PLoS ONE: Измененная экспрессия индуцированного гипоксией фактора-1alpha (HIF-1) и его регуляторных генов в рак желудка Tissues

Абстрактный
<р> Тканевая гипоксия индуцирует перепрограммирование клеточного метаболизма и может привести к нормальной трансформации клеток и прогрессирование рака. Индуцированного гипоксией фактор 1-альфа (HIF-1α), ключевой фактор транскрипции, играет важную роль в развитии рака желудка и прогрессии. Целью данного исследования являлось изучение основной регулирующей сигнального пути в развитии рака желудка с использованием образцов тканей желудка рак. Интеграция профиля экспрессии генов и транскрипционных базы данных регуляторный элемент (TRED) преследовалась для идентификации HIF-1 ↔ пути генов NFκB1 → BRCA1 → STAT3 ← Stat1 и их регулируемых генов. Данные показали, что были 82 дифференцированно выраженные гены, которые могут регулироваться этими пятью факторами транскрипции в желудочном раковых тканях и эти гены, сформированные 95 режимов регулирования, среди которых семь генов (MMP1, timp1, TLR2, FCGR3A, irf1, ФАС, и TFF3 ) были молекулы ступиц, которые регулируются по крайней мере, двух из этих пяти факторов транскрипции одновременно и были связаны с гипоксией, воспаления и иммунных расстройств. ПЦР в реальном времени и вестерн-блот показал увеличение HIF-1 в мРНК и уровня белка, а также timp1, TFF3 в уровнях мРНК в желудочном раковых тканях. Данные являются первое исследование, чтобы продемонстрировать HIF-1-регулируемых факторов транскрипции и их соответствующие сетевые гены рака желудка. Дальнейшие исследования с большим размером выборки и более функциональных экспериментов необходимо, чтобы подтвердить эти данные, а затем перевести в клиническую поиска биомаркеров и стратегия лечения рака желудка
<р> Образец цитирования:. Ван J, Ni Z, Дуань Z, Ван G , Li F (2014) Altered Экспрессия индуцированного гипоксией фактор-1alpha (HIF-1) и его регуляторных генов в рак желудка тКАНЕЙ. PLoS ONE 9 (6): e99835. DOI: 10.1371 /journal.pone.0099835
<р> Редактор: Pankaj К. Сингх, Университет штата Небраска медицинский центр, Соединенные Штаты Америки
<р> Поступило: 10 января 2014 года; Принято: 19 мая 2014 года; Опубликовано: 13 июня 2014
<р> Copyright: © 2014 Wang и др. Это статья с открытым доступом распространяется в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution, которая позволяет неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе, при условии, что оригинальный автор и источник кредитуются

Финансирование:. Эта работа была частично поддержана грантами от Национального фонда естественных наук Китая (̭20108025 и № 81271897), Специализированный научно-исследовательский фонд докторской программы высшего образования Китая (É10061120093), Китай докторант научного фонда (É10491311 иÉ2T50285), Фонд Цзилинь Департамента здравоохранения провинции (É1Z049), Фонд провинции Цзилинь Департамента науки и технологий (É30522013JH иÉ40414048GH) и Бетьюна Норман программы Цзилинь университета (É2219). Доноры не играет никакой роли в дизайн исследования, сбора и анализа данных, решение о публикации или подготовки рукописи
<р> Конкурирующие интересы:.. Авторы заявили, что не существует никаких конкурирующих интересов

