PLoS One: jellemzése differenciáltan expresszálódó gének utak társult gyomor Cancer

absztrakt katalógusa

Hogy vizsgálja meg a génexpresszálásban gyomorrákban, összesen 26 páros gyomorrák és jóindulatú szöveteket a beteget vontak génexpressziós microarray elemzések. Limma módszereket alkalmaztak az adatok elemzésére, és a gének tekintették jelentősen eltérő expressziót, ha a téves elfogadási arány (FDR) érték < 0,01, P katalógusa -érték WAS < 0,01 és a szeres változást (FC) volt > 2. Ezt követően, Gene Ontology (GO) kategóriák elemeztük a fő funkciói a differenciáltan expresszálódó gének. Szerint a kiotói Encyclopedia of Gének és Genomes (Kegg) adatbázis, azt találtuk, utak jelentős összefüggést mutattak a differenciál géneket. Gene-törvény hálózat és együtt-hálózat épült rendre alapján közötti kapcsolatok gének, fehérjék és vegyületek az adatbázisban. 2371 mRNS és 350 lncRNAs tekinthető jelentősen differenciáltan expresszálódó gének választottak ki a további vizsgálatokhoz. A GO kategóriában, útvonal elemzések és a Gene-törvény hálózat mutatott konzisztens eredmény, hogy akár gének felelősek voltak tumorképzésért, a migráció, az angiogenezis és mikrokörnyezet kialakulása, míg le gének vett részt az anyagcserében. Ezek az eredmények e tanulmány némi újszerű megállapításait kódoló RNS-ek, lncRNAs, utak és koexpresszáltatása hálózat gyomorrákban, amely hasznos lesz irányítani a további vizsgálatot és a cél terápia erre a betegségre. Katalógusa

Citation: Li H , Yu B, Li J., Su L, Yan M, Zhang J., et al. (2015) jellemzése differenciáltan expresszálódó gének utak társult gyomorrákban. PLoS ONE 10 (4): e0125013. doi: 10,1371 /journal.pone.0125013 katalógusa

Akadémiai Kiadó: Francisco J. Esteban, University of Jaén, Spanyolország katalógusa

Beérkezett: november 9, 2014; Elfogadva: március 6, 2015; Megjelent: április 30, 2015 katalógusa

Copyright: © 2015 Li et al. Ez egy nyílt hozzáférésű cikk feltételei szerint terjeszthető a Creative Commons Nevezd meg! Licenc, amely engedélyezi a korlátlan használatát, a forgalmazás és a reprodukció bármilyen adathordozón, feltéve, hogy az eredeti szerző és a forrás jóváírásra katalógusa

Az adatok elérhetősége: Minden lényeges adatot belül a papír és az azt támogató információs fájlokat. Minden microarray fájlok az NCBI Gene Expression Omnibus (GEO) adatbázis (nyilvántartási száma "GSE65801" http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE65801).

Forrás: Ezt a munkát támogatták az elemzés a Nemzeti Természettudományi Alapítvány Kína [No. 81172324, 91229106 számú, No. 81272749 és 81372231 számú], Tudományos és Technológiai Bizottságának Shanghai Önkormányzat [No. 13ZR1425600], és a kulcsfontosságú projektek a Nemzeti Tudományos & Technology pillér Program of China (sz 2014BAI09B03). A finanszírozók nem volt szerepe a tanulmány tervezés, adatgyűjtés és elemzés, döntés, hogy közzéteszi, vagy a készítmény a kézirat. Katalógusa

Érdekütközés: A szerzők kijelentették, hogy nem ellentétes érdekek léteznek. Katalógusa

Bevezető

a gyomorrák (GC) az egyik leggyakoribb rákos világszerte, és előfordulása különösen magas Kelet-Ázsiában, különösen Kínában. Körülbelül 952.000 új esetet a gyomorrák diagnosztizáltak világszerte 2012-ben, és a fele történt a kelet-ázsiai (főleg Kínában) [1]. Kínában, a betegek többsége GC diagnosztizálják késői szakaszában rossz prognózissal. Ezért tisztázásához molekuláris mechanizmusa GC progresszió elengedhetetlen, hogy kulcsfontosságú biomarkerek és olyan hatékony a célzott terápiák. Katalógusa

