Krooninen sairaus

tiivistelmä

Aberrant miRNA ilmaisu poikkeuksellisen moduloi geenin ilmentymistä soluissa ja edistää kasvainten synnyssä ihmisillä. Tässä tutkimuksessa tunnistettiin funktionaalisesti asiaa ilmentyvät eri geenien avulla transkriptiotekijät ja miRNA-co-säänneltyjen verkko analyysi mahasyövän. TF-miRNA yhteissääntelymekanismien verkko rakennettiin tietojen perusteella saadut cDNA microarray ja miRNA ilmentymisen profilointi mahasyövän kudoksiin. Verkosto yhdessä niiden co-geenien analysoitiin Tietokanta Annotation, visualisointi ja integroitu Discovery (DAVID) ja transkription Regulatory Element Database (TRED). Löysimme kahdeksantoista (17 säädelty ja 1 alassäädetty) ilmentyvät eri geenejä, jotka olivat yhdessä säätelevät transkriptiotekijöiden ja miRNA. Kegg polku analyysi paljasti, että nämä geenit olivat osa ekstrasellulaarisen matriksin-reseptorin vuorovaikutus ja fokaalisen adheesion signalointireittejä. Lisäksi, qRT- PCR ja Western blot tiedot osoittivat kasvua COL1A1 ja lasku NCAM1 mRNA: ta ja proteiinia tasot mahasyövän kudoksissa. Siten nämä tiedot toimittanut ensimmäiset todisteet sen osoittamiseksi, että muunnetun geenin verkosto liittyi mahasyövän hyökkäystä. Lisätutkimuksia on suuri otoskoko ja toimivampia kokeita tarvitaan vahvistaa nämä tiedot ja edistää diagnostiikkaan ja hoitoon strategioita mahasyövän.

Citation: Shi Y, Wang J, Xin Z, Duan Z, Wang G Li F (2015) transkriptiotekijät ja microRNA-Co-geenien mahasyövän Invasion

Ex vivo

. PLoS ONE 10 (4): e0122882. doi: 10,1371 /journal.pone.0122882

Academic Editor: Jian-Jun Zhao, Dana-Farber Cancer Institute, Yhdysvallat |

vastaanotettu: 08 marraskuu 2014; Hyväksytty: 24 helmikuu 2015; Julkaistu: 10 huhtikuu 2015

Copyright: © 2015 Shi et al. Tämä on avoin pääsy artikkeli jaettu ehdoilla Creative Commons Nimeä lisenssi, joka sallii rajoittamattoman käytön, jakelun ja lisääntymiselle millä tahansa välineellä edellyttäen, että alkuperäinen kirjoittaja ja lähde hyvitetään

Data Saatavuus: kaikki asiaankuuluvat tiedot kuuluvat paperin ja sen tukeminen Information tiedostoja.

Rahoitus: Tätä työtä tukivat avustuksia National Natural Science Foundation of China (# 81320108025 ja # 81472662). Se tukee myös osittain National Natural Science Foundation of China (# 81271897 ja # 81401712), Jilin Key Laboratory of Biomedical Materials, Foundation Jilinin maakunnassa Science and Technology osasto (# 20130522013JH ja # 20140414048GH) ja Norman Bethune ohjelma Jilin University (# 2012219).

kilpailevat edut: kirjoittajat ovat ilmoittaneet, etteivät ole kilpailevia intressejä ole.

Johdanto

Mahasyöpä on yksi yleisin pahanlaatuisten kasvainten maailmassa, edistää kolmannen syöpään liittyvien kuolemien miesten ja viidennen naisten keskuudessa [1]. Noin kaksi kolmasosaa mahasyövän tapauksista esiintyy kehitysmaissa. Kiinassa, esiintyvyys ja kuolleisuus liittyvät mahasyövän kolmannella sijalla joukossa muita maligniteettien [2], ja on raportoitu, että mahasyövän esiintyy useammin maaseudulla ja suuntaus nuorempien sairastumatta itse viime vuosina [3 ]. Ympäristön (esimerkiksi

