PLOS ONE: A superexpressão de E2F mRNAs Associated com câncer gástrico Progressão Identificado pelo Fator de Transcrição e miRNA Co-Regulamentação Rede Analysis

Abstract

A expressão dos genes é regulada nos níveis de transcrição e tradução; Assim, ambos os fatores de transcrição (TFS) e microRNAs (miRNA) desempenham um papel na regulação da expressão gênica. Este estudo perfilado mRNAs expressos diferencialmente e miRNAs em tecidos com câncer gástrico para construir um miRNA rede de co-regulação TF e para identificar genes alterados na progressão do cancro gástrico. Um total de 70 casos de câncer gástrico e emparelhados tecidos normais adjacentes foram submetidos a cDNA microarray e analisa miRNA. Obtivemos 887 up-regulada e 93 genes regulados negativamente e 41 sub-regulada e 4 miRNAs regulados positivamente em tecidos de câncer gástrico. Usando a transcrição Regulatory Elemento de banco de dados, obteve-se 105 genes que são regulados pela família E2F de genes e usando ferramentas TargetScan, Miranda, miRDB e miRWalk, previmos potenciais genes de segmentação destes 45 miRNAs. Nós, então, construiu-se o TF relacionados com E2F e rede de gene co-regulação miRNA e identificou 9 hub-genes. Além disso, descobrimos que os níveis de E2F1, 2, 3, 4, 5, e 7 ARNm associados com a capacidade de invasão de células de cancro gástrico, e foi associada com a diferenciação do tumor. Estes dados mostraram sobre-expressão de E2F mRNAs associados à progressão do cancro gástrico

Citation:. Zhang X, Ni Z, Duan Z, Xin Z, Wang H, Tan J, et al. (2015) sobre-expressão de E2F mRNAs Associated com câncer gástrico Progressão Identificado pelo fator de transcrição e de co-regulação Análise de Redes miRNA. PLoS ONE 10 (2): e0116979. doi: 10.1371 /journal.pone.0116979

Recebido: 30 de setembro de 2014; Aceito: 17 de dezembro de 2014; Publicação: 03 de fevereiro de 2015

Direitos de autor: © 2015 Zhang et al. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos da Licença Creative Commons Attribution, que permite uso irrestrito, distribuição e reprodução em qualquer meio, desde que o autor original ea fonte sejam creditados

Disponibilidade de dados: Todos os dados relevantes estão dentro do papel e seus arquivos de suporte de informação. Os dados foram depositadas no banco de dados GEO, sob o número de acesso GSE63089

Financiamento:. Este trabalho foi apoiado em parte pelas bolsas do National Natural Science Foundation da China (̭20108025 eQ.472.662), Fundação da Província de Jilin Departamento de ciência e Tecnologia (É30522013JH eÉ40414048GH) e do Programa de Bethune Norman, da Universidade de Jilin (É2219). Os autores também agradecer ao Medjaden Bioscience Limited (Hong Kong, China) para edição e revisão deste manuscrito. Os financiadores não tiveram nenhum papel no desenho do estudo, coleta de dados e análise, decisão de publicar ou preparação do manuscrito

CONFLITO DE INTERESSES:.. Os autores declararam que não existem interesses conflitantes

Introdução

o câncer gástrico ainda é um dos problemas de saúde mais significativos nos países em desenvolvimento, como na China, embora sua incidência está a diminuir gradualmente nos países ocidentais. No geral, o câncer gástrico é contas para o quarto de incidência e a segunda das taxas de mortalidade entre todos os cânceres no mundo [1-3]. fatores de risco de câncer gástrico incluem infecção por Helicobacter pylori, o consumo frequente de alimentos defumados, peixe salgado e carne e legumes em conserva, fumo de tabaco, obesidade, ou gastrite crônica. Esses fatores de risco poderia coordenar para manipular a expressão do gene ou mutação ou alterações epigenéticas e, eventualmente, resultar no desenvolvimento do câncer gástrico. Até à data, um grande corpo de conhecimento acumulado sobre as alterações moleculares associados com câncer gástrico, como ARID1A, TP53 [4], PTGER4, PRKAA1, ZBTB20 [5] e PLCE1 [6]. No entanto, o mecanismo subjacente para a carcinogénese gástrica diferentes genes mediada continua a ser definida. Assim, é crucial para investigar mais patogénese molecular de cancro gástrico utilizando a abordagem da biologia sistemática, tais como a construção da rede de genes expressos diferencialmente-regulação para identificar o gene de via de sinalização importantes ou durante o desenvolvimento do cancro gástrico ou a progressão.