Az elmúlt évtizedben génexpressziós microarray váltak közös vizsgálati eszközét transzkripciós szinten rákkutatás. Microarray adatok használják a legkülönbözőbb az elemzések, mint például a felügyelet nélküli clustering, osztályozására, differenciális expressziós elemzés, és kifejezése feltérképezése mennyiségi tulajdonsági lókuszok [2]. Ez nem csak segít a kulcsfontosságú diszfunkcionális gének rákos hanem olyan genomot információt génexpresszió egy időben is [3,4]. Ebben a vizsgálatban végeztünk genomra kiterjedő felmérést a kifejezése lncRNAs és mRNS-re párosított minták elsődleges gyomorrák szövetek és jóindulatú szövetek, a profil eltérően expresszált lncRNAs és kódolási RNS. Ezek analízise értékes információval szolgál a mechanizmus carcinogenezis, és lehetővé teszi a felfedezés kulcsfontosságú gének, amelyek hatnak a jövőbeni célok rákellenes terápiában. Katalógusa

módszerek és anyagok katalógusa

Etikai nyilatkozat

Írásbeli beleegyezését adta az összes résztvevő. A tanulmány által jóváhagyott Emberi Kutatási Etikai Bizottságának Ruijin Kórház, Shanghai Jiao Tong University, School of Medicine. Katalógusa

A szövetminták

A szöveteket vett elsődleges gyomor carcinoma kezeletlen átesett betegek D2 radikális gastrectomián Shanghai Ruijin Kórház. Minden egyes rákos szövet, egy párosított jóindulatú szöveti mintát vettünk a szomszédos régió ugyanabban az időben. A méret az egyes minta körül volt 0.1cm ^{3. Valamennyi mintát helyeztük RNALater 15 percen belül, miután kimetszés és folyékony nitrogénben tároljuk, amíg RNS kivonása. Ebben a vizsgálatban a 32 párosított szöveteket gyűjtöttünk a microarray és 26 párosított minták vontunk a következő lépcsős elemzés GO, út és a hálózat után minőség-ellenőrzés a 3D főkomponens analízis (3D-PCA) és a Cluster elemzés.}

a microarray kísérletek

Agilent SurePrint G3 emberi GE 8x60K microarray (design ID: 028004) alkalmaztuk ebben a vizsgálatban. A teljes RNS-t izoláltunk és erősített egy Low Input Quick Amp címkéző készlet, egyszínű (Catȇ0-2305, Agilent Technologies, USA). Ezután a jelzett cRNAs tisztítjuk egy RNeasy Mini Kit (katalógusszám˥06, Qiagen, Németország).

alapján a gyártó utasításait, minden egyes dia-ben hibridizáltattuk 600ng Cy3-jelzett cRNS alkalmazásával Gene Expression Hybridization Kit (CatȆ8-5242, Agilent Technologies, US), és kimostuk a Gene Expression Wash Buffer Kit (CatȆ8-5327, Agilent Technologies, USA). katalógusa

Egy Agilent Microarray Scanner (Cat # G2565CA, Agilent technológiák, USA) és Feature Extraction software 10.7 (Agilent Technologies, USA) alkalmaztunk, hogy átvizsgálja az egyes diák ugyanolyan beállításokkal jelenik kövesse, Dye csatorna: Green, Scan felbontás = 3μm, 20bit. A nyers adatokat normalizáltuk kvantilis algoritmus, Gene Spring Software 11.0 (Agilent Technologies, US) (részletezett S5 táblázat). Katalógusa

Limma katalógusa

Lineáris modellek és az empirikus Bayes módszereket alkalmaztam elemzésére az adatok ebben a vizsgálatban. A kapott P katalógusa -értékei igazították a BH FDR algoritmus. Három szabványok számunkra, hogy úgy vélik, hogy a gén jelentősen eltérő expressziót, az FDR érték < 0,01 P katalógusa -érték WAS < 0,01 és a fold változás > 2. (Részletezett S5 táblázat) hotelben

GO kategóriában katalógusa

végeztünk Gene Ontology (GO) elemzés, hogy elemezze a funkciók a differenciáltan expresszálódó gének a microarray szerint a legfontosabb funkcionális osztályozása A National Center for Biotechnology Information (NCBI). Általában Fisher-teszt és a χ katalógusa ^{2 tesztet alkalmazták, hogy osztályozzák a GO kategóriában, és a téves elfogadási arány (FDR,) számítottuk, hogy korrigálja a P katalógusa -érték ( N katalógusa _{k katalógusa utal, hogy hány Fisher teszt P katalógusa -értékei kevesebb, mint a χ katalógusa 2 teszt P katalógusa -értékei). A dúsítás Re adta: Re = ( n katalógusa f katalógusa / n katalógusa) /( N katalógusa f katalógusa / N katalógusa) a jelentős kategóriák ( N katalógusa f katalógusa az a szám eltérés gént, mely az adott kategória, n katalógusa teljes száma gének ugyanazon a kategórián belül, n katalógusa f katalógusa az a szám eltérés gének teljes microarray, és N
a teljes gének száma a microarray.) (részletezett S5 táblázat). katalógusa}}