helikobakteeri

infektion tai kulutusta savustettu elintarvikkeet) ja geneettiset tekijät (

E-kadheriinin

mutaatio) lisää alttiutta syöpään indusoimalla muutoksia onkogeenien /kasvaimen synnyssä ja /tai epigeneettisellä profile [4]. Muutos nämä kriittiset tekijät johtaa epänormaalin solukasvun säätelyssä, apoptoosin ja erilaistumisen mikä edistää syövän synnyn. Useita geeni säätelyverkkojen koordinoi muutosta normaalin solun kasvainsolu ja ajaa syövän etenemiseen. Kuitenkin tähän mennessä yksityiskohtainen käsitys taustalla useiden geeniregulatiivista verkot patogeneesissä mahasyövän on vielä määriteltävä. Määritteleminen molekyyli- mekanistinen verkkoon liittyvä mahalaukun syövän kehittymisen ja etenemisen voisi parantaa tietämystä syövän syntymistä mahalaukun kudoksissa, mikä tasoittaa tietä uusille ja tehokkaita strategioita ehkäisyyn, diagnosointiin ja hoitoon mahasyövän.

Geenien ilmentyminen soluissa ohjataan sekä transkription ja transkription jälkeisellä tasolla. Transkriptiotekijät (TF: t) koordinoida geenin transkription, kun taas miRNA säätelee geenien ilmentyminen välittämällä transkription jälkeisiä, kuten mRNA: n hajoamisen ja proteiini käännös [5]. Siksi kaikki muutokset miRNA toiminto voi johtaa kehittämiseen syöpää [6,7]. Transkriptiotekijät ovat proteiineja, jotka sitoutuvat tiettyihin DNA-sekvensseihin ja säätelevät transkription geneettistä tietoa DNA: sta mRNA: n [8,9], kun taas miRNA ovat ryhmä pieni ei-koodaavan RNA: n soluissa, ja toiminto RNA hiljentämisen ja post -transcriptional geenin ilmentymisen säätelyyn [10,11]. TF-miRNA geeniregulatiivista verkko määrittää koko geeniekspressioprofiili soluissa jonkin verran. Siksi analyysi TF-miRNA yhteissääntelyjärjestelmien verkkojen mahasyövässä kudoksissa voisi auttaa meitä edelleen tietämystä siitä, miten TF: istä ja miRNA koordinoida geenin ilmentymisen säätelyyn vaikuttavat mahasyövän [12]. Aiemmissa tutkimuksessa olemme profiloitu ilmennetty eri geenien kahdeksankymmentä paria mahakarsinooman-viereisten normaaleissa kudoksissa käyttäen cDNA mikrosiruja [13] ja löysi useita geenejä, joilla on muuttunut ilme, kuten TF: iä. Perustuu tietojen Transkription Regulatory Element Database (TRED) [14], rakensimme ja konsolidoitu TF-geenin sääntelyverkon. Tässä tutkimuksessa olemme profiloitu ilmennetty eri miRNA viidessä paria mahakarsinooman läheisen normaaleissa kudoksissa ja rakennettu miRNA-tavoite sääntelyverkon mahasyövän integroimalla miRNA kohdistaminen geeni tietokantoja, kuten Targetscan, Miranda miRDB, ja miRWalk [15] . Sitten rakennetaan TF-miRNA yhteissääntelymekanismien verkkoon aiempien tietojen ja suoritettiin sitten GO ja Kegg polku analysoi ja suorittaa reaaliaikainen PCR ja western blot-analyysi vahvistaa nämä tiedot. Siten molemmat menetelmät ja analyysit voitaisiin tarjota tärkeitä vihjeitä tulevia tutkimuksia miRNA ja TF: istä toimintoja mahasyövässä.

Materiaalit ja menetelmät

kudosnäytteitä

Yhteensä 25 mahakarsinoo- potilasta rekrytoitiin tämän tutkimuksen ensimmäisestä sairaalan Jilin University, Changchun, Kiina. Mahasyövän kudokset ja vastaavat kaukana kuin syöpäkudoksiin kirurgisesti resekoitiin ja varastoitiin nestemäisessä typessä 10 minuutin kuluessa sen jälkeen, kun resektion. Kirjallinen suostumukset on saatu kaikista aiheista ja analysoitiin anonyymisti. TNM ja histologinen luonnehdintaan mukaan Maailman terveysjärjestön (WHO) kriteerit. Tutkimus hyväksyi eettinen komitea College of Basic Medical Sciences, Jilin University.

profilointi differentiaalisesti ilmaisi mRNA ja microRNA mahasyövän kudoksissa

ilmentyvät eri mRNA dataa mahasyövän ja normaaleissa kudoksissa tehtiin 80 potilaalla ja raportoitu aiemmin [13]. Käytimme ≥ 2-kertainen muutos profiloida differentiaalisesti ilmentyvien geenien tälle tutkimukselle.

