Stomach Health > skrandžio sveikatos >  > Gastric Cancer > skrandžio vėžys

PLoS ONE: Padidėjusi E2F mRNR susijęs su skrandžio vėžiu progresavimo identifikuojama transkripcijos faktorius ir Mirna bendro reguliavimo tinklo analizė

Anotacija

Genų ekspresija yra reguliuojama perrašymą ir vertimų lygmenimis; Taigi abu transkripcijos veiksniai (TFS) ir mikro RNR (Mirna) atlieka vaidmenis, reguliuoja genų ekspresiją. Šis tyrimas profiliuoti skirtingai išreikštas mRNR ir miRNAs skrandžio vėžio audiniuose statyti TF ir Mirna bendro reguliavimo tinklą, siekiant nustatyti pakeistus genus skrandžio vėžio progresavimą. 70 atvejais skrandžio vėžio ir suporuoti gretimuose normaliuose audiniuose viso buvo atliktas kDNR ir Mirna Mikrogardelė analizes. Gavome 887 iki reguliuojama ir 93 žemyn reguliuojamų genų ir 41 žemyn reguliuojama ir 4 iki reglamentuotos miRNAs skrandžio vėžio audiniuose. Naudojant Transkripcinis reguliavimo elementų bazę, gavome 105 genus, kurie reguliuoja E2F šeimos genų ir naudojant Targetscan, Miranda, miRDB ir miRWalk įrankių, mes prognozavo galimą orientacijos genus šių 45 miRNAs. Mes tada pastatytas iki E2F susijusią TF ir Mirna bendro reguliavimo genų tinklą ir nustatyti 9 stebulės genuose. Be to, mes nustatėme, kad lygiai E2F1, 2, 3, 4, 5 ir 7 mRNR, susijusių su skrandžio vėžys ląstelių invazijos talpos, ir yra susijęs su naviko diferenciacijos. Šie duomenys parodė padidėjusią E2F mRNR, susijusių su skrandžio vėžio progresavimo

nurodomoji dalis:. Zhang X, Ni Z Duan Z Xin Z Wang O, Tan J et al., (2015) Padidėjusi E2F mRNR susijęs su skrandžio vėžiu progresavimo identifikuojama transkripcijos faktorius ir Mirna bendro reguliavimo tinklo analizė. PLoS ONE 10 (2): e0116979. Doi: 10,1371 /journal.pone.0116979

Įstojo: rugsėjo 30, 2014; Priėmė: Gruodžio 17, 2014 m Paskelbta: Vasario 3, 2015

Visos teisės saugomos: © 2015 Zhang et al., Tai atviros prieigos straipsnis platinama pagal Creative Commons Attribution licencija, kuri leidžia nevaržomai naudotis, paskirstymo ir dauginimąsi bet kokioje laikmenoje sąlygomis, su sąlyga, kad pirmasis autorius ir šaltinis įskaitomos

Duomenų Prieinamumas: Visi susiję duomenys yra per popieriaus ir jo Pagalbinė informacija failus. Duomenys buvo deponuojami GEO duomenų bazėje pagal inventorinį numerį GSE63089

Finansavimas:. Šis darbas buvo iš dalies remiamą dotacijų iš nacionalinio Gamtos mokslo fondo Kinijos (̭20108025 ir̮72662), fondo Jilin provincijoje mokslo ir technologijų departamentas (É30522013JH irÉ40414048GH) ir Normanas Bethune programa Jilin universiteto (.012.219). Autoriai taip pat padėkoti Medjaden biologijos Limited (Honkongas, Kinija) redagavimui ir korektūra šį rankraštį. Į finansuotojai neturėjo vaidmenį studijų dizainas, duomenų rinkimo ir analizės, sprendimų skelbti, ar ruošiant rankraštį

konkuruojančių interesų.. Autoriai pareiškė, kad nėra konkuruojantys interesai egzistuoja