Введение
<р> рак желудка является четвертым наиболее распространенным видом рака и второй ведущей причиной рака, связанных смерти в мире, которая затрагивает около 800000 человек и 65000 случаев смерти, связанных с раком ежегодно [1]. Предыдущие исследования показали, что аберрантное клеточный метаболизм является ключевым элементом в процессе онкогенеза и рака прогрессии [2], [3]. Специально, перепрограммирование энергетического метаболизма была включена в качестве новой отличительной чертой рака [4] и аномального энергетического метаболизма обнаруживается в различных рака человека, то есть, раковые клетки будут перепрограммировать их метаболизм увеличением гликолиза вместо митохондриального окислительного фосфорилирования генерировать клетки энергии [5]. Тканевая гипоксия является решающим движущей силой приводит к клеточного метаболизма reprograming [6]. Под гипоксией окружающей среды, клеточная гликолиза индуцируется и приводит к увеличению пролиферации клеток и, в свою очередь, образуя порочный круг гипоксией пролиферации возрастающей гипоксии, которые способствуют трансформации клеток и прогрессии рака [7]. На уровне генов, индуцированного гипоксией фактор-1 (HIF-1) является основным чувствительный к кислороду активатор транскрипции и помогает клеткам адаптироваться низкого парциального давления кислорода (гипоксия) [8]. HIF-1 состоит из экспрессирован -субъединицы и индуцированного гипоксией альфа-субъединицей. Последнее (HIF-1α) только стабилизируется в условиях гипоксии и регулирует HIF-1 транскрипционной активностью [9]. На сегодняшний день, HIF-1α показано активировать несколько генов-мишеней, которые включают в важнейших аспектов биологии рака, в том числе эритропоэза, ангиогенез, метаболизм глюкозы, клеточной пролиферации /выживания и апоптоза [10]. HIF-1α могут взаимодействовать с различными другими связанных с раком транскрипционных факторов (ТФ) и образуют сложную TF-транскрипции гена регуляторной сети во время развития рака и прогрессии. Таким образом, концепция не удивительно, что поднятый раковые клетки имеют дифференциальные и патологические паттерны транскрипционных по сравнению с нормальными клетками [11]. Предыдущие исследования показали, повышающая регуляция экспрессии HIF-1 в раковых тканях желудка и клеток [12], [13], в то время как именно базовые регуляторные механизмы, еще предстоит определить. Таким образом, в данном исследовании мы использовали в Affymatrix экзона Массивы для определения профиля экспрессии генов в дифференциальной желудка раковых тканей, и проводили ПЦР в реальном времени и Вестерн-блот-анализ для проверки данных. Кроме того, мы построили аберрантную TF-транскрипции гена регуляторную сеть, связанную с экспрессией HIF-1 путем интеграции транскрипционный регуляторный элемент базы данных (TRED) [14] и ген профиль экспрессии с помощью программного обеспечения Cytoscape. Это исследование могло бы определить систематическое изложение соответствующих режимов регуляции транскрипции, связанных с гипоксией и обеспечивают глубокую информацию для дальнейшего поиска биомаркеров и новой стратегии лечения рака желудка.

Результаты и обсуждение

профилирование дифференцированно выраженные гены рака желудка по сравнению с нормальными тканями
<р> для того, чтобы определить дифференциально выраженные гены рака желудка, мы использовали Affymatrix экзона Массивы, которые содержат 17800 генов человека к профилю пять пар рака желудка и нормальных тканей (информация пациентов были показали в таблице S1). Мы нашли в общей сложности 2546 дифференцированно выраженных генов, из которых 2422 были до регулируемых и 124 были вниз регулируемых (Таблица S2). В частности, был значительно высокий уровень экспрессии HIF-1α в желудочном раковых тканей по сравнению с соседними нормальными тканями (P &ЛТ; 0,01). Мы также проверил достоверность данных микрочипов, выполнив количественное в режиме реального времени RT-PCR и вестерн-блот еще в 10 пар рака желудка по сравнению с нормальными тканями (информация пациентов были показавших в таблице S1). Экспрессия мРНК HIF-1α показала 2,55 ± 0,56 раза повышающую регуляцию в опухолевых тканях против нормальных (р < 0,01); Вестерн-блот анализ показал четкое разделение между относительной плотностью белка HIF-1 в раковых тканях (0,41 ± 0,24) по сравнению нормальных (0,17 ± 0,15) с р &ЛТ; 0,01, результаты можно увидеть на рисунке 1 и S1. Действительно, предыдущее исследование показало, что HIF-1α был Повсеместно выражается в человеческих и мышиных тканях при гипоксии [15] и в желудочном раковых тканей [12], [13], избыточная экспрессия которого была связана с плохим прогнозом у больных раком желудка [12 ], [13]. Таким образом, мы дополнительно анализировали HIF-1α избыточная экспрессия ассоциированных с ТФ и их потенциальные гены с таргетингом в желудочном раковых тканей.