Tässä tutkimuksessa ilmennetty eri miRNA 5 paria mahasyövän-viereisten normaaleissa kudoksissa (katso potilaan tiedot S2 taulukko) olivat profiloitu käyttäen Affymetrix miRNA microarray pelimerkkejä mukaan valmistajan protokollia. Lyhyesti, kokonais-RNA: kudosnäytteistä eristettiin käyttäen Trizol (Invitrogen, Carlsbad, CA, USA) ja miRNA eristettiin ja puhdistettiin käyttämällä Mirvana miRNA Isolation Kit (Ambion, Austin, TX, USA) ja käsiteltiin sitten Gene Chip microRNA array analyysi. Aineisto skannata GeneChip- Scanner3000 kanssa GeneChip- Operating Software (GCOS) ja analysoitiin.

rakentaminen TF-geenin, miRNA-kohdistaminen geeni, ja TF-miRNA co-säätelyverkkojen

Perustuen GeneChip Ihmisen eksonin 1.0 ST microarray data (Affymetrix, CA, USA), rakensimme TF-geeni verkko integroimalla geeniekspressioprofiilien ja transkription säätelyelementin tietokanta (TRED). Regulatory vuorovaikutukset microRNA ja niiden kohdegeenien perustettiin tietojen perusteella Targetscan, Miranda miRDB ja miRWalk tietokantaan. TF-miRNA yhteissääntelymekanismien verkot rakennettiin päällekkäin nämä kaksi osaa. Hub-geenit, jotka tekevät yhteistyötä säännellään TF: ien ja miRNA tunnistettiin myös. Verkot konstruoitiin käyttäen Cytoscape ohjelmistoa (Institute of Systems Biology, USA, https://www.cytoscape.org).

toiminnallinen merkinnät valittujen geenien

Online analyyttisiä työkaluja, kuten Tietokanta Annotation, visualisointi ja integroitu Discovery (DAVID) ja Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomit (Kegg) levitettiin tutkia toimivien reittien liittyy ilmentyvät eri geenit. Merkittävästi rikastettu Kegg väyliä kanssa p 0.01 tunnistettiin ja analysoitiin tarkemmin.

kvantitatiivinen RT-PCR (qRT-PCR) B

havaita mRNA-tasolla, käytimme 5 ug kokonais-RNA näytteitä kustakin näytteestä reversely puhtaaksi cDNA kanssa ensimmäisen juosteen cDNA Synthesis Kit (Takara, Dalian, Kiina) ja sitten monistetaan käyttämällä qPCR ilmentämiseen COL1A1, ja NCAM1 mRNA SYBR Esiseos Ex Taq (Takara) in Applied Biosystems 7300 Fast Real-Time PCR System mukaan valmistajan ohjeiden. Suhteellinen ilmentyminen mRNA-tasojen normalisoitiin p-aktiini-mRNA vertailevalla Ct menetelmällä (2

-ΔΔCt, ACt = Ct

kohde-Ct

β-aktiini, ΔΔCt = ACt

kasvaimeen ACt

normaali). Kaikki alukkeet suunniteltiin Primer Premier 6 Ohjelmisto primeerisekvenssit monistamista lueteltiin taulukossa 1. Tiedot qRT-PCR analysoitiin GraphPad Prism versio 5.0, erot ryhmien arvioitiin tilastollisesti näyte yksisuuntaista Studentin t-testi p arvo 0,05 pitää merkittävinä.