Įvadas

Skrandžio vėžys yra dar vienas iš svarbiausių sveikatos problemų besivystančiose šalyse, pavyzdžiui, Kinijoje, nors jos dažnis palaipsniui mažėja Vakarų šalyse. Apskritai, skrandžio vėžys yra sąskaitos už sergamumas ketvirtadaliu ir mirtingumo antras tarp visų vėžio pasaulyje [1-3]. Skrandžio vėžio rizikos veiksniai yra Helicobacter pylori infekcija, dažnai vartojimą, rūkytas maistas, sūdyta žuvis ir mėsa, ir marinuotomis daržovėmis, tabako dūmus, nutukimas, ar lėtiniu gastritu. Šie rizikos veiksniai galėtų koordinuoti manipuliuoti genų ekspresiją arba mutacija arba epigenetinius pakeitimus ir galiausiai sukelti skrandžio vėžio vystymąsi. Iki šiol, didelė kūno žinių sukaupta apie molekulinių pokyčių, susijusių su skrandžio vėžiu, pavyzdžiui, ARID1A, TP53 [4], PTGER4, PRKAA1, ZBTB20 [5] ir PLCE1 [6]. Tačiau dar turi būti nustatyta pagrindinė mechanizmas skirtingų genų sąlygojamą skrandžio kancerogenezėje. Taigi, labai svarbu toliau tirti molekulinės patogenezę skrandžio vėžio naudojant sisteminį biologijos požiūriu, pavyzdžiui, skirtingai išreikšta genų reguliavimo tinklo statybos identifikuoti svarbi genų kelią arba signalizacijos metu skrandžio vėžio išsivystymo ar progresuoja.

Genų ekspresija yra reguliuojama perrašymą ir vertimų lygį. Tuo transkripcijos lygio, genų transkripcijos veiksniai (TFS) vaidina svarbų vaidmenį reguliuojant žmogaus genų ekspresiją, o Mirna galėjo tuo po transkripcijos lygio reguliuoti iRNR vertimo raštu ir pusinės eliminacijos laikas. Tiksliau, TFS yra baltymai, kurie jungiasi prie konkrečių DNR sekų ir taip kontroliuoti genų transkripciją. Mirna yra natūraliai mažas nekoduojamame RNR su 18 iki 22 nukleotidų ilgio ir funkcionaliai klasė, Mirna gali rašyti-transkripciškai tyla baltymo ekspresiją, prisijungdamas prie papildomų taikinio geno nuorašai, taip žeminti šiuos messenger RNR arba slopina juos iš vertimo į baltymų. Taigi, tiek TFS ir miRNAs gali reguliuoti genų etapuose genų ekspresiją ir gali sudaryti grįžtamojo ryšio ir sudėtingą reglamentavimo tinklą į sandariai kontroliuoti genų ekspresiją. Šiuo atžvilgiu tyrimas šioje genų reguliavimo tinkle gali padėti mums suprasti ląstelių homeostazę ir fiziologinį procesą, biologinę funkciją, ir mechanizmas ligų. Iki šiol, keletas tyrimų parodė, genų reguliavimą TFS ir mirna skrandžio vėžio, pavyzdžiui, branduolinės veiksnys kappa B [7], FoxM1 [8], hipoksija-indukuojamo faktoriaus 1 [9], ir miR-7 [10] , miR-375 [11], ir miR-125b, miR-199a, miR-100 [12]. Iš tiesų, netipinė Mirna arba TF išraiška prisideda prie žmogaus kancerogenezėje [13]. Todėl šiame tyrime mes ištirti kombinuoto Mirna ir transkripcijos faktorių vaidmenį reguliuojant genų ekspresijos skrandžio vėžio kartu su skrandžio vėžio progresavimą. Mes pirmą kartą aptikta diferencialinę išraišką genų ir miRNAs skrandžio vėžio audinių mėginių ir analizuojami juos bioinformatically suformuoti TF-Mirna reguliavimo tinklą, susiję išraišką E2F šeimos mRNR skrandžio vėžio. Mes tada patvirtino E2F išraiška kartu su skrandžio vėžio progresavimą.