a expressão genética é regulada nos níveis de transcrição e tradução. Ao nível da transcrição, factores de transcrição de gene (TFS) desempenham um papel importante na regulação da expressão do gene humano, enquanto poderia miARN no nível pós-transcrição de ARNm regular a tradução e meia-vida. Especificamente, a TFS são proteínas que se ligam a sequências de ADN específicas e, assim, controlar a transcrição do gene. MiARN é uma classe de ocorrência natural de pequenos RNAs não codificantes com 18 a 22 nucleótidos de comprimento e funcionalmente, miARN pode adicionar-transcricionalmente a expressão da proteína silêncio por ligação a transcritos do gene alvo complementar, degradando desse modo, estes RNAs mensageiros ou inibindo-os de traduzindo-se em proteínas. Assim, tanto TFs e miARN pode regular os genes em diferentes fases de expressão do gene e pode formar um circuito de realimentação e uma rede de regulação complicadas para controlar firmemente a expressão do gene. A este respeito, o estudo desta rede de transcrição poderia nos ajudar a entender a homeostase celular e processo fisiológico, função biológica, e um mecanismo de doenças. Até à data, um número de estudos demonstraram a regulação do gene de TFs e miARN no cancro gástrico, tais como o factor nuclear kappa B [7], FoxM1 [8], hipoxia-inducible factor 1 [9], e miR-7 [10] , miR-375 [11], miR-125b, miR-199, miR-100 [12]. Com efeito, miARN expressão aberrante ou TF contribui para a carcinogénese humana [13]. Portanto, no presente estudo, foram investigados o papel dos factores de transcrição e de miARN combinados na regulação da expressão de genes em cancro gástrico em associação com a progressão do cancro gástrico. Nós detectado pela primeira vez expressão diferencial de genes e miRNAs em amostras de tecido de câncer gástrico e analisou-los bioinformatically para formar a rede reguladora TF-miRNA relacionar expressão de mRNAs da família E2F no câncer gástrico. Em seguida, confirmou expressão E2F para a associação com a progressão do cancro gástrico.

Materiais e Métodos

Pacientes e amostras de tecido

Este estudo foi aprovado pelo Comitê de Escola de Medicina Básica de Ética Ciências, Universidade de Jilin e cada paciente foi consentido em um formulário de consentimento informado. Depois disso, nós inscritos 70 pacientes com câncer gástrico pela Universidade de Jilin (Changchun, China) entre Abril de 2012 e Outubro de 2014. Todos os pacientes recebeu qualquer tratamento pré-operatório, como quimio ou radioterapia. Ambos tumorais distantes e tecidos normais foram obtidas a partir da sala de operação e armazenado em azoto líquido dentro de 10 min.

isolamento de RNA e preparação de miARN

O ARN celular total foi isolado a partir de amostras de tecidos, utilizando o reagente Trizol (Invitrogen, Carlsbad, CA, EUA) e, em seguida, adicionalmente purificado utilizando um kit RNeasy Mini (Qiagen, Dusseldorf, Germany). A concentração de RNA foi então determinada usando o Multi-Espectrofotómetro de volume Sistema Epoch (BioTek, Vermont, EUA). Depois disso, miARN foi isolado a partir destas amostras de ARN utilizando o kit de isolamento miRvana miARN (Ambion, Austin, TX, EUA).

