PLoS ONE: promijenjena ekspresija hipoksijom faktora induciranog-1 a (HIF-1 a) i regulatornih gena u rak želuca tkiva

Sažetak pregled

tkiva hipoksija izaziva reprogramiranje staničnog metabolizma, a može dovesti do transformacije normalne stanice i progresiju raka. Hipoksije inducibilni faktor 1-alfa (HIF-1α) ključni faktor transkripcije, igra važnu ulogu u želučanom razvoja i napredovanja raka. Cilj ovog rada bio je istražiti temeljne regulatornog signalnog puta u karcinomima želuca upotrebom uzoraka raka tkiva želuca. Integracija genske ekspresije profila i transkripcijski regulatorni element baze podataka (TRED) bavio se identificirati HIF-1 a ↔ genske putevi NFκB1 → BRCA1 → STAT3 ← STAT1 i njihove propisane gene. Podaci su pokazali da je bilo 82 različito izražene gene koji bi mogli biti regulirani ovih pet faktora transkripcije u želučanog tkiva raka i ti geni nastali 95 načina regulacije, među kojima sedam geni (MMP1, TIMP1, TLR2, FCGR3A, IRF1, FAS i TFF3 ) su molekule hub koji su regulirani najmanje dvije od tih pet faktora transkripcije istovremeno i bili su povezani s hipoksijom, upale i imunološkog poremećaja. Real-Time PCR i Western blot pokazali povećanje HIF-1 a u mRNA i proteina, kao i TIMP1, TFF3 razine mRNA u želučanim tkiva raka. Podaci su prva studija koja pokazuju HIF-1 a regulirano transkripcijskih faktora i njihove odgovarajuće mrežne gena u raka želuca. Daljnje studije s većim uzorkom i više funkcionalnih eksperimenata je potrebno za potvrdu tih podataka, a zatim prevesti u kliničkoj biomarker otkrića i strategiji liječenja raka želuca pregled

Izvor:. Wang J, Ni Z, Duan Z, Wang G Li F (2014) promijenjena ekspresija hipoksijom faktora induciranog-1 a (HIF-1 a) i regulatornih gena u rak želuca tkiva. PLoS ONE 9 (6): e99835. doi: 10,1371 /journal.pone.0099835 pregled

Urednik: Pankaj K. Singh, Sveučilište Nebraska Medical Center, Sjedinjenih Američkih Država Netlogu

Primljeno: 10 siječnja 2014; Prihvaćeno: 19. svibnja 2014; Objavljeno: 13. lipanj 2014 pregled

Copyright: © 2014 Wang et al. Ovo je otvorenog pristupa članak distribuirati pod uvjetima Creative Commons Imenovanje License, koja omogućuje neograničeno korištenje, distribuciju i reprodukciju u bilo kojem mediju, pod uvjetom da je izvorni autor i izvor su zaslužan

financiranja. Ovo djelo je podržan u sklopu koje potpore iz Nacionalne zaklade prirodoslovni Kine (̭20108025 i̬71897), specijalizirani znanstveni fond za doktorski program visokog obrazovanja u Kini (É10061120093), Kina postdoktorski Science Foundation (É10491311 iÉ2T50285), zaklada Jilin Provincial Health Department (É1Z049), Zaklade Jilin Province znanosti i tehnologije Zavod (É30522013JH iÉ40414048GH) i Norman Bethune programa Sveučilišta Jilin (É2219). U financijeri nisu imali ulogu u studiju dizajna, prikupljanja i analize podataka, Odluka o objavi, ili pripremu rukopisa pregled

U konkurenciji interese.. Autori su izjavili da ne postoje suprotstavljeni interesi pregled

