PLoS ONE: n yli-ilmentyminen E2F mRNA: iden Associated mahalaukun syövän etenemisessä tunnistetaan transkriptiotekijä ja miRNA yhteissääntelymekanismien Network Analysis

tiivistelmä

Geenien ilmentyminen säädellään transkription ja translaation tasolla; Näin molemmat transkriptiotekijät (TF: t) ja MikroRNA (miRNA) rooleja geenin ilmentymisen säätelyyn. Tutkimus profiloitu ilmentyvät eri mRNA: ita ja miRNA mahasyövän kudoksissa rakentaa TF ja miRNA yhteissääntelymekanismien verkko, jotta voidaan tunnistaa muuttuneen geenien mahalaukun syövän etenemisessä. Yhteensä 70 tapausta mahasyövän ja pariksi viereisen normaaleissa kudoksissa tehtiin cDNA ja miRNA mikrosirujen analyysejä. Saimme 887 säädelty ja 93 alas geenien ja 41 alassäädetty ja 4 säädelty miRNA mahasyövän kudoksissa. Käyttäminen Transkription Regulatory Element Database, saimme 105 geeniä, jotka säätelevät E2F perheen geenien ja käyttämällä Targetscan, Miranda miRDB ja miRWalk työkaluja, me ennustaa mahdollisia kohdistamista geenejä näistä 45 miRNA. Sitten rakennettu E2F liittyvät TF ja miRNA yhteissääntelymekanismien geeni verkko ja tunnistettu 9 napa-geenejä. Lisäksi olemme havainneet, että tasot E2F1, 2, 3, 4, 5, ja 7-mRNA: t, jotka liittyvät mahan syöpäsoluinvaasiota kapasiteettia, ja se on liittynyt kasvaimen erilaistumiseen. Nämä tiedot osoittivat yli-ilmentyminen E2F-mRNA: iden, jotka liittyvät mahalaukun syövän etenemisessä.

Citation: Zhang X, Ni Z, Duan Z, Xin Z, Wang H, Tan J, et al. (2015) yli-ilmentyminen E2F mRNA: iden Associated mahalaukun syövän etenemisessä tunnistetaan transkriptiotekijä ja miRNA yhteissääntelymekanismien Network Analysis. PLoS ONE 10 (2): e0116979. doi: 10,1371 /journal.pone.0116979

vastaanotettu: 30 syyskuu 2014; Hyväksytty: 17 joulukuu 2014; Julkaistu: 03 helmikuu 2015

Copyright: © 2015 Zhang et al. Tämä on avoin pääsy artikkeli jaettu ehdoilla Creative Commons Nimeä lisenssi, joka sallii rajoittamattoman käytön, jakelun ja lisääntymiselle millä tahansa välineellä edellyttäen, että alkuperäinen kirjoittaja ja lähde hyvitetään

Data Saatavuus: kaikki asiaankuuluvat tiedot kuuluvat paperin ja sen tukeminen Information tiedostoja. Tiedot on talletettu GEO tietokantaan, tulonumerolla GSE63089.

Rahoitus: Tätä työtä tukee osittain avustuksia National Natural Science Foundation of China (̭20108025 ja̮72662), Foundation Jilin Science and Technology Agency (É30522013JH jaÉ40414048GH) ja Norman Bethune Program Jilin University (É2219). Kirjoittajat myös kiittää Medjaden Bioscience Limited (Hong Kong, Kiina) muokkausta ja oikoluku tämän käsikirjoituksen. Rahoittajat ollut mitään roolia tutkimuksen suunnittelu, tiedonkeruu ja analyysi, päätös julkaista tai valmistamista käsikirjoituksen.

Kilpailevat edut: Kirjoittajat ovat ilmoittaneet, etteivät ole kilpailevia intressejä ole.