Идентификация HIF-1α сверхэкспрессии-ассоциированной ТФ и их потенциальные гены с таргетингом в желудочном раковых тканей
<р> для идентификации HIF-1α избыточная экспрессия ассоциированных с ТФ и их потенциальные гены ориентируетесь, транскрипционный регуляторный элемент базы данных (тред) предоставляет уникальный инструмент для анализа и цис
- и транс
- регуляторные элементы у млекопитающих, который помогает лучше понять всеобъемлющие правила генов и регуляторных сетей, особенно на уровне транскрипционных правил. Таким образом, используя профиль экспрессии генов интеграции и нормативную информацию от TRED, мы проанализировали HIF-1 и четыре других HIF-1α-связанные факторы транскрипции (т.е. NFκB1, BRCA1, STAT3 и STAT1), которые все были повышающей регуляции при раке желудка ткани и обнаружили, что они сформировали эти TF-генных регуляторных сетей с 82 генов, 79 из которых были до регулируемых и 3 были вниз регулируемых (таблица S3). На рисунке 2 показано анализ би-кластеров этих 82 генов, дифференциально экспрессирующихся в раковых тканях желудка по сравнению с нормальными тканями.
<Р> После этого, база данных для аннотаций, визуализации и Integrated Discovery (DAVID) [16] был применен для функционала аннотаций из этих 82 генов, выраженных по-разному. Мы перечислили топ четыре класса болезней, которые связаны с этими 82 аберрантных генов (таблица 1) и обнаружили, что самый значительный класс рака с 29 генов с последующим инфицированием (18 генов), сердечно-сосудистой системы (25 генов) и иммунные заболевания (26 генов) .

Выявление рака желудка, связанных фактора транскрипции гена (TF-гена) сеть <р> на основе транскрипционного регуляторного элемента базы данных и генов профиля экспрессии, мы построили транскрипционную регуляторную сеть, связанную с HIF- 1α ↔ NFκB1 → BRCA1 → STAT3 ← STAT1 с этих 82 генов в тканях желудка рака. Наши данные показали, что эти 82 генов могут образовывать 95 различных режимов регулирования (рис 3а) и подробная TF-гена режима регулирования информация приведена в Таблице S4.
<Р> Для того, чтобы лучше понять регуляторную сеть, мы построили краткая структура сети (рис 3B). Транскрипционные факторы HIF-1α ↔ NFκB1 → BRCA1 → STAT3 ← STAT1 смогли сформировать рамки регулирующей сети, с помощью которых непосредственно регулируется 21, 45, 2, 12 и 10 генов, соответственно. NFκB1 непосредственно регулируется HIF-1, и это было верно, что большинство регулирующей сети непосредственно регулируются HIF-1 (21/82) и NFκB1 (45/82), ключевых регуляторов, связанных с гипоксией и воспаление при раке [ ,,,0],17]. Рак желудка характеризуется тканевой гипоксии и хронического воспаления (например, HELICOBACTER
пилори инфекции). В нашем текущем исследовании, HIF-1α была значительно повышающей регуляции при раке желудка по сравнению с соседними нормальными тканями (P < 0,01). Кроме того, наши текущие данные показали, что экспрессия более 20 генов, которые непосредственно регулируются HIF-1 был изменен в желудочном раковых тканей, в том числе NFκB1, ключевой молекулы регулятора воспаления и рака [18] и адресности NFκB могут быть полезны в химиопрофилактики различных злокачественных опухолей человека [19].
<р> ниже по потоку от регуляторным путем сети в основном регулируется STAT3 (12/82) и STAT1 (10/82), члены преобразователя сигнала и активатора транскрипции семейства ( STATs). STATs сигнализации с Jak канонический путь регулировать гены, которые участвуют во многих физиологических процессах, путем передачи сигналов от клеточной мембраны к ядру [20]. Для регулирования паракринной сигнализации цитокина и изменения в метастазами, STAT3 оказывает как опухоль внутренних и внешних эффектов [21]. Ориентация Jak-STAT3 сигнальный путь рассматривается как потенциальной терапевтической стратегии, особенно в контексте воспаления опухоли и иммунитета [21]. Непрерывное дерегулирование генов с постоянно активированной NFκB и STAT3 в опухоли микросреда два важных аспекта для воспаления и злокачественной прогрессии [17]. Предыдущее исследование показало, совместный эффект STAT3 и HIF-1 на активацию генов при гипоксии среды в клетках карциномы почечных клеток [22]. Конкретный механизм активации Jak-STAT, особенно STAT3 при раке желудка еще предстоит определить, хотя наши текущие данные показали значительно более высокий уровень JAK1, STAT3 и экспрессии STAT1 в желудочном раковых тканей.