Uvod pregled

rak želuca je četvrti najčešći karcinom i drugi vodeći uzrok raka povezanih smrti u svijetu, što utječe na oko 800.000 ljudi i 65.000 smrtnih slučajeva vezanih za rak godišnje [1]. Prethodne studije su pokazale da je nenormalna stanični metabolizam je ključna značajka u nastanku tumora i raka progresije [2], [3]. Posebno, reprogramiranje metabolizam energije uvršten je kao u nastajanju znak za rak [4] i nenormalan metabolizam energije može se otkriti u različitim raka kod ljudi, odnosno, stanice raka će reprogramirati svoje metabolizam povećanjem glikolize umjesto mitohondrijske oksidativne fosforilacije stvoriti stanične energije [5]. Tkivo hipoksija je ključni pokretač dovodi do staničnog metabolizma [6] reprograming. Pod hipoksija okoliš, stanica glikoliza inducirana i dovodi do povećanja broja stanica i zauzvrat, stvarajući začarani krug hipoksije-proliferacije povećanje hipoksije koje promiču transformaciju stanica i progresiju raka [7]. Na nivou gena, hipoksije inducibilni faktor-1 (HIF-1) je primarni aktivacije transkripcije osjetljive na kisik i pomaže stanicama prerađivati ​​niskog tlaka kisika (hipoksija) [8]. HIF-1 se sastoji od tvorbene izražen P-podjedinice i hipoksijom inducibilni a-podjedinica. Potonji (HIF-1α) stabilizira samo pod uvjetima hipoksije i regulira HIF-1 transkripcijski aktivnost [9]. Do danas, HIF-1α prikazan aktivirati više ciljnih gena koji uključuju u ključnim aspektima biologije raka, uključujući eritropoeze, angiogenezu, metabolizam glukoze, proliferaciju stanica /opstanak i apoptoze [10]. HIF-1α može komunicirati s različitim povezana s karcinomom transkripcijskih faktora (TFS) i formira kompleks TF-transkripcije gena regulatorni mrežu za vrijeme razvoja i napredovanja raka. Dakle, zamisao nije iznenađujuće odrastao da stanice raka imaju diferencijalni i patološke transkripcije uzoraka u usporedbi s normalnim stanicama [11]. Prethodne studije su pokazale up-regulaciji HIF-1 a izraz u želučanog tkiva raka i stanica [12], [13], dok su upravo temeljni regulatorni mehanizmi tek treba definirati. Dakle, u ovoj studiji korištena smo Affymatrix eksona polja za identifikaciju diferencijal Gene Expression profil na želučanog tkiva raka, a izvodi u stvarnom vremenu PCR i Western blot analizom provjeru podataka. Mi i dalje izgrađena neprirodni TF-transkripcije gena regulatorni mrežu povezanu s HIF-1 a ekspresija integracije transkripcijski elemenata baze podataka regulatorni (TRED) [14] i Gene Expression profil pomoću cytoscape softver. Ovo istraživanje može identificirati sustavno izlaganje povezanih načina regulaciji transkripcije vezane uz hipoksiju i pružiti insightful informacije za buduće biomarker otkrića i nove strategije liječenja za rak želuca. Pregled

Rezultati i rasprava

profiliranje diferencijalno izražena gena u karcinomu želuca u odnosu na normalno tkivo pregled

kako prepoznati različito izražene gena u karcinomu želuca, mi koji se koriste u Affymatrix eksona polja koja sadrže 17,800 ljudskih gena na profil pet pari raka želuca i normalnog tkiva (informacije pacijenata bili su prikazana u tablici S1). Pronašli smo ukupno 2546 različito izraženim genima, od kojih 2.422 su up-regulirana i 124 podregulirani (Tablica S2). Konkretno, HIF-1α značajno visoko izražen u želučanom tkivu raka u odnosu na susjedne normalnog tkiva (p 0,01). Se dalje potvrđene podatke mikropolja izvodeći kvantitativno u realnom vremenu RT-PCR i Western blot u još 10 parova raka želuca u odnosu na normalno tkivo (su podaci bolesnika prikazani u tablici S1). Izraz HIF-1α mRNA pokazao 2,55 ± 0,56 fold doreguliranje u tumorskim tkivima u odnosu na normalne i one (P 0,01); Western blot analiza je pokazala jasno razdvajanje između relativne gustoće proteina HIF-1 a u tkivu karcinoma (0.41 ± 0.24) u odnosu na normalne one (0.17 ± 0.15) s p < 0.01, rezultati mogu se vidjeti na slici 1 i slici S1. Doista, prethodna studija pokazala je da HIF-1α posvuda je izražen u miša i čovjeka tkiva pod hipoksije [15] te u želučanom tkivu raka [12], [13], pojačanom ekspresijom koja je povezana s lošom prognozom bolesnika s rakom želuca [12 ], [13]. Dakle, mi i dalje analizirali HIF-1α Prekomjerna ekspresija povezana s TFS i njihovih potencijalnih gena koji ciljaju na želučanog tkiva raka. Pregled