proteiinin uutto ja Western blotting

Tissue yksilöt 1 mm

3 kooltaan jauhettiin nestemäisessä typessä ja homogenoitiin solujen hajottaminen puskuri (Beyotime, Peking, Kiina) 4 ° C: ssa 20 minuutin ajan. Proteiinin konsentraatioon näytteissä määritettiin käyttäen BCA Protein Assay Kit (Bio-Rad, Hercules, CA, USA) ja proteiinit näytteet erotettiin natriumdodekyylisulfaatti-polyakryyliamidigeelielektroforeesi (SDS-PAGE) käyttäen 10% geelillä ja sitten siirrettiin PVDF-kalvolle (0,45 um, Bio-Rad, Hercules, CA, USA) 2 tuntia. Membraanit inkuboitiin sitten kanin anti-kollageeni I-vasta-ainetta (Novus Biologicals, Littleton, CO, USA) laimennoksena 1: 1000, hiiren anti-NCAM1 /CD56-vasta-ainetta (Novus Biologicals) laimennoksena 1: 400 tai kanin anti-β-aktiini-vasta-aine (Proteintech, Chicago IL, USA) laimennoksena 1: 2000 4 ° C: ssa yön yli ja sen jälkeen pesun jälkeen Tris-pohjainen suolaliuos-Tween 20 (TBST), kalvot inkuboitiin vuohen anti-kani-IgG: tä (Beyotime) tai vuohen anti-hiiri-IgG (Proteintech) laimennoksena 1: 2000 2 tunnin ajan. Proteiini signaaleja havaittiin autoradiografialla käyttämällä tehostettua kemiluminesenssin reagenssia (Beyotime, Peking, Kiina) ja sen jälkeen altistuminen röntgenkuvia. Tiheys proteiini bändi kvantitoitiin käyttäen Gel Image System (Tanon, Shanghai, Kiina) ja normalisoitiin p-aktiini tasot jota käytettiin lastaus valvontaa.

Tilastollinen

Limma ( Linear mallit microarray data), joka analyysi suoritettiin tunnistaa ilmentyvät eri miRNA joiden cut-off-arvo on vähintään 2-kertainen muutokset (FC), jossa p 0,05 ja FDR 0,05. SPSS 21.0 ohjelmisto (SPSS, Chicago, IL, USA) käytettiin suorittamaan Receiver Operating Characteristic (ROC) käyrä ja logistista regressioanalyysiä. Herkkyys, spesifisyys ja alue käyrän alla (AUC) laskettiin käyttäen Med-Calc tilasto-ohjelmalla ja p-arvo 0,05 pidettiin tilastollisesti merkitsevä. Western blotting tulokset analysoitiin GraphPad Prism versio 5.0 (San Diego, CA, USA) ja ero kasvaimen ja normaaleissa kudoksissa arvioitiin yksisuuntaisen Studentin t-testiä ja p-arvo 0,05 pidettiin tilastollisesti merkitsevä.

Tulokset

TF-geenin sääntelyverkon ja erilaiseen ekspressioon miRNA mahasyövän

TF-geenin sääntelyverkon kuten kuvassa 1 rakennettiin perusteella saatujen tietojen aiemman tutkimuksen [13] ilmentyvät eri geenit (≥ 2-kertainen) 80 paria mahasyövän kudoksiin. Erityisesti viisi transkriptiotekijöiden MYB, MYBL2, ETV4, LEF1 ja TFAP2A oli säädelty ja ne muodostivat TF-geenin säätelyverkkojen 41 geenejä, joista 38 oli säädelty ja 3 alassäädetty mahasyövän kudoksissa (S1 Taulukko). Lisäksi me profiloitu miRNA ilmaisua käyttäen Affymetrix microRNA taulukot viisi paria mahasyövän-vastaava normaalien kudosten (kliinis potilaiden ominaisuuksiin, kuten on esitetty S2 taulukko). Kaikkiaan 93 miRNA oli differentiaalisesti ilmaistut mahasyövässä kudoksissa (p 0,05), joista 27 miRNA oli säädelty, kun taas 66 oli alassäädetty (kuvio 2 ja S3 taulukko). Näistä ilmentyvät eri miRNA, useat on raportoitu aikaisemmissa tutkimuksissa, kuten miRlet-7, miR409, miR-28-5p, miR-625, jne. [16-19]. Myöhemmin Targetscan, Miranda miRDB, ja miRWalk tietokannat louhitaan ennustaa kohdegeenien näiden differentiaalisesti ilmaisi miRNA.

Verkko rakennettiin tietojen perusteella cDNA mikrosiruanalyysi tunnistamiseksi differnetially ilmaistu geenien mahasyövässä. Punaiset ympyrät ovat jopa geenien, kun taas vihreät ympyrät ovat alas geenien ja keltainen kolmiot edustavat transkriptiotekijöitä (TF: t). Suunta nuoli on lähteestä kohteeseen.