Функция анализа ступицы -genes
<р> фактор транскрипции данный может регулировать десятки, если не сотни, генов-мишеней, в то время как один ген может регулироваться несколькими различными ТФ в генных регуляторных сетей. Таким образом, мы предположили, что гены ступиц регулируется несколькими факторами транскрипции одновременно при раке желудка, которые могут иметь синергетический эффект на организм человека канцерогенеза. В настоящем исследовании мы определили семь генов (включая ММР1, timp1, TLR2, FCGR3A, irf1, ФАС и TFF3), которые могут быть непосредственно регулируется по меньшей мере двумя ключевыми факторами транскрипции, большинство из них являются узловые узлы, связывающие с NFκB1 и STATs путь (Рисунок 4). Так как факторы транскрипции регулируют гены-мишени через транскрипцию зависит таким образом, чтобы модулировать их экспрессию мРНК, здесь мы провели QRT-PCR для изучения экспрессии timp1 и TFF3 мРНК, две целевые гены HIF-альфа Относительная экспрессия timp1 и TFF3 мРНК 1,58 ± 0,25 и 2,16 ± 0,59 раза вверх регулируется в десяти опухоли против нормальных тканей, соответственно (рисунок 1).
<р> Кроме того, семейство матричных металлопротеиназ (ММР) является основной внеклеточный матрикс ремоделирования ферменты, активность которого является результатом взаимодействия опухолевых клеток и опухолевых микросреды и жестко контролируется транскрипционной активации, в том числе сложной активации протеолитическим каскадом, а также эндогенной системы тканевых ингибиторов металлопротеиназ (ТИМП) [23]. MMP1 Сообщалось, что принимать участие в желудочном раковых клеток вторжения [24]. Кроме того, TLR2 является членом Toll-подобных рецепторов и играет фундаментальную роль в признании патогенного и активации врожденного иммунитета путем активации NFκB. TLR2 может функционировать в качестве инициатора для придания Инфицированный или поврежденных клеток второй шанс перерасти в раковые клетки и неконтролируемой клеточной пролиферации [25]. В то же время, фрагмент Fc IgG из, низкое сродство IIIa рецепторов (FCGR3A, также известный как CD16a) принадлежит к семейству гамма-рецептор Fc (FCGR). FCGR3A
полиморфизм был связан с предрасположенностью к определенным аутоиммунных заболеваний и FCGR3A играет важную роль в удалении иммунных комплексов из организма, а также участвует в цитотоксических реакций против опухолевых клеток и инфекционных агентов [26]. Интерферон регулирующий фактор (МАФ) -1 также иммунное активной молекулы и регулятора воспалительного процесса, было обнаружено, что активация IRF-1 и NF-kB, которые должны одновременно активировали в меланоме [27]. Кроме того, полиморфизм фактора трилистника 3 ( TFF3
) промотор были связаны с желудочным восприимчивости рака [28] и TFF3 регулируется как HIF-1 и NFκB [29]. Сверхэкспрессия TFF3 был независимым показателем общей выживаемости больных раком желудка [30]. Опять же, ФАС (также известный как TNFSF6 /CD95 /Apo-1) принадлежит фактор некроза опухоли рецепторов суперсемейства (элемент 6), а также играет существенную роль в регуляции внешнего пути апоптоза [31]. Снижение экспрессии ФАС было связано с повышенным риском развития рака путем понижающей регуляции FAS-опосредованного апоптоза [32]. Тем не менее, наши текущие данные показали противоречивую высокий уровень экспрессии FAS в раковых тканях желудка рекламы необходимы дальнейшие исследования, чтобы подтвердить это. В целом, изменение экспрессии этих генов в тканях желудка рака нуждается в дальнейшей проверке в качестве биомаркеров для диагностики рака желудка и прогноза. Эти гены играют решающую роль в воспалении и иммунном связанной с заболеванием, которое может также указывать значение Helicobacter Pylori
инфекции в развитии рака желудка и прогрессии.