Identifikacija HIF-1α nadekspresijom povezane TFS i njihove potencijalne gene ciljanje u želučanog tkiva raka pregled

kako prepoznati HIF-1α Prekomjerna ekspresija povezana s TFS i njihovih potencijalnih gena ciljanje, transkripcijski regulacijski element baze podataka (TRED) pruža jedinstveni alat za analizu i cis
- i trans
- regulacijske elemente kod sisavaca, koji pomaže da bolje razumiju sveobuhvatne propise gena i regulatornih mreža, osobito na razini transkripcijskih propisima. Dakle, koristite profil ekspresije integracija gena i regulatorne informacije iz TRED, analizirali smo HIF-1 a i ostale četiri HIF-1α vezane faktore transkripcije (tj NFκB1, BRCA1, STAT3 i STAT1), koji su svi bili regulira prema gore kod raka želuca tkiva i otkrili da oni formiraju ove TF-gen regulatorne mreže sa 82 gena, od kojih su 79 bili regulira prema gore i 3 podregulirani (Tablica S3). Slika 2 pokazali Bi klastera analizu tih 82 različito izražene gena u želučanog tkiva raka u odnosu na normalno tkivo. Pregled

Nakon toga, baza podataka za napomenu, Vizualizacija i integriranog Discovery (David) [16] je podnio zahtjev za funkcionalnu označavanje tih 82 diferencijalno izraženih gena. navedeni smo na vrhu četiri bolesti klase koje su povezane s ovim 82 neprirodnih gena (Tablica 1) i utvrdio da je najznačajniji klasa je rak sa 29 gena zatim infekcijom (18 gena), kardiovaskularni (25 gena) i imunološke bolesti (26 geni) . pregled

Identifikacija želučanog karcinoma povezanih faktora transkripcije-gena (TF-gen) mreža pregled

na temelju transkripcije bazi regulatorni element i genske ekspresije profila, konstruirali smo se transkripcijski regulator mreže vezane za HIF- 1α ↔ NFκB1 → BRCA1 → STAT3 ← STAT1 s tim 82 gena u želučanog tkiva raka. Naši podaci su pokazali da su ti 82 geni mogu formirati 95 različitih načina regulacije (Slika 3A) i detaljni TF-gen načina regulacije informacije navedene su u tablici S4. Pregled

Da bi se bolje razumjelo regulatornog mreže, izgradili smo Ukratko okvir mreže (slika 3B). Transkripcijski faktori HIF-1α ↔ NFκB1 → BRCA1 → STAT3 ← STAT1 bili u stanju formirati okvir regulatorne mreže kojom se izravno regulirana 21, 45, 2, 12, i 10 gene, respektivno. NFκB1 izravno regulirana HIF-1 a i to je istina da je većina regulatornog mreže su izravno regulirana HIF-1 a (21/82) i NFκB1 (45/82), ključnih regulatora povezanih s hipoksijom i upala u karcinomima [ ,,,0],17]. Rak želuca karakterizira hipoksijom tkiva i kroničnu upalu (kao što su Helicobacter pylori infekcija pregled). U našoj studiji, HIF-1α bila je značajno viša u karcinomu želuca u odnosu na susjedne normalnog tkiva (p 0,01). Osim toga, naš trenutni podaci pokazali su da je ekspresija više od 20 gena koji su izravno regulirana HIF-1 a izmijenjen u želučanim tkiva raka, uključujući NFκB1, ključni regulator molekule u upale i raka [18] i ciljanje NFκB bi mogli biti korisni u kemoprevenciju raznih oblika raka kod ljudi [19]. pregled

nizvodno od regulatornog stazi mreže je uglavnom regulirano STAT3 (12/82) i STAT1 (10/82), člana signala pretvornika i aktivatora transkripcije obitelji ( statistike). Stats signalnih s Jak je kanonski put za reguliranje gena koji su uključeni u brojnim fiziološkim procesima prijenosom signala od stanične membrane u jezgru [20]. Za reguliranje parakrinu citokina signalizaciju i promjene u metastatskih mjesta, STAT3 pojačava tumora unutarnje i izvanjske učinke [21]. Ciljanje Jak-STAT3 signalnog puta smatra kao potencijalni terapijski, osobito u kontekstu upale tumorski imunitet [21]. Kontinuirano deregulacija gena uporno aktivnim NFκB i STAT3 u tumora mikro okolinu je dva ključna aspekta za upale i maligna progresija [17]. Prethodna studija pokazala je kooperativni učinak STAT3 i HIF-1 a na aktivaciju gena pod hipoksija okoliša u stanicama karcinoma bubrega stanica [22]. Specifična mehanizam aktivacije Jak-STAT, posebno STAT3 kod raka želuca, ostaje da se određuje, iako je naš trenutni podaci pokazali su značajno višu razinu JAK1, STAT3 i STAT1 izražavanja u želučanim tkiva raka. Pregled