Út elemzések katalógusa

Út kommentárok az eltérés exressed géneket kapott Kegg (http: //www .genome.jp /Kegg /). Út kategória egy FDR < 0,01 jelölik. A dúsítása jelentős utak adta: dúsító = /, ami segített abban, hogy keresse meg jelentősebb utak vizsgálatunkban ( n katalógusa _{g katalógusa az a szám eltérés gént, mely az különösen út, n katalógusa egy fiatal teljes száma gének belül ugyanaz az útvonal, N katalógusa g katalógusa a számú eltérés gének, amelyek legalább egy ösvény kommentár, és N katalógusa egy fiatal a gének száma, amelyek legalább egy ösvény kommentár az egész microarray.) (részletes S5 táblázat). katalógusa}

Gene-törvény hálózat katalógusa

a Kegg adatbázis, egy gén számos útvonalban vesz részt, vagy kölcsönhatásba több más géneket. Az összes gén-gén kölcsönhatást egyesíteni együtt építeni a Gene-törvény hálózat alapja a differenciális utak, amelyek segítettek, hogy felfedje a jelátviteli utak és a legfontosabb szabályozó gének GC. Katalógusa

együttes kifejezése hálózat katalógusa

Gene koexpresszáltatása Network szerint épült a normalizált jel intenzitását sajátos kifejezése géneket. Fokozat központi úgy definiáljuk, mint a kapcsolatok száma egy csomópont egy másik, amely meghatározza a relatív fontossága géneket. Mi több, a k-magokat alkalmazni, mint a módszer egyszerűsítésére grafikon topológia elemzések. Core szabályozó faktorok (gének), amelyek a legnagyobb mértékű csatlakozni a legtöbb szomszédos gének és épít a hálózat struktúrája (részletezett S5 táblázat). Katalógusa

Valós idejű kvantitatív PCR katalógusa

teljes RNS- a szövetekből a Trizol reagens (Invitrogen) alkalmazásával a gyártó utasításai szerint. A kvantitatív valós idejű polimeráz láncreakció (PCR) alkalmazásával végezzük SYBR zöld PCR Master Mix egy gyors, valós idejű PCR-7500 rendszer (Applied Biosystems). A primereket 10 géneket mutatott S4 táblázat. PCR-reakciókat végeztünk 50 ° C-on 2 perc, majd 40 ciklus: 95 ° C-on 15 s és 60 ° C-on 1 percig. ΔCt úgy számoltuk, hogy a Ct a β-aktin RNS-t (kontroll) a Ct RNS minta, ill. ΔΔCt ezután kiszámítani, a ΔCt a vezérlést a ΔCt a minta. Szeres változást úgy számítottuk ki, a 2. egyenlet-ΔΔCt. Katalógusa

A statisztikai elemzés katalógusa

SPSS 19 és a Microsoft Excel 2010-ben alkalmazott az adatok elemzésére. Expressziós szintjei között rákos szövetek és a szomszédos rákos szöveteket vizsgáltak páros mintás t-próba. P katalógusa -értékei 0,05 alatt tekintettük szignifikánsnak. Katalógusa

Eredmények katalógusa

A microarray analízis katalógusa

Összesen 42.405 ember géneket profilos kutatásunkban Agilent G3 emberi GE 8x60K microarray. Elküldtük a adatbázisba az adattár "Gene Expression Omnibus", és a csatlakozás volt a "GSE65801" (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE65801). Mi használt lineáris modellek és empirikus Bayes módszerekkel elemezzük az adatokat (lásd Módszerek). Voltak 2371 mRNS és 350 lncRNAs tekinteni a differenciáltan expresszálódó gének limma a következő lépcsős elemzés (1A ábra). Katalógusa