Johdanto

Mahalaukun syöpä on edelleen yksi merkittävimmistä terveysongelmia kehitysmaissa, kuten Kiinassa, mutta sen esiintyvyys vähenee asteittain länsimaissa. Kaiken mahasyöpä on tilejä neljännen esiintyvyys ja toinen kuolleisuutta kaikista syövistä maailmassa [1-3]. Mahalaukun syövän riskitekijöitä ovat helikobakteeri-infektio, usein kulutus savustettu elintarvikkeita, suolattu kala ja liha, ja vihannespikkelsiä, tupakansavu, liikalihavuus tai krooninen gastriitti. Nämä riskitekijät voivat koordinoida manipuloida geeniekspression tai mutaation tai epigeneettisellä muutoksia ja lopulta johtaa mahalaukun syövän kehittymisessä. Tähän mennessä suuri elin tietoa on kertynyt molekyylitason muutokset liittyvät mahalaukun syövän, kuten ARID1A, TP53 [4], PTGER4, PRKAA1, ZBTB20 [5] ja PLCE1 [6]. Kuitenkin taustalla olevaa mekanismia eri geenien välittämää mahasyövän on määriteltävä. Näin ollen on ratkaisevan tärkeää tutkia edelleen molekyylitason patogeneesi mahasyövän käyttämällä systemaattisen biologia lähestymistapa, kuten rakentaminen erilaisesti ilmaistu geenien-sääntelyverkon tunnistaa tärkeän geenin kautta tai signaloinnin aikana mahasyöpä kehitystä tai etenemistä.

Geenien ilmentyminen säädellään transkription ja translaation tasolla. Tällä transkriptio tasolla, geeni transkriptiotekijät (TF: t) on tärkeä rooli säätelyssä ihmisen geenien ilmentymisen, kun taas miRNA voisi jälkeisellä transkription tason säätelevät mRNA käännös ja puoliintumisaika. Erityisesti, TF: t ovat proteiineja, jotka sitoutuvat tiettyihin DNA-sekvensseihin ja siten ohjata geenin transkription. MiRNA on luokan luonnossa esiintyviä pieniä ei-koodaavaa RNA: iden kanssa 18.-22 nukleotidin pituisia ja toiminnallisesti, miRNA voi transkription jälkeen hiljaisuus proteiinin ilmentymistä sitoutumalla komplementaariseen kohde geenitranskriptien huonontaen nämä lähetti-RNA: ita tai estämällä niitä kääntää proteiineista. Näin ollen sekä TF: ien ja miRNA voi säädellä geenien eri vaiheissa geenin ilmentymisen, ja se voi muodostaa takaisinkytkentäsilmukan ja monimutkainen sääntely verkon tiukasti kontrolloida geenien ilmentymistä. Tässä suhteessa tutkimus tämän geenin sääntelyn verkosto voisi auttaa meitä ymmärtämään solujen homeostaasin ja fysiologinen prosessi, biologinen funktio, ja mekanismi sairauksia. Tähän mennessä useat tutkimukset ovat osoittaneet geenisäätelyn ien ja miRNA mahasyövän, kuten tumatekijä kappa B [7], FOXM1 [8], hypoksia-indusoituva tekijä 1 [9], ja miR-7 [10] , miR-375 [11], miR-125b, miR-199, miR-100 [12]. Todellakin, poikkeava miRNA tai TF lauseke myötävaikuttaa ihmisen syövän synnyn [13]. Siksi tässä tutkimuksessa olemme tutkineet rooli yhdistetyn miRNA ja transkriptiotekijöitä geenin ilmentymisen säätelyyn mahalaukun syövän yhteydessä mahalaukun syövän etenemisessä. Ensin havaittiin ero geenien ilmentymistä ja miRNA mahasyövän kudosnäytteistä ja analysoitiin ne bioinformatically muodostamiseksi TF-miRNA sääntelyverkon liittyvän ilmentymisen E2F perheen mRNA: iden mahasyövässä. Sitten vahvisti E2F lauseke yhdessä mahalaukun syövän etenemisessä.