Exão microarray

Neste estudo, nós primeiro perfilado de expressão de genes entre 45 cancro gástrico e amostras normais adjacentes emparelhados tecido usando o Affymatrix Gene Chip Exon Arrays 1.0 ST (Affymatrix, CA, EUA). Especificamente, 1 ug amostra de ARN foi transcrito reversamente em ADNc e estas amostras de cDNA foram então digerido em fragmentos de cDNA com as endonucleases e marcado com o reagente de marcação de ADN utilizando ADN Labeling Kit (Affymatrix, CA, EUA). Os modelos de ADNc marcadas foram utilizados como sondas para hibridar com o Affymatrix Gene Chip arrays Exon 1,0 ST numa condição de 45 ° C de incubação e de rotação a 60 rpm durante 17 h. Depois disso, as matrizes foram lavadas e digitalizados usando Gene Chip Scanner 3000 com Gene Software Operacional Chip (GCOS).

Mirna análise microarray

Nós também perfilado os miRNAs diferencialmente expressos em câncer gástrico e 15 emparelhados amostras de tecidos normais adjacentes usando matriz Affymatrix Gene Chip microRNA. Similar aos experimentos de microarranjos de cDNA, as sondas de miARN utilizando ARN Labeling Kit (Affymatrix, CA, EUA) foram hibridadas com matriz Gene Chip Affymatrix microARN a 45 ° C e rodado a 60 rpm durante 17 h. Depois disso, as matrizes foram escaneados usando GCOS.

Microarray análise de dados

Os dados de microarranjos matérias foram analisadas usando o algoritmo Limma para identificar os genes diferencialmente expressos e miRNAs e analisados ​​então usando os modelos lineares e métodos de Bayes empírico. A t
-teste e correção de Bonferroni foi utilizado para avaliar a significância estatística de cada expressão diferencial. Genes e miRNA foram consideradas significativamente diferencialmente expressos, se p
-Valores < 0,05 e expressão de genes mostrou alterações, pelo menos, 1,5 vezes entre câncer e seus tecidos normais. programa QUBIC (Qualitative BI-Clustering) foi utilizado para agrupar-analisar genes diferencialmente expressos. A idéia básica do algoritmo é encontrar todos os subgrupos de genes com padrões semelhantes de expressão entre alguns subconjuntos de tecidos de câncer e, consequentemente, genes envolvidos em cada tal padrão pode eventualmente ser usados ​​como assinaturas para o câncer de sub-digitação ou armazenamento temporário. Para a nossa análise bi-cluster, temos utilizado os seguintes parâmetros: r = 1, q = 0,06, c = 0,95, o = 100, f = 1 [14,15]. Banco de dados para anotação, visualização e descoberta integrada (David) e Enciclopédia Kyoto de genes e genomas ferramentas (KEGG) foram utilizados para a análise funcional e classificação via destes genes diferentes.

qRT-PCR

RNA celular total a partir de tecidos gástricos cancerosas e normais foram transcritas reversamente em cDNA usando 1 ^{st cadeia de cDNA synthsis Kit (Takara, Dalian, China) de acordo com as recomendações do fabricante. Expressão de E2F1, E2F2, E2F4 e) ARNm foi analisada em 10 cancro gástrico e emparelhado amostras de tecidos normais adjacentes por Q-PCR utilizando SYBR Premix Ex Taq (Takara) e β-actina foi utilizado como um controlo interno. Os primers estão listadas na Tabela 1. Os dados qPCR foram para quantificado usando 2 ΔΔCt métodos.}

A construção da co-regulação rede
TF-miRNA

Depois de análise de dados microarray, obtivemos TFs e os genes-alvo latentes que são regulados pela família E2F através de pesquisa de transcrição Regulatory Elemento de banco de dados (TRED). Além disso, os miRNAs alvo família E2F foi determinada interrogar bases de dados de previsão de quatro alvo, banco de dados ou seja, TargetScan, Miranda, miRDB e miRWalk [16-18]. Nós, então, combinou estes genes e miRNAs diferenciais expressa para construir esta rede de co-regulação TF-miRNA relacionado com a família E2F usando software Cytoscape. Na rede de co-regulação TF-miRNA, definimos nó como um gene hub ou miRNA quando se directamente ligado a mais de dois nós totais na rede.