Között 2371 eltérés mRNS vannak 1142 mRNS leszabályozott és 1229 mRNS fel- szabályozni a megfigyelés változások génexpresszió között gyomorrák és ellenőrzési szövetekben (ábra 1C). A legtöbb differenciális mRNS-ek már bebizonyosodott, hogy korrelál a carcinogenesis és metasztázis a legtöbb ráktípusok (1. táblázat). A gének, mint például GKN2, PGC MUC6, CHIA, PSCA és FBP2 között voltak a top 20 le-gének, míg KLK8, SFRP4, INHBA, CLDN1, CST1, FAP, SPP1, OLFM4 és KRT17 között voltak a legjobb 20-ig -regulated gén (1. táblázat). Azonban bizonyos gének, mint HOXC9, FNDC1, STRA6, KCNE2, PGA3 és KCNJ16 nem számoltak be a gyomorrák és szerepük nem ismertek (1. táblázat). Katalógusa

Ezen kívül, azt találtuk, 193 leszabályozott lncRNAs és 156 up-szabályozott lncRNAs között összesen 350 differenciális lncRNAs alapuló profilozás (1B ábra). A legtöbb lncRNAs sem kaptak hivatalos elnevezése és funkciója továbbra is ismeretlen. Azonban néhány számoltak játszik kritikus szerepet a rák, mint a H19, GUCY1B2, MEG3 és AKR7L (2. táblázat). Katalógusa

Egy korábbi jelentésében [36], a szeres változást (FC) a H19 74 gyomorrák versus párosított rákos szövetekben volt 6,015, a P katalógusa -érték 0,017. Ez az eredmény összhangban volt a adataival H19 (Abszolút FC = 6,06) ebben a microarray elemzések. Továbbá, a túlzott expressziója H19 hozzájárul a proliferáció, migráció, invázió és metasztázis gyomorrák.

Gene Ontology kategóriák

Minden differenciáltan expresszálódó gének soroltuk különböző funkcionális szerinti kategóriákba Gene Ontology (GO) projekt biológiai folyamatok. Alapján a microarray adatok, GO elemzések azt mutatták, hogy a 208 GO kifejezéseket dúsított ( P katalógusa < 0,01, FDR < 0,01) (S1 táblázat). Az elsődleges GO kategóriák 170-ig szabályozott GO kifejezések összpontosítottak sejt adhéziós, angiogenezis, soksejtű szervezet fejlesztés, axon vezérelt, csontrendszer fejlődését, kollagén fibriüum szervezet pozitív angiogenezis szabályozásában, megsebesítve és negatív szabályozásában sejtburjánzás (2A ábra) . A fő GO kategóriák le gének voltak emésztéssel, xenobiotikum anyagcsere-folyamat, transzmembrántranszportot, ion szállítás, kis molekula anyagcsere-folyamat, negatív növekedés szabályozása, a glutation anyagcsere-folyamat, sejtes válasz kadmium ion és anyagcsere-folyamat (2B).

az eltérés gének és funkciók, építettünk egy GO Fa felfedezni közötti kölcsönhatások minden eltérés GO kategóriában. A változatosság ezekben a kategóriákban, ha összehasonlítjuk a rákos és ellenőrzési szövetekben azt javasolta, hogy a gyomorrák lehet szignifikánsan felülszabályozott sejtmigráció, sejtburjánzás, angiogenezis, a sejt-sejt adhézió és a sejtfelszíni receptor jelátviteli utak, míg a sejtek anyagcseréjét folyamatok és ion transzmembrántranszportot a lecsökkent (3. ábra). katalógusa

Út elemzések katalógusa

a útvonal elemzések segítségével azonosították a jelentős utak kapcsolódó differenciáltan expresszálódó gének szerint Kegg. Voltak 32-ig szabályozott útvonalak és 31 leszabályozott utak adataink alapján (4. ábra). Továbbá a reakcióút profilozás összhangban volt az eredményeket a GO kategóriák rákkal kapcsolatos biológiai funkcióit. Adataink szerint néhány eltérés gének erősen serkentő szabályozás, amely azt javasolta, hogy részt reakcióútjaiként activiated. Például SFRP4, WNT11, FZD2, MYC is erősen kifejezett rákos szövetekben, amelyek képviselik a Wnt útvonal volt activiated és BCL2A1, ICM1, TNFSF14 az NF-kB útvonal is erősen kifejezett is. A legtöbb rákkal kapcsolatos jelátviteli útvonalak, mint például JAK /STAT, Wnt, NF-kB, PI3K, mTOR, Hedgehog és Notch utak aktiválódtak a gyomorrák összehasonlítva jóindulatú szövetekben adataink alapján (S2 táblázat). A fel-szabályozott utak, amelyek koncentráltak sejtadhézió transzkripciós diszreguláció, karcinogenitási és differenciálódás korreláltatták tumorogenesis és áttétek (ábra 4A). Azonban a leszabályozott utakat általában felelős anyagcsere (4.b ábra). Katalógusa