Medžiagos ir metodai

Pacientai ir audinių mėginiai

Šis tyrimas patvirtino Etikos komiteto mokyklos pagrindinio medicininio mokslai, Jilin universitetas ir kiekvienas pacientas sutiko raštu informavo sutikimo forma. Po to, mes mokosi 70 skrandžio vėžiu pacientams iš Jilin universiteto (Changchun, Kinija) nuo 2012 balandžio iki 2014 m spalio Visi pacientai buvo gauti jokio išankstinio chirurgija režimas kaip chemoterapijoje arba radioterapija. Abu naviko ir tolimi normalūs audiniai buvo gauti iš operacijos kambaryje ir saugomi skysto azoto per 10 min.

RNR išskyrimas ir Mirna paruošimas

Iš viso ląstelių RNR buvo išskirta iš audinių pavyzdžius naudojant Trizol reagentas (Invitrogen, Karlovi Varai, CA, JAV), o tada toliau gryninamas naudojant RNeasy Mini komplektas (Qiagen, Diuseldorfas, Vokietija). tada RNR koncentracija buvo nustatoma naudojant epochos "Multi-garso spektrofotometras sistema (BioTek, Vermont, JAV). Po to, Mirna buvo izoliuotas nuo šių RNR mėginių, naudojant mirVana Mirna izoliavimo komplektas (Ambion, Austin, TX, Jungtinės Amerikos Valstijos).

Exon Mikrogardelė analizė

Šiame tyrime mes pirmą kartą profiliuoti genų ekspresijos nuo 45 skrandžio vėžiu ir suporuotas gretimuose normaliuose audiniuose mėginių, naudojant Affymatrix Genų Chip Exon masyvų 1.0 ST (Affymatrix, CA, JAV). Tiksliau, 1μg RNR mėginys buvo transkribuoti į kDNR ir tada šie kDNR mėginiai buvo suardomas į kDNR fragmentų su endonukleazių ir ženklinami etiketėmis su DNR ženklinimo reagento naudojant DNR ženklinimo rinkinį (Affymatrix, CA, JAV). Tokius kDNR šablonai buvo naudojami kaip zondai Lytiškai į Affymatrix Genų Chip Exon masyvų 1.0 ST į 45 ° C inkubacijos ir sukimosi būklės 60 apsisukimų per minutę 17 val. Po to, matricas buvo plaunami ir nuskaityti naudojant Genų Chip Scanner 3000 su Gene Chip operacinės sistemos programinė įranga (GCOS).

Mirna Mikrogardelė analizė

Taip pat profiliuoti su skirtingai išreikštas miRNAs 15 skrandžio vėžiu ir poriniai gretimuose normaliuose audiniuose pavyzdžiai naudojant Affymatrix Genų Chip MicroRNA masyvo. Panašus į cDNR microarray eksperimentuose mirna zondai, naudojant RNR etikečių klijavimo rinkinį (Affymatrix, CA, USA) buvo hibridzuojamas Affymatrix Genų chip MicroRNA masyvo 45 ° C temperatūroje ir pasukta 60 apsisukimų per minutę 17 h. Po to, matricas buvo nuskaitomi naudojant GCOS.

mikrogardeliq duomenų analizė

žaliavos mikrogardeliq duomenys buvo analizuojami naudojant Limma algoritmą nustatyti diferencijuotai išreikštus genus ir miRNAs ir tada analizuojami naudojant linijinius modelius ir empiriniai Bajeso metodai. T
-test ir Bonferroni korekcija buvo naudojamas vertinant statistinį reikšmingumą kiekvienam diferencinė ekspresija. buvo laikomi genų ir Mirna būti žymiai skirtingai išreikšti, jei P
k dydžiai < 0,05 ir genų ekspresijos parodė, ne mažiau kaip 1,5 karto pakitimus tarp vėžio ir jų normaliuose audiniuose. QUBIC (Kokybinė BI Klasteriai) programa buvo panaudota klasteris, analizuoti skirtingai išreikštas genus. Pagrindinė idėja algoritmas yra rasti visus genus turinčių panašias išraiškos būdus tarp kai kurių vėžio audiniuose pogrupiuose, taigi genų, dalyvaujančių kiekvieno tokio modelio pogrupius galbūt gali būti naudojami kaip parašų vėžio pietus rašyti ar sustojimo. Mūsų dviejų grupių analizę, turime naudoti šiuos parametrus: r = 1, q = 0,06, C = 0,95, P = 100, f = 1 [14,15]. Duomenų bazė Anotacija, vizualizacija ir integruotos Discovery (David) ir Kioto enciklopedija genų ir genomų (KEGG) Įrankiai buvo naudojamos funkcinės analizės ir rūšyse klasifikaciją šių skirtingų genų.