Análise de mRNAs da família E2F de associação com características patológicas clínica de pacientes com câncer gástrico

Usando a curva ROC (ROC), foram analisados ​​genes diferencialmente expressos que são regulados pelo E2F mRNAs entre câncer gástrico e gene tecidos normais adjacentes emparelhados. Nós, então, selecionados e distinguiu os melhores genes combinados para a associação com características patológicas clínicas usando a análise de regressão logística binária.

A análise estatística

A curva ROC e análise de regressão logística binária foram utilizados para genes diferencialmente expressos que são regulados pelo E2F mRNAs entre câncer gástrico e emparelhados tecidos normais adjacentes. One-way ANOVA foi utilizado para associar entre a família E2F e grau de invasão de células tumorais. o software GraphPad Prism 6 foi realizada para se obter a curva ROC e cálculo de sensibilidade, especificidade e área sob a curva (AUC). SPSS 18.0 software foi utilizado para One-way ANOVA e análise de regressão logística binária. Um valor de p < 0,05 foi considerado estatisticamente significativo

Resultados

Detecção de genes diferencialmente expressos e miRNAs entre câncer gástrico e seus correspondentes tecidos normais

Nós realizada pela primeira vez. a análise Affymatrix Exon Arrays para detectar genes diferencialmente expressos entre câncer gástrico e emparelhado tecido normal adjacente em 45 pacientes (os dados dos pacientes são mostradas na S1 Tabela). O número de acesso GEO conjuntos de dados do NCBI deste estudo foi GSE63089. Usando > 1,5 mudanças dobra como o off-valor de corte, foram identificados 887 up-regulada e 93 genes regulados negativamente (S2 tabela). Análise funcional mostrou que estes genes diferenciais formado principalmente vias de genes, tais como o controlo do ciclo celular, via de sinalização de p53, via o cancro, a interacção-receptor de matriz extracelular, adesão celular, glicólise /gluconeogénese, e a interacção do receptor de citocina (Fig. 1). membros da família E2F desempenham um papel importante durante a G1 do ciclo celular /S transição em células e a expressão do gene de E2F1, 2, 3, 4, 5, e 7 foram todos encontrados superexpressão (p < 0,01) no cancro gástrico neste estudo.

em seguida, nós também realizou a análise de matriz Gene Affymatrix Chip microRNA em 15 casos de câncer gástrico e tecidos normais adjacentes emparelhados (os dados dos pacientes são mostradas na S1 Tabela). O número de acesso GEO conjuntos de dados do NCBI deste estudo foi GSE63121. Encontrámos 41 regulada para baixo e 4 miRNAs up-regulamentados (S3 tabela). FIG. 2 ilustrou a análise de cluster-clusters bi desses 45 miRNAs diferenciais no câncer gástrico versus tecidos normais. Funcionalmente, estes miARNs expressos diferencialmente podiam regular diferentes vias de genes, tais como a actividade do activador de transcrição, ligação de ADN, a actividade do factor de transcrição, a regulação pós-transcricional da expressão génica, e G1 /S do ciclo celular de transição mitótico.