Jokainen rivi edustaa miRNA ja kukin sarake edustaa näytettä. Sarakkeessa ”C” edustaa syöpä kudoksiin ja sarakkeessa ”N” edustaa normaaleissa kudoksissa. Lämpö kartta punaisella säädelty ja vihreä alassäädetty miRNA.

TF-miRNA säätelevän verkoston ilmennetty eri geenien mahasyövässä

Perustuu aineistot cDNA ja miRNA microarray kuten aiemmin mainittiin, rakensimme poikkeava TF-miRNA verkko säätelevien geenien ilmentymistä mahasyövän (kuvio 3 ja S4 taulukko). Erityisesti nämä poikkeavaan TF-miRNA verkkojen säädellä ilmentymistä 18 geenien (

COL1A1

,

COL1A2

,

COL5A2

,

COL11A1

,

DSG3

,

ACHE

,

SERPINE1

,

SERPINB2

,

CXCL5

,

MMP1

,

Plau

,

SPP1

,

GJB2

,

CLDN2

,

CDKN2A

,

CENPF

,

MAD2L1

, ja

NCAM1

), joista suurin osa (17 18: sta) oli säädelty vahvistavasti mahasyövässä kudoksissa (kuvio 4).

Red piireissä ylös geenien, kun taas vihreät ympyrät ovat down-geenien ja keltainen neliöt edustavat miRNA. Lines ”T” reunojen verkossa edustavat estävää vaikutusta miRNA kohde geenejä.

ympyrät Keski linjan geenejä, jotka tekevät yhteistyötä säännellään TF: ien ja miRNA, punaisella jopa geenien ja vihreä alas geenien. Keltainen neliöt edustavat miRNA ja keltainen kolmiot edustavat TF: iä.

Toiminta-analyysi Näiden 18 napa-geenien avulla DAVID (Database varten Annotation, visualisointi ja integroitu Discovery) [20] osoitti, että kyseessä oli kaksi merkittävästi rikastettu Kegg polkuja, ECM-reseptorin vuorovaikutus reitin ja fokaalisen adheesion kautta. Viisi geenit (

COL1A1

,

COL1A2

,

COL5A2

,

COL11A1

, ja

SPP1

) on eniten muuttunut merkittävästi ja olivat kaikki mukana ECM-reseptorin vuorovaikutus ja fokaalisen adheesion polku (taulukko 2). Analyysi yhteistyössä sääntelyverkon osoittivat, että nämä 18 napa-geenit oli erilainen solmun aste jakelu, kun taas

COL1A1

ja

NCAM1

osoitti korkeimman asteen jakauma (kuvio 5).

Nämä 18 tavoite geenit yhdessä säätelevät sekä ien ja miRNA niiden vastaavasta solmusta astetta. X-akseli kuvaa aste solmun, kun taas Y-akseli kuvaa solmun kunkin tutkinto verkossa.

Association of

COL1A1

ja

NCAM1

ilmaisuja kliinis asema

Oletimme, että geenien korkeampi jakaumat voisi olla merkittävä rooli sääntelyn verkossa. Niinpä liittyy näiden geenien ilmentymistä kanssa kliinis ominaisuudet mahasyöpäpotilaista. Vastaanotin toimii (ROC) käyrä analyysi osoitti, että ilmentyminen

COL1A1

ja

NCAM1

voisivat olla mahdollisia vaikuttavia tekijöitä syövän ja vastaavassa normaalissa kudosten AUC (pinta-ala käyrän alla) = 0,806 varten

COL1A1

ja 0,677 varten

NCAM1

. Yhdistelmä

COL1A1

ja

NCAM1

ilmaisu tarjosi paremman eriyttäminen kunnossa AUC = 0,829, herkkyys = 70,7% ja spesifisyys = 84,0% kuin yksittäisten

COL1A1

tai

NCAM1

ilmentyminen (kuvio 6 ja taulukko 3).

C N ilmaisee yhdistelmä

COL1A1

ja

NCAM1

.