KRL-PGR

iš viso ląstelių RNR nuo vėžinių ir paprastų skrandžio audinių buvo transkribuoti į kDNR naudojant 1 St kryptis kDNR Synthsis komplektas (Takara, Dalian, Kinija) pagal gamintojo rekomendacijas. Išraiška E2F1, E2F2 ir E2F4) mRNR buvo analizuojami 10 skrandžio vėžiu ir suporuotas gretimuose normaliuose audiniuose pavyzdžius Q-PGR naudojant SYBR Pašaro Ex Taq (TAKARA) ir ß-aktino buvo naudojamas kaip vidaus kontrolės. Pradmenys yra išvardytos lentelėje 1. qPCR duomenys buvo už kiekybiškai naudojant 2 ΔΔCt metodus.

Statyba TF-Mirna bendro reguliavimo tinklo

Po Mikrogardelė duomenų analizė, gavome TFS ir nematomus tikslines genus, kurie reguliuoja E2F šeimos per paieškai Transkripcinis reguliavimo elementų duomenų bazės (Tred). Be to, miRNAs skirtos E2F šeimą nulėmė apklausiant keturių tikslines prognozavimo duomenų bazes, t.y. Targetscan, Miranda, miRDB ir miRWalk duomenų bazę [16-18]. Mes tada kartu šias diferencialines išreiškė genus ir miRNAs statyti šį TF-Mirna bendro reguliavimo tinklą, susijusį su E2F šeimos naudojant Cytoscape programinę įrangą. Be TF-Mirna bendro reguliavimo tinklą, mes apibrėžta mazgas kaip stebulės genu ar Mirna kai jis tiesiogiai susijęs su daugiau nei dviem viso mazgų tinkle.

analizė E2F šeimos mRNR už kartu su klinikos patologinių savybes iš skrandžio vėžiu sergantiems pacientams

Naudojant ROC kreivė (ROC) kreives, Tyrėme skirtingai išreiškiama genus, kurie reguliuoja E2F mRNR tarp skrandžio vėžio ir suporuotas gretimuose normaliuose audiniuose geno. Mes tada atrinkti ir išskirti geriausius atitiko genus kartu su klinikos patologinių savybes naudojant dvejetainius logistinė regresinė analizė.

Statistinė analizė

ROC kreivė ir dvejetainis logistinės regresijos analizė buvo naudojama skirtingai išreikštas genų kurie reglamentuoja E2F mRNR tarp skrandžio vėžio ir suporuotas gretimuose normaliuose audiniuose. ANOVA buvo naudojamas susieti tarp E2F šeimos ir laipsnio navikas ląstelių invaziją. GraphPad Prizmė 6 programinė įranga buvo atliktas siekiant gauti ROC kreivę ir apskaičiuoti jautrumas, specifiškumas ir plotas po koncentracijos kreive (AUC). SPSS 18.0 programinė įranga buvo naudojama ANOVA ir dvejetainis logistinė regresinė analizė. P reikšmė < 0,05 buvo laikomas statistiškai reikšmingas