Materiaalit ja menetelmät

Potilaille ja kudosnäytteiden

Tämä hyväksyi tutkimuksen eettisen komitean School of Basic Medical Sciences, Jilin University ja kutakin potilasta suostunut kirjallisesti tietoisen suostumuksen muodossa. Sen jälkeen meidän ilmoittautunut 70 mahasyöpäpotilaista Jilinin University (Changchun, Kiina) välillä huhtikuu 2012 lokakuuhun 2014. Kaikki potilaat saivat ennalta kirurgia, kuten kemo- tai sädehoitoa. Sekä kasvaimen ja kaukana normaaleista kudoksista saatiin leikkaussali ja varastoitiin nestemäisessä typessä 10 min.

RNA: n eristys ja miRNA valmisteen

Solun kokonais-RNA eristettiin kudosnäytteistä käyttämällä Trizol-reagenssia (Invitrogen, Carlsbad, CA, USA) ja sitten puhdistettiin edelleen käyttämällä RNeasy Mini kit (Qiagen, Düsseldorf, Saksa). RNA-pitoisuus määritettiin sitten käyttämällä Epoch Moniosaiset Spektrofotometri System (BioTek, Vermont, USA). Sen jälkeen, miRNA eristettiin näistä RNA-näytteet käyttäen Mirvana miRNA eristäminen Kit (Ambion, Austin, TX, USA).

eksoni mikrosiruanalyysi

Tässä tutkimuksessa ensin profiloitu geeniekspression välillä 45 ja mahalaukun syövän pariksi viereisen normaalin kudoksen näytteissä käyttäen Affymatrix Gene Chip eksoni Array 1.0 ST (Affymatrix, CA, USA). Tarkemmin, 1 ug RNA: ta näytettä käänteisesti cDNA: ksi, ja nämä cDNA: n näytteet digestoitiin sitten cDNA-fragmentit endonukleaaseilla ja leimatun DNA: n kanssa leimausreagenssi käyttämällä DNA Labeling Kit (Affymatrix, CA, USA). Leimattu cDNA malleja käytettiin koettimina hybridisoitumaan Affymatrix Gene Chip eksoni Array 1.0 ST kunnossa 45 ° C: ssa inkuboinnin ja kierto 60 rpm 17 tunnin ajan. Tämän jälkeen taulukot pestiin ja skannata Gene Chip Scanner 3000 Gene Chip Operating Software (GCOS).

Mirna mikrosiruanalyysi

Myös profiloitu differentiaalisesti ilmaisi miRNA 15 mahasyövän ja pariksi viereisen normaali kudosnäytteiden avulla Affymatrix Gene Chip microRNA array. Samanlainen cDNA microarray kokeissa miRNA koettimet käyttämällä RNA Labeling Kit (Affymatrix, CA, USA) hybridisoitiin Affymatrix Gene Chip microRNA array 45 ° C: ssa ja pyöritettiin 60 rpm: n nopeudella 17 tunnin ajan. Sen jälkeen taulukot skannattiin käyttäen GCOS.

Microarray data-analyysi

Raaka microarray data analysoitiin Limma algoritmi tunnistaa differentiaalisesti ilmentyvien geenien ja miRNA ja sitten analysoitiin käyttämällä lineaarisia malleja ja empiirinen Bayes menetelmiä. t
-testin ja Bonferroni korjausta käytettiin arvioitaessa tilastollista merkitystä kunkin differentiaalikaavojen. Geenit ja miRNA katsottiin merkittävästi ilmentyvät eri jos p
-arvot < 0,05 ja geeniekspressiota osoittivat vähintään 1,5-kertaiseksi muutoksia syövän ja niiden normaaleissa kudoksissa. QUBIC (Laadullinen BI-klusterointi) ohjelma käytettiin klusterin-analysoida eri tavoin ilmaistuna geenejä. Perusajatus algoritmi on löytää kaikki alaryhmien geenit, joilla on samankaltaisia ​​ekspressiokuvioiden joukossa joitakin subsets syöpäkudosten ja siten osallistuvat geenit jokainen tällainen kuvio voidaan mahdollisesti käyttää allekirjoitusta syövän sub-kirjoittamalla tai pysähdyspaikan. Meidän bi-klusterin analyysi, olemme käyttäneet seuraavia parametreja: r = 1, q = 0,06, c = 0,95, o = 100, f = 1 [14,15]. Tietokanta Annotation, visualisointi ja integroitu Discovery (DAVID) ja Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomit (Kegg) työkalut käytettiin toiminnallista analyysiä ja polun ryhmään nämä eri geeniä.