Lisäksi olemme validoitu microarray tietoja käyttämällä qRT-PCR ja Western blot muissa 20 paria mahasyövän ja viereisten normaaleissa kudoksissa (potilaiden luetellut tiedot S2 taulukko). COL1A1 ja NCAM1 mRNA ilmaisun osoitti 3,10 ± 1,08 fold ylössäätöä ja 0,37 ± 0,02 taittaa alassäätöä kasvainkudoksissa vs. terveisiin (p 0,01), kun taas Western blot tiedot osoittivat selvä ero suhteellinen proteiinin tiheys COL1A1 syövän kudoksissa (0,92 ± 0,02) vs. viereisten normaaleissa kudoksissa (0,29 ± 0,01; p 0,01), kun taas ekspressio NCAM1 syövän kudoksissa (0,11 ± 0,002) vs. terveisiin (0,85 ± 0,05) (p 0,01 kuvio 7). Siten säätely ylöspäin COL1A1 ja alas-säätely NCAM1 ilmaisua voi vain erottaa syövän ja normaaleissa kudoksissa, mutta myös jakaa syöpäpotilaita eri kasvain vaiheisiin. Taso COL1A1 ilmentyminen oli korkeampi lihaksiston ja herakalvojen tunkeutuneet kasvaimet, kun taas NCAM1 ilmaisu yleensä negatiivisesti liittyy kasvaimen invaasiota (Kuva 8).

A ja B, havaitseminen COL1A1 ja NCAM1 mRNA ilmaisun mahalaukun syöpä vs. normaali kudoksia käyttäen PCR ja qRT-PCR. Tasot COL1A1, NCAM1 mRNA oli 3,10 ± 1,08 taittuu ylössäätöä ja 0,37 ± 0,02 taittuu alassäätöä kasvainkudoksissa vastaavasti verrattiin terveisiin. * P 0,01. C ja D, Western blot-analyysi COL1A1 proteiinia. Tuumorikudoksissa ilmaistuna korkeamman tason COL1A1-proteiinin verrattuna normaaleihin (p 0,01). E ja F, Western blot-analyysi NCAM1 proteiinia. Tuumorikudoksissa ilmaistuna alhaisempi NCAM1 proteiinin verrattuna normaaleihin (p 0,01). N, normaali kudosten C, syöpä kudoksiin.

Keskustelu

Nykyisessä tutkimuksessa tietoja cDNA ja miRNA mikrosiru käytettiin rakentaa transkriptiotekijät-miRNA yhteissääntelyjärjestelmien verkon mahasyövän ja tunnistettu 18 napa-geenit, jotka säätelevät sekä transkriptiotekijät ja miRNA. Nämä geenit kuuluvat soluväliaineen-reseptorin vuorovaikutus ja fokaalisen adheesion signalointireitteihin. Lisäksi, ekspressio

COL1A1

ja

NCAM1

vahvistettiin mahasyövän kudoksissa ja ne liittyvät mahalaukun syövän invaasio; kuitenkin, se on edelleen tuntematon jotka miRNA (t) säädellä ilmentymistä mahasyövässä.

transkriptiotekijöitä MYB, MYBL2, ETV4, LEF1, TFAP2A olivat säädellään ylöspäin mahasyövän kudoksissa. Todellakin, MYB perheen proteiinit ovat levinneet laajalti eukaryoottiorganismeja ja expresison of MYB-transkriptiotekijä on kriittistä kasvaimen kasvua ja rintarauhasen syövän syntymistä [21] [22], kun taas MYBL2 (B-MYB) on onkogeenisessä transkriptiotekijä osallistuvat solusyklin , G2 /M etenemistä [23]. Jäsenenä onkogeenisten

