TNFAIP3 4057,68 1787,68 0,44 0,008
DCTN6 340,51 150,71 0,44 0,031
BRD1 269,34 120,93 0,45 0,021
IRAK3 1551,50 733,27 0,47 0,021
HS.559604 234,00 110,74 0,47 0,016
BTG3 393,01 186,81 0,48 0,012
RBM38 1211,91 578,77 0,48 0,030
USP36 729,86 354,19 0,49 0,010
SNIP1 421,92 205,56 0,49 0,029
GPR132 254,04 124,23 0,49 0,049
SLFN13 248,35 122,43 0,49 0,033
CHD1 1475,54 735,06 0,50 0,037
SNORD21 308,82 155,91 0,50 0,005
ZNF295 205,20 103,60 0,50 0,037
HS.555181 262,33 132,72 0,51 0,033
HS.143018 1045,07 529,01 0,51 0,021
C13ORF15 4220,36 2172,46 0,51 0,043
THUMPD2 278,96 144,75 0,52 0,019
LOC196752 252,77 132,94 0,53 0,021
IRS2 730,69 388,42 0,53 0,009
JOSD1 433,40 230,53 0,53 0,019
PAPD5 519,45 276,35 0,53 0,037
ZBTB43 565,79 301,05 0,53 0,037
FEM1C 1027,54 547,82 0,53 0,009
GADD45A 202,70 108,08 0,53 0,018
MAPK6 461,06 247,27 0,54 0,037
DLST 243,45 130,64 0,54 0,029
ADNP2 586,67 314,91 0,54 0,011
ETS2 638,53 344,76 0,54 0,029
UBXD4 238,15 128,82 0,54 0,016
CCDC45 971,94 526,35 0,54 0,007
LOC158301 498,42 270,88 0,54 0,016
CSGALNACT2 193,57 105,69 0,55 0,025
EAF1 196,15 107,12 0,55 0,043
HS.576633 185,48 101,35 0,55 0,021
POLR1C 354,47 193,99 0,55 0,006
CTRL 233,46 128,23 0,55 0,049
GNA15 716,90 393,88 0,55 0,021
RNF103 823,07 452,87 0,55 0,019
MAP3K8 556,54 307,70 0,55 0,037
CSNK1D 809,10 448,36 0,55 0,027
IKZF5 337,51 187,57 0,56 0,016
IFNGR1 3460,42 1929,83 0,56 0,037
NUP54 460,47 258,27 0,56 0,012
PTBP2 364,43 205,62 0,56 0,018
MGAT4A 748,37 424,37 0,57 0,025
HS.276860 2559,29 1460,13 0,57 0,025
ZNF800 648,08 369,94 0,57 0,021
DDIT4 2693,92 1538,29 0,57 0,033
HS.574671 540,40 308,95 0,57 0,021
DHX36 391,93 224,16 0,57 0,022
KIAA1754 754,37 432,50 0,57 0,010
CRY2 188,77 108,54 0,57 0,010
LOC650128 428,39 247,22 0,58 0,013
C1ORF55 548,78 317,64 0,58 0,021
PPP3R1 608,08 352,46 0,58 0,033
LOC146517 726,02 421,04 0,58 0,007
W DR43 246,69 143,08 0,58 0,006
RNF10 613,67 361,52 0,59 0,008
DYNLT1 1855,59 1095,90 0,59 0,043
OVGP1 223,84 132,66 0,59 0,029
NOL11 805,34 480,70 0,60 0,006
HNRNPC 1125,25 671,68 0,60 0,009
EIF1B 787,56 471,04 0,60 0,011
SCYL1BP1 186,57 111,60 0,60 0,017
HS.92308 1417,78 856,03 0,60 0,009
SLC35A3 306,45 185,44 0,61 0,006

48. RISULTATI PRELIMINARI (6)
IL-1 signaling down
Gene Fold Type(s)
symbol Change
CHUK -1.342 kinase
GNA15 -1.820 enzyme
IRAK -2.116 kinase

49. RISULTATI PRELIMINARI (7)
NF-kB signaling down
Gene Fold Type(s)
symbol Change
CHUK -1.342 Kinase
IRAK3 -2.116 Kinase
MAP3K8 -1.809 Kinase
TNFAIP3 -2.270 Enzyme

50. RISULTATI PRELIMINARI (8)
Stress ossidativo down
Gene symbol Fold Change Type(s)
CHUK -1.342 Kinase
IFNGR1 -1.793 Transmembran
receptor
MAP3K8 -1.809 Kinase

51. RISULTATI PRELIMINARI (9)
Metabolismo degli acidi grassi down