qRT-PCR

solun totaali-RNA syöpä- ja normaalien mahalaukun kudokset käänteisesti cDNArksi käyttäen 1 ^{st säikeen cDNA Synthsis Kit (Takara, Dalian, Kiina) mukaan valmistajan suositusten. Expression of E2F1, E2F2, ja E2F4) mRNA analysoitiin 10 mahasyövän ja yhdistetty viereiseen normaaliin kudokseen näytteistä q-PCR: llä käyttämällä SYBR Esiseos Ex Taq (Takara) ja β-aktiini on käytetty sisäisenä kontrollina. Alukkeet luetellaan taulukossa 1. qPCR tietoja varten määrällisesti käyttämällä 2 ΔΔCt menetelmiä.}

Rakentaminen TF-miRNA yhteissääntelymekanismien verkon

Kun microarray data-analyysi, saimme TF: t ja piilevä kohde- geenejä, jotka säätelevät E2F perheen kautta haussa Transkription Regulatory Element Database (TRED). Lisäksi miRNA kohdistaminen E2F perhe määritettiin kyselevän neljä tavoite ennustus tietokannat, ts Targetscan, Miranda miRDB, ja miRWalk tietokanta [16-18]. Sitten yhdistetään nämä ero ilmaistuna geenejä ja miRNA rakentaa tämä TF-miRNA yhteissääntelymekanismien verkkoon liittyvä E2F sukulaisiin Cytoscape ohjelmistoa. TF-miRNA yhteissääntelymekanismien verkko, määrittelimme solmu keskuksena geeni tai miRNA kun se liittyy suoraan enemmän kuin kaksi yhteensä verkon solmujen.

Analyysi E2F perheen mRNA: iden yhdessä klinikan patologinen ominaisuudet mahalaukun syöpäpotilaiden

Käyttämällä vastaanotin toimii (ROC) käyriä, analysoimme ilmentyvät eri geeniä, jotka säätelevät E2F mRNA: iden välillä mahasyövän ja pariksi viereisen normaaleissa kudoksissa geenin. Otimme ja erottaa parhaiten sovitettu geenit yhdessä klinikan patologinen ominaisuudet käyttäen binary regressioanalyysimme.

Tilastollinen

ROC-käyrä ja binary regressioanalyysimme hyödynnettiin ilmentyvät eri geenien että säädellään E2F mRNA: iden välillä mahasyövän ja pariksi viereisen normaaleissa kudoksissa. Yksisuuntainen ANOVA käytettiin liittää välillä E2F perheen ja aste kasvainsolun invaasiota. GraphPad Prism 6 ohjelmisto suoritettiin saamiseksi ROC käyrä ja laskemisesta herkkyys, spesifisyys ja käyrän alla oleva ala (AUC). SPSS 18.0 ohjelmistoa käytettiin Yksisuuntainen ANOVA ja binary regressioanalyysimme. P-arvo < 0,05 pidettiin tilastollisesti merkitsevä.