Gene-törvény hálózat katalógusa

Ennek alapján GO kategóriák és útvonal elemzés egyik gén számos útvonalban vesz részt, vagy kölcsönhatásba több más gén. Mi összegyűjtöttük a differenciál gének és hálózatot alakított ki a kölcsönhatások differenciáltan expresszálódó gének. A magas fokú fehérje szabályozza, vagy szabályozza számos más fehérjék, amely fontos szerepet játszik a Gene-ACT hálózat (S3 táblázat). A glutation-S-transzferáz (GST) család, a citokróm P450 (CYP) család, UDP glukuronoziltranszferáz 2 (UGT2) család, epidermális növekedési faktor receptor (EGFR) család és a cAMP-függő protein kináz katalitikus beta (PRKACB) volt a lényege a gén-gén interakció hálózat. Ezek kulcsszerepet játszanak a hálózatban, mert nekik volt a legerősebb fokozat (fok > 25) centralities (gén-gén kölcsönhatások) (5. ábra). Leírták, hogy a GST, EGFR és PRKACB felelős jelátviteli utak játszanak a daganat növekedését és differenciálódását a különböző típusú rákok [42,43].

Gene együttes expressziója hálózat

készítettünk egy olyan gén együttes expressziója hálózat alapja a differenciáltan expresszálódó gének, fehérjék és fehérje-komplex a rákos szövetek és jóindulatú (kontroll) szövetek, ill. A kontrollhoz képest, a csatlakozások között gének rákos szövetekben kevésbé voltak, ami arra utalt, hogy a legtöbb fiziológiai gén-gén kölcsönhatások és kapcsolatok a normál szövetekben eltört vagy elveszett a rákos szövetekben (ábra 6A és 6B). A gének nagyfokú és k-mag, amely azt jelenti, hogy rendelkezett a legtöbb kölcsönhatás más geneswere néven kulcsfontosságú gének kölcsönhatását hálózat (6B), beleértve a TRO, GPR124, TIMP2, EMCN, SLIT3, HTRA1, SPARC, LAMA4 és MEOX2 (3. táblázat). Ők voltak felelősek jelátvitel, tapadás, angiogenezis, a migráció, a növekedés és metasztázis. Katalógusa

visszaigazolása microarray eredmények qPCR katalógusa

Végeztünk kvantitatív valós idejű PCR (qPCR) 6-ig szabályozott gének (COL1A, BGN, SPP1, Melk, IGFBP4, SPARC) és 4 down-gének (PGC, SST, MT1X, S100P), hogy ellenőrizze az adatainkat a gyomorrák szövetekben (tumor) és rákos szövetekben (Normál). Az expressziós arányok ezen 10 gének (tumor /normál) származó qPCR megegyeznek származó microarray (S4 táblázat). Azt javasolta az adatok differenciális gén expresszió microarray megbízható volt. Mi több, a csapat már dolgozott néhány eltérés gének, mint például PHF10 [55], CEACAM6 [56], SFRP1 [57], SOX11 [58], CLDN1 [59], hogy vizsgálja meg a kifejezést és funkciókat gyomorrák és az eredmények tökéletes igaznak bizonyult microarray adatok. katalógusa

Vita katalógusa

a microarray génexpressziós elemzéseket gyomorrák korábban használt megjósolni diagnosztikai markerek [60], és azonosítani génexpressziós mintázatok kapcsolatos prognózis [ ,,,0],61,62], de nem használták, hogy felfedje a molekuláris kölcsönhatások között lncRNAs és mRNS GC. Ebben a vizsgálatban elemeztük 26 gyomorrák szövetekben párosított jóindulatú szöveteket és profilozott gének eltérően expresszált aszerint, hogy azok a GO kategóriában, utak, Gene-ACT hálózat és a Co-Expression hálózat.