Building e análise da TF-miRNA co-regulação rede
relacionadas com a família E2F

para exibir a rede TF-miRNA co-regulação relacionadas com a família E2F, utilizamos TRED para inquirir TF e alvo latente genes regulados pela família E2F e depois selecionou a diferencialmente expressos TFs e genes alvo latentes em tecidos com câncer gástrico. Encontramos um total de 105 TFs e genes alvo latentes que poderiam ser potencialmente regulados pela família E2F no câncer gástrico (5 down-regulado e 100 genes up-regulamentados, ver S4 tabela), o que poderia formar uma rede de 105 gene após o bi- análise de cluster aglomerados (Fig. 3) a análise mostrou DAVID estes 105 genes são a maioria dos genes relacionados com o ciclo celular (Fig. 4).

em seguida, utilizamos ferramentas on-line TargetScan, Miranda, miRDB e banco de dados miRWalk de prever potenciais genes segmentação destes 45 miRNA e depois fundiu estes genes alvo com estes 105 genes diferencialmente expressos. Encontramos 7 down-regulado e 2 miRNAs up-regulamentados (S3 tabela). Depois disso, nós construímos a rede reguladora TF-miRNA relacionado com o E2F (Fig. 5).

Depois disso, analisamos esta rede regulamentar TF-miRNA relacionado com o E2F e descobriu que E2F1, E2F2 e E2F4 em família E2F desempenham um papel importante neste miARN rede de co-regulação e TF. Três mRNAs sobre-regulados (E2F1, E2F2 e E2F4) dos mRNAs diferencialmente expressos foram validados utilizando PCR em tempo real (RT-PCR). Os resultados demonstraram que E2F1, E2F2 e E2F4 foram excessivamente regulamentado nas amostras de cancro gástrico em comparação com amostras normais. Os resultados de RT-PCR e os dados de microarray são consistentes (p < 0,05, Fig. 6). Além disso, identificou-9-cubo de genes relacionados com a rede de E2F-TF miARN reguladora, que pode ser co-regulados pela TFS (Fig. 7). A análise DAVID destes 9 genes e funções de cubo é mostrada na Tabela 2.

Associação de E2F níveis de mRNA familiar com clínicas características patológicas de pacientes com câncer gástrico

Nós ainda analisada a expressão de E2F mRNAs e em seguida, os associava a clínica características patológicas de pacientes com câncer gástrico. A análise de curvas ROC mostrou que E2F1, 2, 3, 4, 5, e 7 podem ser alvo latente para distinguir tecido de cancro gástrico e às normais (Fig. 8). A combinação de vários mRNAs da família E2F pode melhorar ainda mais a especificidade e sensibilidade da sua distinção entre o cancro gástrico e tecidos normais, após a regressão logística binária de análise (Fig. 8). Além disso, encontramos nível de E2F1, 2, 3, 4, 5, e 7 ARNm associado com profundidade de invasão do cancro gástrico (Fig. 9). Também descobriram que a expressão de E2F tem associado a diferenciação tumoral (Fig. 10).

Discussão

Neste estudo, utilizou-se um valor de corte de 1,5 a mudança vezes, para perfilados mRNAs expressos diferencialmente e miRNAs em tecidos com câncer gástrico, o que é consistente com a maior parte de estudo prévio de cDNA ou miRNA microarrays [19]. Estes mRNAs expressos diferencialmente e miRNAs em tecidos com câncer gástrico maioria estava relacionado à progressão do ciclo celular, especialmente da família E2F. Até à data, os membros de proteínas E2F incluem E2F1- E2F8 e entre eles, E2F1, 2, 3, 4, 5, 7 e as proteínas foram todos significativamente sobre-expresso em cancro gástrico no estudo corrente. Assim, previmos que a família E2F tem funções reguladoras importantes no câncer gástrico. Assim, construímos esta rede TF-miRNA co-regulação relacionadas com a E2F para câncer gástrico com base em nossos dados de microarranjos de perfis. Essa rede contém 105 TFs e seus genes alvo latentes regulamentados (5 regulada para baixo e 100 genes up-regulamentados), que estão relacionados com a família E2F e 9 miRNAs diferenciais (7 down-regulado e 2-regulada miRNAs) (Fig. 5) . Em outras palavras, a família E2F de genes podem actuar sobre estes 105 genes e 9 miARNs para regular a progressão do ciclo celular de cancro gástrico. Na verdade, descobrimos que genes alvo regulados por E2F1 e E2F4 apareceu quantidades de expressão diferencial no câncer gástrico, o que indica que E2F1 e E2F4 é muito provável que ocupam uma parte importante no crescimento do câncer gástrico. Além disso, miRNAs diferencialmente expressos em câncer gástrico foram capazes de regular a expressão de E2F1, E2F2, E2F5 e E2F7, indicando que a expressão de proteínas E2F miRNAs alterados é fatores importantes no desenvolvimento do cancro gástrico ou progressão.