Материалы и методы

Ткань образцы

в общей сложности 15 больных раком желудка были набраны для рака и отдаленного сбора нормальной ткани из первой больницы университета Цзилинь, Чанчунь, Китай. Данное исследование было одобрено Комитетом по этике Коллегии основных медицинских наук, университета Цзилинь по каждому пациенту был согласие в письменной форме с информированного согласия. Данные были проанализированы анонимно. Все ткани были взяты из комнаты хирургии и быстро замораживают и хранят в жидком азоте в течение 10 мин после резекции. TNM и гистологической классификации были проведены в соответствии с Всемирной организацией здравоохранения критерии (ВОЗ).

Выделение РНК и микрочипов гибридизации и сканирования
<р> Tissue РНК выделяли с помощью Trizol (Invitrogen, CA, USA) и дополнительно очищали с помощью RNeasy Mini Kit (Qiagen, Дюссельдорф, Германия) в соответствии с инструкциями изготовителя. Концентрация РНК затем определяли с использованием UV2800 УФ-спектрофотометра (UNIC, Нью-Йорк, США) с соотношением A260 /A280 между 1.8~2.0 и концентрации РНК составляла от 100 нг /мкл до 1 мкг /мкл.

GeneChip Человека Экзон 1.0 ST (Affymetrix, Калифорния, США) использовали в профиль дифференцированно экспрессируемых генов в опухолевых тканях желудка по сравнению с нормальными в соответствии с протоколом, предоставленной Affymetrix (P /N 900223). Вкратце, использовали 1 мкг матричной РНК в противоположном направлении транскрипции в кДНК и кДНК-образцы переваривали на фрагменты кДНК с эндонуклеаз и затем помечена мечении ДНК реагентом, предоставленной Affymetrix. После этого меченые образцы кДНК использовали в качестве зондов для гибридизации с чипов массива путем инкубирования при 45 ° С и вращали при 60 оборотах в минуту в течение 17 ч. После промывки и окрашивали чипы После гибридизации чипы были отсканированы с использованием GeneChip Scanner3000 с GeneChip операционное программное обеспечение (ГСНК). Все инструменты, чипсы, и реагенты были приобретены у Affymetrix.

Анализ дифференциально экспрессируемых генов при раке по сравнению с нормальными тканями
<р> GeneChip Операционная система была применена для анализа чипов и извлечь исходные изображения сигнала данные. В GEO датасеты NCBI номером нашего исследования является: GSE56807. Необработанные данные сигнала затем импортированы и проанализированы с помощью алгоритма Limma определить дифференциально выраженные гены. Линейные модели и эмпирические методы Байеса должны были анализировать данные. Это предотвратило ген с очень небольшим изменением от кратном быть оцененным в качестве дифференциально экспрессируются только из-за случайного небольшого остаточного SD. Полученные значения P были скорректированы с использованием алгоритма BH FDR. считались Гены быть значительно дифференцированно выражены, если оба значения FDR был &л; 0,05 (контроль ожидаемого FDR не более чем на 5%) и экспрессии генов показали по крайней мере, в 2 раза изменения между раком и их соответствующие нормальные ткани с Log2FC > 1 или log2FC &л; -1, P-значение &л; 0.05.

Количественные в режиме реального времени RT-PCR
<р> Для анализа QRT-PCR, менее 5 мкг тотальной РНК подвергали обратной транскрипции в кДНК с 1 й нити кДНК Synthsis Kit (Takara , Далянь, Китай); экспрессия мРНК для человеческого HIF-1, timp1 и TFF3 были исследованы QRT-PCR с SYBR Премикс Ex Taq (Takara, Далянь, Китай) и Applied Biosystems 7300 Fast Real-Time PCR System. Относительную экспрессию мРНК нормализовали к бета-актина выражение с помощью сравнительного метода Ct (2 -ΔΔCt, Δ CТ = Ct <суб> целевой Ct <суб> β-актина, ΔΔCt = Δ CТ <суб> опухоль Δ CТ <к югу> нормально). Все праймеры были разработаны с Primer Premier 6 Программное обеспечение, последовательности праймеров для амплификации приведены в таблице 2. Данные из QRT-ПЦР анализировали с помощью GraphPad Prism версии 5.0, различия между группами были статистически оценены выборки из Стьюдента-теста Стьюдента при р значение &л; 0,05 рассматривается как значительное