A génexpresszió eredményeket kaptuk használatával egy Agilent G3 emberi GE 8x60K microarray, amely nem csak az transcriptome adatbázisokat mRNS célokat, hanem magában foglalja a próbák lncRNAs (hosszú nem-kódoló RNS-ek). A kombinált mRNS és lncRNAs, akkor végre két kísérletet egyetlen microarray és megjósolni lncRNA funkció és a kölcsönhatás mRNS-ek. Az elemzések alapján egy sor gén, amelyek differenciáltan expresszált között a gyomorrák és a normál szövetben. Néhányan közülük már korábban leírták a gyomor és egyéb rákok. Például expressziója gastrokine-2 (GKN2) szignifikánsan down-szabályozott vagy hiányzik a gyomor rákos sejtvonalban, a gyomor- bél metaplázia, és tumoros szövetekben. Túlzott expressziója GKN2 hozzájárult a sejtburjánzást, a migráció, és invázió a gyomorrák és letartóztatták a sejtciklus G1-S átmenet időszaka [6]. Ezzel szemben, a szintű expresszióját inhibin béta A (INHBA) szignifikánsan magasabbak voltak a rákos szövetekben, mint a szomszédos normális nyálkahártya, és ez tekinthető független prognosztikai faktor a gyomorrák [22]. Ezen kívül, felfedeztük, néhány új gének, mint például a TMEM184A, PSAPL1, KIAA1199, CLRN3 és FNDC1, amelyek nem számoltak be gyomorrák korábban, és szerepük a rák továbbra is ismeretlen.

Az egyik előnye a génexpressziós microarray, hogy képviselte a kifejezés lncRNAs és mRNS, hogy mindkét lehetne vizsgálni együtt. A korábban beszámol a szerepe lncRNA H19 és a hálózati GC [36] alapul, ez microarray adatokat. Azonban a legtöbb lncRNAs, mint DRD5, FMO6P, SNAr-A3 és TPRXL mutatott a microarray nem azonosították, és szükség van a további vizsgálatot, hogy tisztázza a szerepeket a gyomorrák. Katalógusa

Ezek alapján génexpressziós profilt adatok, a gének és azok funkcióit aktivált gyomorrák voltak felelősek a proliferáció, az adhézió, a migráció és metasztázis, ami összhangban volt az eredmények útvonal elemzések. Érdekes módon, felfedeztük, hogy a legtöbb rákkal kapcsolatos jelátviteli arról korábban, mint a Notch, mTOR és a sündisznó aktiválódtak GC adataink alapján. Ezek az eredmények alátámasztják a nézőpont, amely heterogenitás a jellemző GC. Összehasonlítása koexpresszáltatása hálózat között normális szövetek és a rák azt javasolta, hogy a kifejezés, funkciók és kölcsönhatások a legtöbb élettani gén elveszett vagy megsérült a gyomorrák, mivel szaporodása, migrációja és metasztázis rendellenesen fokozott. Ezek az érdekes eredmények egyeznek a jellemzői a rák, mint például a anaplasia és dedifferenciációt. Ezek differenciáltan expresszálódó gének jelátviteli járt kulcsfontosságú gének együttes expressziója hálózat lehet a potenciális célpontok rákellenes terápia vagy diagnosztikai markerek a jövőben. Katalógusa

alátámasztó információk
S1 táblázat. Út elemzései eltérés gének katalógusa doi: 10,1371 /journal.pone.0125013.s001 katalógusa (XLSX-) hotelben S2 táblázat. GO elemzései eltérés gének katalógusa doi: 10,1371 /journal.pone.0125013.s002 katalógusa (XLSX-) hotelben S3 táblázat. Gene-törvény hálózat eltérés gének katalógusa doi: 10,1371 /journal.pone.0125013.s003 katalógusa (XLSX-) hotelben S4 táblázat. Alapozók és ellenőrzés katalógusa doi: 10,1371 /journal.pone.0125013.s004 katalógusa (DOCX) hotelben S5 táblázat. Módszerek és anyagok katalógusa doi: 10,1371 /journal.pone.0125013.s005 katalógusa (DOCX) hotelben

Köszönetnyilvánítás katalógusa

Szeretnénk megköszönni Dr. Fred Bogott az Austin Medical Center , University of Minnesota, és Dr. Joshua Liao a Hormel Institute, Austin Minnesota, azok angol szerkesztési a kézirat. Szeretnénk megköszönni a finanszírozók, hogy támogassa ezt a tanulmányt. Ezt a munkát támogatták a Nemzeti Természettudományi Alapítvány Kína [No. 81172324, 91229106 számú, No. 81272749 és 81372231 számú], Tudományos és Technológiai Bizottságának Shanghai Önkormányzat [No. 13ZR1425600], és a kulcsfontosságú projektek a Nemzeti Tudományos & Technology pillér Program of China (sz 2014BAI09B03). Katalógusa

• PLoS One: Survival Analysis betegek Interval Rák átesett gyomorkarcinóma Szyurés endoszkópos
• PLoS One: prognosztikai jelentősége Mátrix metalloproteináz-7 gyomorrákban Túlélés: A meta-analízis