Rezultatai

aptikimas skirtingai išreikštas genų ir miRNAs tarp skrandžio vėžio ir jų atitinkami sveikų audinių

atliekamas pirmiausia. Affymatrix Exon matricos analizė, siekiant nustatyti diferencijuotai išreikštus genus tarp skrandžio vėžio ir suporuotas gretimuose normaliuose audiniuose 45 pacientų (ligonių duomenys rodomi S1 lentelėje). GEO duomenų rinkinių NCBI prisijungimas skaičius šiame tyrime buvo GSE63089. Naudojant > 1,5 karto pokyčiai kaip atjungimo vertės, mes nustatyti 887 iki reguliuojama ir 93 žemyn reguliuojamų genų (S2 lentelė). Funkcinė analizė parodė, kad šios diferencialinės genai daugiausiai susiformavo genų kelius, pavyzdžiui, ląstelių ciklo kontrolės, p53 signalinio kelio, vėžio keliu, ekstraląstelinio matrica-receptorių sąveika, ląstelių sukibimą, glikolizės /gliukoneogenezės, ir citokinų receptorių sąveika (1 pav.). E2F šeimos nariai vaidina svarbų vaidmenį per ląstelės ciklo G1 /S perėjimas ląstelėse ir genų ekspresijos iš E2F1, 2, 3, 4, 5, ir visi rasta 7 buvo būti raiškos (p < 0,01) skrandžio vėžio tai tyrimas.

Be to, mes taip pat atliko Affymatrix Genų Chip MicroRNA masyvo analizę 15 atvejų skrandžio vėžio ir suporuotas gretimuose normaliuose audiniuose (pacientų duomenys rodomi S1 lentelėje). GEO duomenų rinkinių NCBI prisijungimas skaičius šiame tyrime buvo GSE63121. Mes nustatėme, 41 žemyn reguliuojama ir 4 iki reglamentuotas miRNAs (S3 lentelė). Pav. 2 iliustravo bi branduolius klasterinė analizė tų 45 diferencialinių miRNAs skrandžio vėžio vs normaliuose audiniuose. Funkciškai, šie skirtingai išreikšti miRNAs gali reguliuoti skirtingų genų kelius, pavyzdžiui, transkripcija aktyvatoriaus veikla, DNR privalomas, transkripcijos faktoriaus aktyvumo, po transkripcijos reguliavimo genų ekspresiją, ir G1 /S perėjimą mitoziniam ląstelės ciklo.

Building- iki ir E2F šeiminių TF-Mirna bendro reguliavimo tinklo

kad būtų rodomas E2F šeiminių TF-Mirna bendro reguliavimo tinklą analizės, mes naudojamas Tred paklausti TF ir latentinis tikslines genus reguliuojamas iki E2F šeimos ir tada pasirenkama skirtingai išreiškiama TFS ir nematomus tikslines genus skrandžio vėžio audiniuose. Mes rado 105 TFS ir latentinių tikslinių genų viso kurie potencialiai gali būti reglamentuojama E2F šeimos skrandžio vėžiu (5 žemyn reguliuojama ir 100 iki reguliuojamų genų, žr S4 lentelę), kuris gali suformuoti 105 genų tinklą po dvišaliuose klasteriai klasterinė analizė (pav. 3) David analizė parodė, šie 105 genai yra dauguma ląstelių ciklo susijusių genų (4 pav.).

Be to, mes naudojamas internetinių įrankių Targetscan, Miranda, miRDB ir miRWalk duomenų prognozuoti potencialūs skirtos genai šių 45 Mirna tada susijungė šias taikymo genus su šiomis 105 diferencijuotai išreikštų genų. Mes nustatėme, 7 žemyn reguliuojama ir 2 iki reglamentuotas miRNAs (S3 lentelė). Po to, mes pastatėme iki E2F susijusią TF-Mirna reguliavimo tinklą (5 pav.).

Po to, mes tyrė šią E2F susijusią TF-Mirna reguliavimo tinklą ir nustatė, kad E2F1, E2F2 ir E2F4 į E2F šeima vaidina svarbų vaidmenį šiame TF ir Mirna bendro reguliavimo tinklą. Trys per reguliuojamos mRNR (E2F1, E2F2 ir E2F4) iš skirtingai išreikštas mRNR buvo Įteisintas naudojant realaus laiko PGR (RT-PCR). Rezultatai parodė, kad E2F1, E2F2 ir E2F4 buvo per daug reguliuojama skrandžio vėžiu mėginių, palyginti su normaliomis pavyzdžius. RT-PGR rezultatai ir mikrogardelių sistemoje gauti duomenys būtų nuoseklūs (p < 0,05, 6 pav.). Be to, mes nustatyti 9 stebulės genuose nuo E2F susijusiai TF-Mirna reguliavimo tinklą, kuris gali būti bendrai reglamentuoja TFS (7 pav.). David analizė šių 9 stebulės genų ir funkcijų parodyta 2 lentelėje

asociacija E2F šeimos mRNR lygių su klinikos patologinių savybių skrandžio vėžiu sergantiems pacientams