Tulokset

Detection erilaisesti ilmaisi geenien ja miRNA välillä mahasyövän ja niiden vastaavat normaalit kudokset

kantaesityksensä Affymatrix eksoni Arrays analyysi havaitsemiseksi differentiaalisesti ilmentyvien geenien välillä mahasyövän ja pariksi viereisen normaalia kudosta 45 potilaasta (potilaiden tietoja esitetään S1 taulukko). GEO Aineistot on NCBI-numero Tämän tutkimuksen GSE63089. Käyttämällä > 1.5 kertainen muuttuu, kun cut-off-arvo, tunnistimme 887 säädelty ja 93 alas geenien (S2 taulukko). Toiminnallinen analyysi osoitti, että nämä ero geenit muodostuu pääasiassa geenin reittejä, kuten solusyklin kontrolli, p53-signalointireitin, syöpä polku, soluväliaineen-reseptorin vuorovaikutus, soluadheesio, glykolyysi /glukoneogeneesiä ja sytokiinireseptorin vuorovaikutusta (Fig. 1). E2F perheenjäsenet on tärkeä rooli aikana solusyklin G1 /S siirtyminen soluihin ja geenin ilmentymisen E2F1, 2, 3, 4, 5, ja 7 olivat kaikki todettiin olevan yli-ilmentymisen (p < 0,01) mahasyövän tässä tutkimus.

Seuraavaksi myös suorittaneet Affymatrix Gene Chip microRNA erilaisia ​​analyysi 15 tapauksessa mahasyövän ja pariksi viereisen normaaleissa kudoksissa (potilaiden tietoja esitetään S1 taulukko). GEO Aineistot on NCBI-numero Tämän tutkimuksen GSE63121. Löysimme 41 alassäädetty ja 4 sääteli miRNA (S3 taulukko). Kuva. 2 kuvitettu bi-klustereita klusterianalyysillä näistä 45 ero miRNA mahasyövän vs. normaaleissa kudoksissa. Toiminnallisesti nämä ilmentyvät eri miRNA voisi säädellä eri geenistä reittejä, kuten transkription aktivaattori toimintaa, DNA: ta sitova, transkriptiotekijä aktiivisuus, post transkription geeniekspression säätelyä, ja G1 /S siirtymä mitoottisten solukierron.

Building ylös ja analyysi E2F lähisuhdeväkivallan TF-miRNA yhteissääntelymekanismien verkon

jotta näyttää E2F lähisuhdeväkivallan TF-miRNA yhteissääntelymekanismien verkko, käytimme TRED kysymään TF ja piilevä kohdegeenien säännelty by E2F perhe ja sitten valitaan differentiaalisesti ilmaisi TF: ien ja piilevä kohdegeenien mahasyövässä kudoksissa. Löysimme yhteensä 105 TF: ien ja piilevä kohde geenejä, jotka voitaisiin mahdollisesti säädellä E2F perheen mahasyövässä (5 alassäädetty ja 100 ylös geenien; katso S4 taulukko), joka voisi muodostaa 105 geeni verkko jälkeen bi- klustereita klusterianalyysillä (Fig. 3) DAVID analyysi osoitti nämä 105 geenit ovat kaikkein solukierron liittyvien geenien (Fig. 4).

Seuraavaksi hyödyntää online-työkaluja Targetscan, Miranda miRDB ja miRWalk tietokanta ennustaa potentiaali kohdistaminen geenit näiden 45 miRNA ja sitten yhdistettiin nämä kohdistaminen geenit näillä 105 ilmentyvät eri geenit. Löysimme 7 alassäädetty ja 2 sääteli miRNA (S3 taulukko). Sen jälkeen meidän rakentaneet E2F liittyviä TF-miRNA sääntelyverkon (Fig. 5).

Sen jälkeen meidän analysoidaan tämä E2F liittyviä TF-miRNA sääntelyverkon ja totesi, että E2F1, E2F2 ja E2F4 vuonna E2F perhe on tärkeä rooli tässä TF ja miRNA yhteissääntelymekanismien verkkoon. Kolme ylisäädelty mRNA: t (E2F1, E2F2 ja E2F4) päässä ilmentyvät eri mRNA: ita validoitiin käyttäen reaaliaikaista PCR (RT-PCR). Tulokset osoittivat, että E2F1, E2F2 ja E2F4 oli ylisäänneltyä mahalaukun syövän näytteet verrattuna normaaliin näytteitä. RT-PCR-tulokset ja microarray tiedot ovat johdonmukaisia ​​(p < 0,05, Fig. 6). Lisäksi tunnistimme 9 napa-geenien E2F liittyvistä TF-miRNA sääntelyverkon, jota voidaan käyttää samanaikaisesti säädellä TF: ien (Fig. 7). David analyysi Näiden 9 navan geenien ja toiminnot on esitetty taulukossa 2.