Вестерн-блот анализ
<р> около 1 мм ^{3 образцов ткани были отполированы с жидким азотом, затем гомогенизируют в буфере для лизиса клеток (Beyotime, Китай) в. 4 ° с в течение 30 мин, удаляют остатков клеток путем центрифугирования при 10000 оборотах в минуту в течение 20 мин в 4 ° с. Концентрацию белка анализировали с помощью белкового анализа Брэдфорда (Bio-Rad, США). Весь белок был отделен с 10% SDS-PAGE, а затем переносили на PVDF мембрану (0,45 мкм) в течение 2 ч. Через 2 ч после блокирования 5% молока в TBST, инкубируют мембрану с мышиной анти-HIF-1 (Santa Cruz, CA, США) в разведении 1:200 и мышиного антитела против бета-актина (Proteintech, США) в 1: 2000 разбавление в 4 ° с в течение 12 ч и затем 2 ч инкубации с козьим антителом против мышиного IgG (Proteintech, США) в разведении 1:2000. После промывки с помощью TBST, обнаружены мембранные сигналы с помощью усиленной хемилюминесценции ECL (Beyotime, Китай). Image J программного обеспечения был применен для количественного анализа HIF-1α интенсивностей сигналов с нормализуют бета-актина уровней. Данные были проанализированы с помощью GraphPad Prism версии 5.0, различия между группами были статистически оценены выборки одного Стьюдента-теста Стьюдента с значение р &ЛТ; 0,05 рассматривается как значительное}

Построение сети гена фактора транскрипции основанный на экспрессии генов. профиль и транскрипционный
регуляторный элемент базы данных <р> фактор транскрипции (TF) генная сеть была построена на основе профиля экспрессии генов и транскрипционных базы данных регуляторный элемент (TRED) с использованием программного обеспечения Cytoscape в соответствии с нормативно-взаимодействия и значения дифференциальной экспрессии каждого TF и ген. Матрица смежности ТФ и генов было сделано соотношениями атрибутов между всеми генами и ТФ. Эллипс в сети TF-гена представлены гены с красным (повышающей регуляции) и зеленым (вниз регулируется), треугольники представляет факторы транскрипции. Отношения между ТФ и их целями были представлены стрелками, направление стрелки было от источника до цели.

Анализ генов, ассоциированных с заболеванием и ген пути аннотацию

База данных для аннотации, Визуализация и Integrated Discovery (DAVID) функциональная аннотация программного обеспечения была применена для анализа функционального обогащения аберрантных генов. Опция "GENETIC_ASSOCIATION_DB_DISEASE_CLASS" при условии, что информация о болезни обогащения ассоциации кластеров генов. Мы выбрали "GENETIC_ASSOCIATION_DB_DISEASE_CLASS" для идентификации обогащения класса болезни и "KEGG_PATHWAY" для обогащения путь с помощью метода Benjamini, определяющим значительное score≥1.3 обогащения.

Поддержка Информация рис S1
.
Вестерн-блот-анализ HIF-1 в 10 пар рака желудка и нормальных тканей
DOI:. 10,1371 /journal.pone.0099835.s001
(DOC)
таблице S1.
Пациенты данные
DOI: 10.1371. /journal.pone.0099835.s002
(DOC)
Таблица S2.
Резюме 2546 дифференцированно выраженных генов в тканях желудка рака по сравнению с отдаленными нормальными тканями. уровни экспрессии генов в раковых тканях желудка против далеких нормальных тканей были по крайней мере в 2 раза отличается с р-значение < 0,05
DOI:. 10,1371 /journal.pone.0099835.s003
(XLSX)
Таблица S3.
Резюме these82 дифференцированно выраженных генов в сети с TF-регуляторная в желудочном раковых тканей
DOI:. 10,1371 /journal.pone.0099835.s004
(XLSX)
Таблица S4.
95 режимов регулирования, образованных 82 дифференциальных генов в TF-генной сети. Вся информация регулирования была получена из транскрипционного регуляторного элемента базы данных (TRED)
DOI:. 10,1371 /journal.pone.0099835.s005
(XLSX)

Выражение признательности
<р> Мы также благодарим Medjaden Bioscience Limited (Гонконг, Китай) для редактирования и корректуры эту рукопись.

• PLoS ONE: Моделирование Discovery Swansons Литературно-Based: Anandamide Лечение Тормозит рост клеток рака желудка в пробирке и в…
• PLoS ONE: интерлейкин 17А Содействует рака желудка инвазивности через NF-kB опосредованной матриксных металлопроте…