Funkcija analiza glavčine -genes pregled

a faktor s obzirom transkripcije može regulirati na desetke, ako ne i stotine, od ciljnih gena, dok je jedan gen mogao biti regulirano nekoliko različitih TFS u genskih regulatornih mreža. Dakle, pretpostavili smo da su geni koncentrator je reguliran nekoliko faktora transkripcije istovremeno u rak želuca, što može imati sinergijskih učinaka na ljudsko karcinogeneze. U trenutnoj studiji, identificirali smo sedam gena (uključujući MMP1, TIMP1, TLR2, FCGR3A, IRF1, FAS i TFF3) koji se mogu izravno regulirano najmanje dva ključna faktora transkripcije većina od njih su koncentrator čvorova koji povezuju s NFκB1 i Statistika put (Slika 4). Budući da transkripcijski faktori reguliraju ciljne gene kroz način transkripcije-ovisila modulirati svoju mRNA, ovdje smo obavili QRT-PCR ispitati ekspresiju TIMP1 i TFF3 mRNA, dvije ciljne geni HIF-a Relativna izraz TIMP1 i TFF3 mRNA bila 1.58 ± 0.25 i 2.16 ± 0.59 puta viša u deset tumora u odnosu na normalna tkiva, odnosno (Slika 1). pregled

Osim toga, obitelj metaloproteinaza matriksa (MMP) je glavni izvanstanični matriks pregradnja enzime, aktivnost koja je rezultat interakcije stanica tumora i tumora mikro okolinu i usko kontrolom transkripcije aktivaciju, uključujući kompleks aktivacije kaskade proteolitički kao endogeni sustav tkivnih inhibitora metaloproteinaza (TIMP) [23]. MMP1 je izvijestila da se uključe u želučanoj invazije stanica raka [24]. Štoviše, TLR2 je član Toll-like receptora i igra temeljnu ulogu u prepoznavanju patogena i aktivaciju urođene imunosti aktiviranjem NFκB. TLR2 može funkcionirati kao inicijator za davanje zaraženom ili ozlijeđenih stanica drugu priliku da se razviju u stanice raka i proliferaciju stanica nekontrolirano [25]. U međuvremenu, Fc fragment IgG s niskim afinitetom IIIa receptora (FCGR3A, također poznat kao CD16a) pripada Fc gama receptora obitelji (FCGR). FCGR3A pregled polimorfizma bila povezana s osjetljivošću na određene autoimune bolesti i FCGR3A ima važnu ulogu u uklanjanju imunosnih kompleksa iz tijela i također sudjeluje u citotoksičnim odgovorima protiv tumorskih stanica i infektivnih agenasa [26]. Regulatorni faktor interferona (IRF) -1 je imunološki aktivna molekula i upalne regulator postupak, utvrđeno je da aktivacija IRF-1 i NF-kB se istovremeno aktivira u melanomu [27]. Osim toga, polimorfizmi faktor trolisnim 3 ( TFF3 pregled) promoter su povezani s rakom želuca osjetljivošću [28] i TFF3 se regulirati i HIF-1 i NFκB [29]. Prekomjerna ekspresija TFF3 bila samostalna pokazatelj ukupnog preživljavanja pacijenata oboljelih od raka želuca [30]. Ponovno, FAS (također poznat kao TNFSF6 /CD95 /APO-1) pripada faktor nekroze tumora superobitelji (član 6) i ima ključnu ulogu u regulaciji apoptoze vanjsko puta [31]. Smanjena FAS ekspresija je povezana s povećanim rizikom od raka po silazni FAS-posredovane apoptoze [32]. Međutim, naš trenutni podaci pokazali su kontradiktorne visoku razinu ekspresije FAS u želučanom raka tkiva ad daljnje istraživanje je potrebno da biste je potvrdili. Sve u svemu, promijenjena ekspresija tih gena u želučanog tkiva raka zahtijeva daljnje provjere kao biomarkera za želučane dijagnoze raka i prognoze. Ovi geni ključni za upale i imunološkog srodnih bolesti, što može dodatno ukazuju na važnost Helicobacter pylori infekcije
u želučanom razvoj i progresiju raka. Pregled

materijali i postupci

Tissue primjerci pregled

ukupno 15 pacijenata oboljelih od raka želuca su regrutirani za rak i dalekoj normalne kolekcije tkiva od prvog bolnice Jilin sveučilišta, Changchun, Kina. Ovo istraživanje je odobrilo Etičko povjerenstvo College of temeljnih medicinskih znanosti, Jilin sveučilišta, svaki pacijent je pristao u pisanom obrazac informiranog pristanka. Podaci su analizirani anonimno. Sva tkiva su uzeti iz kirurgije sobe i smrznuti i pohranjeni u tekućem dušiku tijekom 10 minuta, nakon resekcije. TNM i histološki razvrstavanje su provedeni u skladu Svjetska zdravstvena organizacija (WHO) kriterijima. Pregled