Association of E2F perheen mRNA-tasojen kanssa klinikalla patologinen ominaisuuksiltaan mahasyöpäpotilaista

analysoidaan edelleen ilmaus E2F mRNA: iden ja sitten liittyy ne klinikan patologinen ominaisuuksiltaan mahalaukun syöpäpotilailla. ROC-käyrät analyysi osoitti, että E2F1, 2, 3, 4, 5, ja 7 voi olla piilevä tavoitteet erottaa mahasyövän kudosten ja terveisiin (Fig. 8). Yhdistelmä useita E2F perhe-mRNA: t voidaan edelleen parantaa spesifisyys ja herkkyys niiden erottavien välillä mahasyövän ja normaaleissa kudoksissa jälkeen regressio binary logistinen analyysi (Fig. 8). Lisäksi löydettiin taso E2F1, 2, 3, 4, 5, ja 7 liittyvä mRNA syvyys mahasyövän invaasion (Fig. 9). Olemme myös havainneet, että E2F ilme on liittynyt kasvaimen erilaistumiseen (Fig. 10).

Keskustelu

Tässä tutkimuksessa käytimme cut-off-arvo 1,5-kertainen muutos profiloitua ilmentyvät eri mRNA: t ja miRNA mahasyövän kudoksissa, mikä on sopusoinnussa useimpien edellisen tutkimuksen cDNA tai miRNA mikrosiruja [19]. Nämä differentiaalisesti ilmaisi mRNA: ita ja miRNA mahasyövän kudoksissa liittyivät pääasiassa solusyklin etenemisen, erityisesti E2F perhe. Tähän mennessä jäsenille E2F proteiineista ovat E2F1- E2F8 ja joukossa ne, E2F1, 2, 3, 4, 5, ja 7-proteiinit olivat kaikki yliekspressoituvat merkittävästi mahalaukun syövän olevassa tutkimuksessa. Niinpä ennusti E2F perhe on tärkeä sääntelytehtävistään mahasyövässä. Niinpä rakensimme tämä E2F liittyviä TF-miRNA yhteissääntelymekanismien verkon mahasyövän perustuvat microarray profilointia tiedot. Tämä verkosto sisältää 105 TF: ien ja niiden säänneltyjen piilevän kohdegeenien (5 alassäädetty ja 100 ylös geenien), jotka liittyvät E2F perhe ja 9 ero miRNA (7 alassäädetty ja 2 sääteli miRNA) (Fig. 5) . Toisin sanoen, E2F perheen geenit voivat toimia seuraavilla 105 geenejä ja 9 miRNA säädellä solusyklin etenemisen mahasyövän. Todellakin, huomasimme, että kohdegeenin säätelee E2F1 ja E2F4 ilmestyi määriä differentiaalikaavojen mahasyövän, mikä osoittaa, että E2F1 ja E2F4 ovat hyvin todennäköisesti ovat tärkeässä osuuden kasvu mahasyövän. Lisäksi miRNA ekspressoituu differentiaalisesti mahasyövän pystyivät ekspression säätelemiseksi E2F1, E2F2, E2F5 ja E2F7, mikä osoittaa, että miRNA-muuttunut ilmentyminen E2Fs proteiinien on tärkeitä tekijöitä mahalaukun syövän kehittymisessä tai etenemisessä.