Mes toliau analizuojami išraiška E2F mRNR ir tada susijęs juos klinikos patologinių savybių iš skrandžio vėžiu sergantiems pacientams. ROC kreivės analizė parodė, kad E2F1, 2, 3, 4, 5, ir 7 gali būti latentinio atspaudo tikslai atskirti skrandžio vėžio audinį ir įprastą tie (8 pav.). Derinys iš kelių E2F šeimos mRNR gali toliau gerinti specifiškumą ir jautrumą jų skiriamųjų tarp skrandžio vėžio ir normaliuose audiniuose po dvejetainiai logistikos analizės regresijos (8 pav.). Be to, mes nustatėme, lygį E2F1, 2, 3, 4, 5 ir 7 mRNR, susietą su gylio skrandžio vėžio invazijos (9 pav.). Mes taip pat nustatė, kad E2F išraiška yra susijęs su naviko diferenciacijos (Pav. 10).

Diskusijos

Šiame tyrime mes panaudojo atjungimo vertė 1,5 karto pakeisti į profiliuotų skirtingai išreikštas mRNR ir miRNAs skrandžio vėžio audiniuose, kuris yra suderinamas su dauguma ankstesniame tyrime kDNR arba Mirna mikrogardelių [19]. Šie skirtingai išreikšti mRNR ir miRNAs skrandžio vėžio audiniuose buvo daugiausia susijusios su ląstelių ciklo progresavimo, ypač E2F šeima. Iki šiol, iš E2F baltymų nariai yra E2F1- E2F8 ir tarp jų, E2F1, 2, 3, 4, 5, ir 7 baltymų visi buvo žymiai aktyvuojami skrandžio vėžio dabartinės tyrimo. Taigi, mes prognozavo, kad E2F šeima turi svarbių reguliavimo funkcijas skrandžio vėžio. Taigi, mes pastatyti šį E2F susijusią TF-Mirna bendro reguliavimo tinklą skrandžio vėžio, remiantis mūsų Mikrogardelė profiliavimo duomenų. Šis tinklas yra 105 TFS ir jų reguliuojamus nematomus tikslines genus (5 žemyn reguliuojama ir 100 iki reguliuojamų genų), kurie yra susiję su E2F šeimos ir 9 diferencialinių miRNAs (7 žemyn reguliuojama ir 2 iki reguliuojama miRNAs) (5 pav.) , Kitaip tariant, E2F šeimos genų gali veikti šių 105 genų ir 9 miRNAs reguliuoti ląstelės ciklo progresavimą skrandžio vėžio. Iš tiesų, mes nustatėme, kad tikslinės genai reguliuoja E2F1 ir E2F4 pasirodė kiekius diferencinė ekspresija skrandžio vėžiu, kuris rodo, kad E2F1 ir E2F4 yra labai tikėtina, kad užima svarbią dalį augimo skrandžio vėžio. Be to, miRNAs skirtingai išreikštas skrandžio vėžio galėjo reguliuoti išraišką E2F1, E2F2, E2F5 ir E2F7, nurodant, kad miRNAs-pakeista išraiška E2Fs baltymų yra svarbūs veiksniai, skrandžio vėžio išsivystymo ar progresuoja.