Na verdade, E2F membros da família desempenham um papel importante durante o ciclo de célula de transição G1 /S em células e a sua expressão alterada contribuiu com um número de doenças humanas, incluindo o cancro [20]. Por exemplo, durante o crescimento do cancro gástrico e progressão, as células de cancro vão promover a proliferação de células de tumor, mas inibem a apoptose. Ao nível do gene, o factor de transcrição da família E2F de genes desempenha um papel significativo na regulação do processo do ciclo celular, promovendo a expressão atempada dos genes necessários para a síntese de ADN na transição de fase G1 /S. própria atividade E2F é controlada pela proteína do retinoblastoma (RB) e as proteínas p107 de bolso e p130. Até à data, os membros em proteínas E2F são E2F1-E2F8, incluindo factores de transcrição activados por E2F1-3a, que principalmente regular transição do ciclo celular da fase G0 para S, e factores de transcrição E2F3b-E2F8, que são expressos em células quiescentes ou diferenciadas inibida e prevenir a progressão do ciclo celular [21]. Estudos anteriores demonstraram que a expressão alterada do gene família E2F estava intimamente associado com o crescimento do câncer de mama [22], câncer de ovário [23], o cancro da bexiga [24], câncer colorretal e câncer pancreático [25]. No cancro gástrico, estudos anteriores mostraram que E2F foi expressa de forma anormal e expressão de E2F regulada por miARNs foi associada com a progressão do ciclo celular e apoptose repressão em células de cancro gástrico de suprimir TGFp via supressora de tumores [26]. mutação do gene E2F é também uma das causas da ocorrência do cancro gástrico precoce [27]. Nossos dados atuais são suportados este achado.

No entanto, além da família E2F, TP53, BRCA1 e STAT3 também desempenham um papel importante nesta rede de co-regulação miRNA (Fig. 5) TF e. Por exemplo, TP53is um dos genes mais amplamente estudado e desempenha um papel na regulação da apoptose, a estabilidade genómica, angiogénese e [28]. Um estudo anterior mostrou que p53
mutação diretamente ligado ao desenvolvimento de câncer gástrico [4] e outro estudo mostrou que a restauração da atividade p53 induzida a sensibilidade do câncer gástrico à quimioterapia [29]. BRCA1 é o gene de susceptibilidade de câncer de mama e regula a apoptose celular e reparação de danos ao DNA. BRCA1 desempenha um papel na actividade de reparação de DNA regulação e BRCA1
mutação contribuiu para o desenvolvimento de câncer de mama, câncer de ovário [30], câncer pancreático [31], e câncer gástrico [32]. expressão perdida de proteína BRCA1 foi associada a taxa de sobrevivência pobre de pacientes com câncer gástrico [33]. Nosso estudo mostrou que o ARNm de BRCA1 foi associada com a diferenciação câncer gástrico. Além disso, a STAT3 é um factor de transcrição que é activado em resposta a factores de crescimento e de citoquinas, e contribui para a regulação da proliferação celular, apoptose e a motilidade em células. Estudos anteriores mostraram que a STAT3 foi um factor regulador chave [34] no desenvolvimento do cancro gástrico e que a activação da STAT3 promoveu a sobrevivência de células de tumor e migração [35]. Um estudo utilizou inibidor STAT3 anterior para o tratamento do cancro gástrico e mostrou eficácia [36].