Todellakin, E2F perheenjäsenet on tärkeä rooli aikana solusyklin G1 /S siirtyminen soluissa ja niiden muuttuneen ilmaisun osaltaan useita ihmisen sairauksien, kuten syövän [20]. Esimerkiksi aikana mahalaukun syövän kasvua ja etenemistä, syöpäsolut edistää kasvainsoluproliferaation, mutta estävät apoptoosin. Tällä geeni tasolla, transkriptiotekijän E2F geeniperheellä on merkittävä rooli säätelyssä solukierron prosessia edistämällä ajoissa geenien ilmentymistä tarvitaan DNA synteesin G1 /S-vaiheen siirtyminen. E2F toimintaa itse ohjataan retinoblastoomaproteiinia (RB) ja tasku proteiinit p107 ja p130. Tähän mennessä jäsenet E2F-proteiinit ovat E2F1-E2F8, mukaan lukien transkription aktivoitu tekijät E2F1-3a, joka pääasiassa säätelevät solusyklin siirtyminen G0 ja S-vaiheeseen, ja transkriptio estyy tekijät E2F3b-E2F8, jotka on ilmaistu lepotilassa tai erilaistuneita soluja ja estää solusyklin etenemisen [21]. Aiemmat tutkimukset osoittivat, että muuttunut ilmentyminen E2F geeniperheen oli tiiviisti kasvua rintasyövän [22], munasarjasyöpä [23], virtsarakon syöpä [24], peräsuolen syöpä ja haimasyöpä [25]. Mahasyövän, aiemmat tutkimukset osoittivat, että E2F epänormaalisti ilmaistiin ja E2F ilmaisun säätelee miRNA liittyi solusyklin etenemisen ja apoptoosin sorto mahasyövän solujen tukahduttaa TGFli tuumorisuppressoriproteiinia koulutusjakson [26]. E2F geenimutaatio on myös yksi syy varhaisen mahasyöpä esiintyminen [27]. Nykyinen tieto tukee tätä päätelmää.

Kuitenkin lisäksi E2F perhe, TP53, BRCA1 ja STAT3 myös tärkeä rooli tässä TF ja miRNA yhteissääntelymekanismien verkon (Fig. 5). Esimerkiksi, TP53is yksi laajimmin tutkittu geenejä ja on rooli apoptoosin säätelyyn, genomisen vakautta, ja angiogeneesi [28]. Aiemmassa tutkimuksessa on osoitettu, että p53
mutaatio liittyy suoraan mahasyövän [4] ja toinen tutkimus osoitti, että palauttaminen p53 toiminnan aiheuttamaa herkkyyttä mahasyövän kemoterapiaan [29]. BRCA1 on alttius geeni rintasyövän ja säätelee solujen apoptoosin ja korjaukset DNA-vaurioita. BRCA1 on rooli asetuksen DNA korjausaktiivisuus ja BRCA1
mutaatio vaikutti rintasyövän kehitystä, munasarjasyöpä [30], haimasyöpä [31], ja mahasyövän [32]. Kadonnut ilmentyminen BRCA1-proteiini liittyy huono eloonjäämisaste mahasyöpäpotilaista [33]. Nykyinen tutkimus osoitti, että BRCA1 mRNA liittyi mahasyövän erilaistumista. Lisäksi STAT3 on transkriptiotekijä, joka aktivoituu vasteena kasvutekijöiden ja sytokiinien, ja edistää solujen jakautumisen, apoptoosin, ja liikkuvuus soluissa. Aiemmat tutkimukset osoittivat, että STST3 oli keskeinen sääntely tekijä [34] mahasyövän kehitystä ja että STAT3 aktivaatio edisti kasvainsolun eloonjäämistä ja muuttoliike [35]. Aiemmassa tutkimuksessa on hyödynnetty STST3 inhibiittoria hoitoon mahasyövän ja osoitti tehoa [36].