Iš tiesų, E2F šeimos nariai vaidina svarbų vaidmenį ląstelinio ciklo G1 /S perėjimo metu ląstelėse ir jų pakitęs išraiška prisidėjo žmogaus ligų skaičių, įskaitant vėžį [20]. Pavyzdžiui, per skrandžio vėžio augimo ir progresavimo, vėžio ląsteles skatinti naviko ląstelių proliferaciją, bet slopina apoptozę. Tuo genų lygmenyje, transkripcijos faktorius E2F šeimos genai vaidina svarbų vaidmenį reguliuojant ląstelių ciklo procesą, skatinant laiku genų, reikalingų DNR sintezę G1 /S fazinio virsmo. Pati E2F veiklą kontroliuoja Retinoblastoma baltymų (RB) ir kišeniniai baltymų p107 ir p130. Iki šiol į E2F baltymų nariai E2F1-E2F8, įskaitant transkripcijos aktyvuota veiksnių E2F1-3a, kuris daugiausia reguliuoja ląstelių ciklo perėjimas iš G0 S fazėje, ir transkripcija slopina veiksnių E2F3b-E2F8, kuris yra išreikštas nesidalinančius arba diferencijuotų ląstelių ir užkirsti kelią ląstelės ciklo progresavimą [21]. Ankstesni tyrimai parodė, kad pakitęs išraiška E2F genų šeimos buvo glaudžiai susijusi su augimo krūties vėžio [22], kiaušidžių vėžio [23], šlapimo pūslės vėžio [24], tiesiosios žarnos vėžio ir kasos vėžio [25]. Skrandžio vėžio, ankstesni tyrimai parodė, kad E2F buvo neįprastai išreikšti ir E2F išraiška reglamentuoja miRNAs buvo susijęs su ląstelių ciklo progresavimo ir apoptozė represijų skrandžio vėžio ląstelių slopinti TGFβ auglio slopinamojo kelią [26]. E2F genų mutacijų taip pat yra viena iš ankstyvo skrandžio vėžio atsiradimo [27] priežasčių. Mūsų dabartiniai duomenys yra palaikomi šią išvadą.

Tačiau, be E2F šeima, TP53, BRCA1 ir STAT3 taip pat vaidina svarbų vaidmenį šiame TF ir Mirna bendro reguliavimo tinkle (5 pav.). Pavyzdžiui, TP53is vieną iš daugiausiai išstudijuota genų ir vaidina svarbų vaidmenį reguliuojant apoptozės, genomo stabilumas, ir angiogenezę [28]. Ankstesnis tyrimas parodė, kad P53
mutacija, tiesiogiai susijusios su plėtros skrandžio vėžio [4], o kitas tyrimas parodė, kad restauracija p53 veiklos sukelta skrandžio vėžio jautrumą chemoterapijai [29]. BRCA1 yra jautrumas genas krūties vėžio ir reguliuoja ląstelių apoptozę ir remonto DNR pažeidimus. BRCA1 vaidina svarbų vaidmenį reguliavimas DNR remonto veikla ir BRCA1
mutacijos prisidėjo prie plėtros krūties vėžio, kiaušidžių vėžio [30], kasos vėžiu [31], ir skrandžio vėžio [32]. Pamiršote išraiška BRCA1 baltymų buvo susijęs su prasta išgyvenamumas skrandžio vėžiu sergančių pacientų [33]. Mūsų dabartinis tyrimas parodė, kad BRCA1 iRNR buvo susijęs su skrandžio vėžio diferenciacijos. Be to, STAT3 yra transkripcijos faktorius, kad yra suaktyvinta atsakas į augimo faktorių ir citokinų, ir prisideda prie reguliavimo ląstelių proliferaciją, apoptozės, ir judrumas ląstelėse. Ankstesni tyrimai parodė, kad STAT3 buvo pagrindinis reguliavimo veiksnys [34] skrandžio vėžio vystymosi ir kad STAT3 aktyvacijos skatinamas naviko ląstelių išgyvenimą ir migracijos [35]. Ankstesnis tyrimas naudojamas STAT3 inhibitorius gydyti skrandžio vėžiu ir parodė efektyvumą [36].