Além disso, miRNAs (miR-125a-5p, miR-331-3p, miR-17, miR-150, miR-155 , miR-27b, miR-31, miR-92a e miR-509-5p), que diferencialmente expressos em câncer gástrico, foram encontrados para regular a expressão de E2F1, E2F2, E2F5 e E2F7 neste estudo (S3 Tabela). Estudos anteriores mostraram que a expressão de miR-125a-5p foi associada a carcinogênese gástrica, visando de E2F3 [37]. MiRNA-331-3p visa diretamente E2F1 e parada de crescimento induzido das células cancerosas gástricas humanas [38]. Além disso, a expressão de miR-155 foi capaz de bloquear a activação de TGF-β1 mediada do Rb e em vez de diminuir a abundância do PRB-E2F1 complexo e elevador G0 /G1 prisão inibidora [39]. clusters de família miR-17 estão a emergir como moduladores chave da sinalização TGF-supressor βtumor em câncer gástrico, através da regulação de p21, expressão do gene alvo E2F1-3 e E2F5 [40-42]. Além disso, o miR-150, miR-31, e miR-92a também foram exibidas intimamente relacionada com o cancro gástrico [43-46]. Embora tenha havido nenhuma relatou sobre miR-509-5p relacionado ao câncer gástrico, miR-509-5p juntou-se ao ciclo de feedback Mdm2 /p53 e regula o crescimento de células de câncer [47]. Estes estudos foram consistentes com os nossos resultados atuais.

Além disso, a relação regulatória entre TF-genes e miRNA-TF podem produzir os efeitos sinérgicos. Com base em nossa rede recém-criada relacionados com E2F TF-miRNA co-regulação, foram identificados 9 hub-genes que envolvem principalmente no ciclo celular e organização cromossomo (Fig. 7). Tomado todos os dados juntos, o nosso estudo indicam que o desenvolvimento de câncer gástrico e progressão estão envolvidos vários genes e novos estudos incidem sobre esses genes como novos alvos para o controle do câncer gástrico.

No entanto, o nosso estudo atual, apenas forneceu uma dados preliminares e um estudo mais aprofundado confirmação é necessária para verificar os dados em ex vivo e in vitro. Esta abordagem sistemática pode ajudar-nos a explorar patogênese do câncer e fornecer a base teórica para a busca nova estratégia para o tratamento de câncer gástrico no futuro.

Informações de Apoio
Tabela S1. Características dos pacientes
doi: 10.1371. /Journal.pone.0116979.s001
(DOC)
Tabela S2. . Síntese de 980 genes expressos diferencialmente em tecidos de cancro gástrico em comparação com os tecidos normais, os níveis de expressão do gene distantes Online em tecidos de cancro gástrico versus os tecidos normais distantes foram pelo menos 1,5 vezes diferente com um valor de p <. 0,05
doi: 10.1371 /journal.pone.0116979.s002
(XLSX)
S3 Tabela. . Síntese de 45 miARNs expressos diferencialmente em tecidos de cancro gástrico em comparação com os tecidos normais distantes
níveis de expressão de miARN em tecidos de cancro gástrico versus os tecidos normais distantes foram pelo menos 1,5 vezes diferente com um valor de p < 0,05.
doi: 10.1371 /journal.pone.0116979.s003
(XLSX)
S4 Table. rede Resumo de 105 genes diferencialmente expressos nas FT-regulação em tecidos com câncer gástrico
doi:. 10.1371 /journal.pone.0116979.s004
(DOCX)

Reconhecimentos

Agradecemos ao Medjaden Bioscience Limited (Hong Kong, China) para edição e revisão deste manuscrito.

• PLOS ONE: níveis urinários de N-nitroso compostos em relação ao risco de câncer gástrico: Resultados do Shanghai Cohort Study
• PLOS ONE: resultados cirúrgicos de 2041 consecutivos Procedimentos gastrectomia laparoscópica para o câncer gástrico: A Grande Escala de Caso de Estudo de controle