Izolacija RNA i mikropostrojima hibridizacija i skeniranje pregled

Tkivo RNA je izolirana pomoću Trizola (Invitrogen, CA, USA) i dalje pročišćava uporabom RNeasy Mini kit (Qiagen, Düsseldorf, Njemačka), prema uputama proizvođača. Koncentracija RNA se tada određuje korištenjem UV2800 ultraljubičastog spektrofotometar (Unić, NY, USA) s omjerom A260 /A280 između 1.8~2.0 i koncentriranja RNA je u rasponu od 100 ng /ul do 1 ug /ul.

Human GeneChip eksona 1.0 ST (Affymetrix, CA, USA), čime je profil različito izražene gene u želučanim tkiva raka u odnosu na one normalne prema protokolu koje Affymetrix (P /N 900223). Ukratko, 1 ug RNA predložak korišten je za obrnuto transkribirati u cDNA i uzorci cDNA se probavlja u cDNA fragmente s endonukleaze, a zatim označena označavanje DNA koje Affymetrix. Nakon toga, označeni uzorci cDNA su korišteni kao uzorci za hibridizaciju na niz čipovima inkubacija na 45 ° C, te se rotira na 60 okretaja u minuti tijekom 17 sati. Nakon oprati i obojeni čips nakon hibridizacije, čips su skenirane korištenjem GeneChip Scanner3000 s GeneChip operativni sustav (GCOS). Svi instrumenti, čips, i reagensi su sve kupili od Affymetrix. Pregled

Analiza različito izraženi gena raka u odnosu na normalno tkivo pregled

GeneChip Operativni Program se primjenjuje za analizu čips i ekstrakt sirovi slike signal podaci. Geo skupovima podataka NCBI pristupnim brojem našeg istraživanja je: GSE56807. Sirova signal podaci su zatim uvesti i analizirani Limma algoritam za identifikaciju različito izražene gene. Linearni modeli i empirijska Bayesova metode su za analizu podataka. To je onemogućilo gen s vrlo malim puta promjeni od ocjenjuju kao različito izraženo upravo zbog slučajno malo preostalog SD. Dobivene P vrijednosti su podešavati na BH FDR algoritam. Geni smatra se da se značajno različito izraženo ako su oba FDR vrijednosti bio < 0,05 (kontrola očekivani FDR na ne više od 5%) i ekspresije gena pokazali barem 2 puta promjene između raka i njihovih odgovarajućih normalna tkiva s Log2FC > 1 ili log2FC < -1, P-vrijednosti < 0.05. Pregled

Kvantitativna realnom vremenu RT-PCR pregled

Za QRT-PCR analize, manje od 5 ug ukupne RNA je reverzibilno prepisana na cDNA s 1 ^{st lanca cDNA Synthsis Kit (Takara Dalian, Kina); ekspresija mRNA za ljudska HIF-1 a, TIMP1 i TFF3 su pregledane QRT-PCR s SYBR premiks Ex Taq (Takara, Dalian, Kina) i Applied Biosystems 7300 Brzo Real-Time PCR sustava. Relativna izraz mRNA su normalizirani na p-aktin ekspresija komparativne Ct metodom (2 -ΔΔCt, ΔCt = Ct _{meta-Ct β-aktin, ΔΔCt = ΔCt tumor ΔCt normalno). Svi primeri su dizajnirani s Primer Premier 6 Software, nizovi primera za pojačanje su navedene u tablici 2. Podaci iz QRT-PCR analizirani su s GraphPad Prism verzija 5.0, razlike između skupina statistički su ocijenjeni uzorak jednim repom t-test sa p vrijednost < 0,05 smatrati značajan pregled}}