Lisäksi miRNA (miR-125a-5p, miR-331-3p, miR-17, miR-150, miR-155 , miR-27b, miR-31, miR-92a ja miR-509-5p), joka ilmentyy differentiaalisesti mahasyövän, havaittiin ekspression säätelemiseksi E2F1, E2F2, E2F5 ja E2F7 tässä tutkimuksessa (S3 taulukko). Aiemmat tutkimukset osoittivat, että miR-125a-5p ilmentyminen liittyi mahasyövän kohdentamalla of E2F3 [37]. MiRNA-331-3p suoraan tavoitteet E2F1 ja indusoi kasvun pysähtymisen ihmisen mahalaukun syöpäsoluja [38]. Lisäksi ilmaus miR-155 onnistui torjunnassaan TGF-β1-välitteisen Rb ja vuorostaan ​​pienentää runsaasti estävä pRB-E2F1 monimutkainen ja nosta G0 /G1 pidätys [39]. MiR-17 perheen klusterit ovat nousemassa keskeinen modulaattoreina TGF-βtumor vaimennin signalointi mahasyövän, säätelemällä p21, E2F1-3 ja E2F5 kohdegeenin ilmentyminen [40-42]. Lisäksi miR-150, miR-31, ja miR-92a osoitettiin myös läheisesti mahasyövän [43-46]. Vaikka ei ole ollut raportoitu noin miR-509-5p liittyvät mahasyövän, miR-509-5p liittyi MDM2 /p53 takaisinkytkentäsilmukka ja säätelee syöpäsolun kasvua [47]. Nämä tutkimukset olivat yhdenmukaisia ​​nykyisen tuloksia.

Lisäksi sääntely suhde TF-geenien ja miRNA-TF voi olla synergistisiä vaikutuksia. Perustuen hiljattain perustettu E2F liittyviä TF-miRNA yhteissääntelymekanismien verkon tunnistimme 9 napa-geenejä, jotka koskevat pääasiassa solusyklin ja kromosomi organisaatio (Fig. 7). Toteuttanut kaikki tiedot yhdessä, nykyinen tutkimus osoittaa, että mahalaukun syövän kehittymisen ja etenemisen ovat mukana useita geenejä ja lisätutkimuksia keskittyy näiden geenien uusina tavoitteet valvontaa mahasyövän.

Kuitenkin nykyinen tutkimus vain tarjosi ennakkotieto ja lisävahvistusta tutkimus on tarpeen tarkistaa meidän data in ex vivo ja in vitro. Tämä systemaattinen lähestymistapa voi auttaa meitä tutkimaan syövän synnyssä ja antaa teoreettisen pohjan etsivät uusia strategia hoitoon mahasyövän tulevaisuudessa.

tukeminen Information
S1 Taulukko. Ominaisuudet potilaista.
Doi: 10,1371 /journal.pone.0116979.s001
(DOC)
S2 Taulukko. Yhteenveto 980 ilmentyvät eri geenien mahasyövän kudoksissa verrattuna kaukainen normaaleissa kudoksissa.
Geeniekspressiotasot mahasyövän kudoksissa vs. kaukainen normaalit kudokset olivat vähintään 1,5-kertainen erilainen p-arvo < 0,05.
doi: 10,1371 /journal.pone.0116979.s002
(XLSX)
S3 Taulukko. Yhteenveto 45 ilmentyvät eri miRNA mahasyövän kudoksissa verrattuna kaukainen normaaleissa kudoksissa.
Tasot miRNA ilmentymisen mahasyövän kudoksissa vs. kaukainen normaalit kudokset olivat vähintään 1,5-kertainen erilainen p-arvo < 0,05.
doi: 10,1371 /journal.pone.0116979.s003
(XLSX)
S4 Taulukko. Yhteenveto 105 ilmentyvät eri geenien ien-sääntelyverkon mahasyövän kudoksissa.
Doi: 10,1371 /journal.pone.0116979.s004
(DOCX) B

Kiitokset

Kiitämme Medjaden Bioscience Limited (Hong Kong, Kiina) muokkausta ja oikoluku tämän käsikirjoituksen.

• PLoS ONE: Virtsan tasot N-nitrosoyhdisteiden Suhde mahasyöpäriski: havainnot Shanghai seurantatutkimus
• PLoS ONE: Kirurginen Outcomes of 2041 Peräkkäiset Laparoskooppinen gastrectomy menettelyt mahasyövän: laajamittainen Case Ohjaus Study