Be to, miRNAs (MIR-125a-5p, PPN-331-3p, PPN-17, PPN-150, PPN-155 , miR-27b, miR-31, miR-92a ir miR-509-5p), leidžiančius atskirti išreikštas skrandžio vėžio, buvo nustatyta, kad reguliuoti išraiška E2F1, E2F2, E2F5 ir E2F7 šiame tyrime (S3 lentelė). Ankstesni tyrimai parodė, kad Pasaulis-125a-5p išraiška buvo susijęs su skrandžio kancerogenezėje nukreipiant iš E2F3 [37]. Mirna-331-3p tiesiogiai skirta E2F1 ir sukeliama augimo areštą žmogaus skrandžio vėžio ląstelių [38]. Be to, išraiška miR-155 galėjo blokuoti TGF-β1-tarpininkaujant aktyvavimą Rb ir, savo ruožtu sumažinti slopinančio PRB-E2F1 sudėtinga ir liftas G0 /G1 areštas [39] gausa. MIR-17 šeimos klasteriai atsiranda kaip pagrindinių moduliatoriai TGF-βtumor slopinamojo signalizacijos skrandžio vėžiu, per reguliavimo p21, E2F1-3 ir E2F5 tikslas genų ekspresiją [40-42]. Be to, miR-150, miR-31, ir miR-92a taip pat buvo parodyta glaudžiai susijęs su skrandžio vėžio [43-46]. Nors būta ne pranešė apie miR-509-5p, susijusių su skrandžio vėžiu, PPN-509-5p prisijungė prie MDM2 /p53 grįžtamojo ryšio ir reguliuoja vėžio ląstelių augimą [47]. Šie tyrimai atitiko mūsų dabartinių rezultatų.

Be to, reguliavimo santykiai tarp TF-genų ir Mirna-TF gali turėti sinergetinį poveikį. Remiantis mūsų naujai įsteigtą E2F susijusiai TF-Mirna bendro reguliavimo tinklą, mes nustatyti 9 HUB genus, kurie daugiausia įtraukti į ląstelės ciklo ir chromosomų organizacija (7 pav.). Imtasi visų duomenų kartu, mūsų dabartinis tyrimas rodo, kad skrandžio vėžio vystymąsi ir progresavimą dalyvauja keli genai ir tolesni tyrimai bus sutelkti dėmesį į šių genų, kaip naujus tikslus kontrolės skrandžio vėžio.

Tačiau, mūsų dabartinis tyrimas tik pateiktas preliminarūs duomenys ir dar vienas patvirtinimas, reikia atlikti tyrimą, kad patikrintų mūsų duomenis ex vivo ir in vitro. Tai sistemingas požiūris gali padėti mums ieškoti vėžio patogenezės ir suteikti teorinį pagrindą ieško romano strategiją gydyti skrandžio vėžiu ateityje.

Pagalbinė informacija
S1 lentelę. Charakteristikos pacientų
Doi:. 10,1371 /journal.pone.0116979.s001
(DOC)
S2 lentelė. . Santrauka 980 diferencijuotai išreikštų genų skrandžio vėžio audiniuose, palyginti su tolimų normalių audinių
genų ekspresijos lygis skrandžio vėžio audiniuose vs tolimų normaliuose audiniuose buvo bent 1,5 karto skiriasi su p-reikšmė. ≪ 0,05
doi: 10,1371 /journal.pone.0116979.s002
(XLSX)
S3 lentelė. . Santrauka 45 atskirtinai išreikštų miRNAs skrandžio vėžio audinių sritis lyginant su tolimųjų normaliuose audiniuose
lygiai mirna išraiškos skrandžio vėžio audinių vs tolimas normaliuose audiniuose buvo ne mažiau kaip 1,5 karto skiriasi su p-reikšmė < 0,05.
Doi: 10,1371 /journal.pone.0116979.s003
(XLSX)
S4 "lentelė. Santrauka 105 diferencijuotai išreikštų genų TFS reguliavimo tinklas skrandžio vėžio audiniuose
Doi:. 10,1371 /journal.pone.0116979.s004
(docx)

Padėka

dėkojame Medjaden biologijos Limited (Honkongas, Kinija) redagavimui ir korektūra šį rankraštį.

Other Languages