Western blot analiza pregled

1 mm ^{3 uzoraka tkiva su polirane s tekućim dušikom, a zatim homogenizirane u puferu za lizu stanica (Beyotime, Kina) u. 4 ° C tijekom 30 minuta, ukloni stanični talog centrifugiranjem pri 10000 rpm kroz 20 min u 4 ° C. Koncentracija proteina je analiziran Bradford proteinskog testa (Bio-Rad, USA). Cijeli protein se odvoji sa 10% SDS-PAGE i zatim se prenosi na PVDF membranu (0,45 um) tijekom 2 sata. Nakon 2 sata blokiranja s 5% mlijeka u TBST, inkubirane membrane sa mišjim anti-HIF-1 a (Santa Cruz, CA, USA) na 1:200 razrjeđivanja i mišjim anti-P-aktin (proteintech, USA) pri 1: 2000 razrjeđenje u 4 ° C tijekom 12 sati, a zatim 2 sata inkubiranje s kozjim anti-mišjim IgG (proteintech, USA) pri 1:2000 razrjeđivanja. Nakon pranja strane uTBST, otkrili membranskih signale pomoću hemiluminiscencija ECL (Beyotime, Kina). Slika J softver je podnio zahtjev za kvantitativnu analizu HIF-1α intenziteta signala s normalizirani s ß-aktin razinama. Podaci su analizirani s GraphPad Prism verzija 5.0, razlike između skupina statistički su ocijenjeni uzorak jednim repom t-test s p vrijednost < 0,05 smatrati značajan pregled}

Izgradnja mreže faktora transkripcije gena na temelju ekspresije gena. profila i transkripcijski regulatorni element baze podataka pregled

transkripcijski faktor (TF) gena mreža je izgrađena na temelju ekspresije gena profila i transkripcije regulatorni element baze podataka (TRED) pomoću cytoscape softvera u skladu s regulatornim interakcije i vrijednosti diferencijal ekspresije svakog TF i gen. Matrice susjedstva od TFS i gena izradio je atribut odnosa među svim genima i TFS. Elipse u TF-gena mreže predstavljao gene s crvenim (regulira prema gore) i zelena (dolje regulirano), trokuta predstavlja faktore transkripcije. Odnos između TF i njihovih ciljeva koje su zastupljene su strelicama, smjer strelice je od izvora do cilja. Pregled

Analiza bolesti povezanih gena i gena put komentarima pregled

Baza za napomenu, vizualizacija integriranog Discovery (David) funkcionalna označavanje softver je primijenjena na analizu funkcionalne obogaćivanje odstupanjem gena. "GENETIC_ASSOCIATION_DB_DISEASE_CLASS" opciju pod uvjetom da je informacija o pridruživanju obogaćivanje bolesti genskih nakupina. Odabrali smo "GENETIC_ASSOCIATION_DB_DISEASE_CLASS" za identifikaciju klase bolest obogaćivanje i "KEGG_PATHWAY" za stazi obogaćivanja s Benjamini metodom određuje značajnu score≥1.3 obogaćivanje. Pregled

popratne podatke pregled Slika S1. pregled, Western blot analiza HIF-1 a 10 parova raka želuca i normalnog tkiva pregled doi:. 10,1371 /journal.pone.0099835.s001 pregled (DOC) pregled Tablica S1.
pacijenata podaci pregled doi:. 10,1371 /journal.pone.0099835.s002 pregled (DOC) pregled Tablica S2. pregled Sažetak 2546 različito izražene gena u želučanog tkiva raka u odnosu na udaljenim normalnog tkiva. Razina ekspresije gena u želučanog tkiva raka vs dalekih normalna tkiva su barem dva puta različite s p-vrijednost 0,05 pregled doi:. 10,1371 /journal.pone.0099835.s003 pregled (XLSX)
Tablica S3. pregled Sažetak these82 različito izražene gene u TF-regulatorne mreže u želučanim tkiva raka pregled doi:. 10,1371 /journal.pone.0099835.s004 pregled (XLSX) pregled Tablica S4.
95 načina regulacije napravljene od 82 diferencijalne gena u TF-gena regulatorne mreže. Sve informacije regulacija je izvedena iz transkripcije baze podataka regulatorni element (TRED) pregled, doi:. 10,1371 /journal.pone.0099835.s005 pregled (XLSX) pregled

Izvori pregled

Također zahvaljujemo Medjaden biomedicine Limited (Hong Kong, Kina) za uređivanje i lektura ovog rukopisa. pregled

• PLoS ONE: Simulacija Swansons Literatura bazi Discovery: Anandamid Liječenje inhibira rast raka želuca stanica in vitro i in Silico
• PLO ON: Interleukin 17A promovira rak želuca invazivnosti preko NF-kB, posredovano matričnih metaloproteinaza 2 i 9 Expression