ETS

geenejä, ETV4 protien on raportoitu edistää syövän etäpesäkkeiden hiirimalleissa [24], ja se on yhteydessä huonoon ennusteeseen mahalaukun adenokarsinooman [25]. TCF /LEF perhe on pieni perhe DNA-sitovan tekijät ja LEF1 toimii pääasiassa aktivaattorina roolin kanssa estoon solun apoptoosin [26]. TFAP2A on transkriptiotekijä, joka pääasiassa säätelee solujen kasvua ja erilaistumista. Nenänielun karsinooma, TFAP2A säädellään kasvainsolujen kasvua ja selviytymistä kautta HIF-1α-välitteisen VEGF /PEDF signalointireitin, viittaa siihen, että TFAP2A voisi olla potentiaalinen biomarkkeri nenänielun karsinooman hoidossa [27]. Lisäksi kun miRNA-TF yhteissääntelymekanismien verkon tunnistimme 18 napa-geenit, jotka säätelevät sekä TF: ien ja miRNA. Toiminnallinen analyysi näistä 18 geenien ilmi kaksi merkittävää Kegg väyliä, soluväliaineen (ECM) -reseptorin vuorovaikutus reitin ja fokaalisen adheesion kautta. Viimeaikaiset tutkimukset osoittivat, että ECM-reseptorit (Integriinit) välittämä signalointi ovat merkittävä ryhmä signaalien edistää solujen selviytymiseen ja tarjoaa selviytymisen etu erityyppisiä syöpäsoluja [28]. ECM voi myös säädellä solujen lisääntymistä, erilaistumista, kuolemaa ja syövän syntymistä [29]. Koska rakenteellisia yhteyksiä ECM ja aktiinisytoskeletonin, paikallisia tarttumista toimii sivustoja signaalinvälityksessä ECM solunsisäisiin osastoon [30]. Nykyinen tiedot osoittivat, että viisi geeniä (

COL1A1

,

COL1A2

,

COL5A2

,

COL11A1

, ja

SPP1

) co-säätelevät sekä TF: ien ja miRNA osallistui ECM-reseptorin vuorovaikutus ja polttovälin tarttuvuus polkuja. Aiempi tutkimus osoitti yli-ilmentyminen

SPP1

(erittyy fosfoproteiinista 1) in syöpien ja sen yhdessä syövän etenemisessä [31]. Geenit

COL1A1

,

COL1A2

,

COL5A2

, ja

COL11A1

kuuluvat kollageeni perheen, olennaista rakenneosat ECM. Ylössäätöä kollageenien on tärkeää edistää kasvaimen kasvua kollageeni katabolisoitua metalloproteinaasien (MMP: t) paljastaa piilossa sitoutumiskohtien että edistää angiogeneesiä ja kasvaimen invaasio. Aiemmassa tutkimuksessa on osoitettu, että ilmaus COL1A1 ja COL1A2 kohosi pahanlaatuisten peräsuolen endoteelisolujen [32], mikä viittaa siihen, että nämä kaksi proteiinia rooli angiogeneesissä ja muodostumiseen desmoplasia aikana peräsuolen syövän kehitystä [33]. Lisäksi ilmaus

COL5A2

ja

COL11A1

liittyi peräsuolen syövän synnyn [34] osoittaa, että

COL5A2

koekpsressoitiin kanssa

COL11A1

kolorektaalisyövän kasvainnäytteet, mutta ei normaalissa paksusuolen epiteelissä; kuitenkin, se on edelleen tuntematon jotka miRNA (t) säädellä ilmentymistä mahasyövässä. Syvyys syövän invaasio on tärkeä tekijä ennustamisessa selviytymisen ja hoidon suunnittelu. Kollageeni on yksi tärkeä osa kasvaimen mikroympäristössä, kokeelliset tulokset vähentävän hybridisaation ja mikrosirujen osoitti erilaisia ​​kollageenin geenejä, jotka olivat poikkeuksellisen ilmaistu tuumorikudoksissa, kuten COL1A1 koodaus tyypin 1 kollageeni [35].

COL1A1

on tunnistettu yhdistää mahalaukun syövän eteneminen ja metastaasit [33]. Nykyinen tiedot vahvistivat, että ilmentyminen COL1A1 oli merkittävästi kohonnut mahalaukun syövän kudoksissa ja liittyy syövän etenemiseen. Lisäksi nykyinen tutkimus osoitti myös, että ilmentyminen NCAM1 proteiinin negatiivisesti yhteydessä mahasyövän hyökkäystä. NCAM on monitoiminen membraaniproteiini osallistuvat solujen erilaistumiseen, muuttoliike, hermo synapsi kasvua, ja erityisiä malleja yhteyksiään. Aiemmassa tutkimuksessa on todettu, että NCAM1 ilmentyminen liittyy invasiivisia kasvun gliooman [36]. Inokulaation jälkeen transfektoidut stellate glioomasolujen aivoihin rottien, Edvardsen

et ai

., On raportoitu, että invasiivisuus kasvainsolujen vähentää, mikä osoittaa, että taso NCAM1 ilmentymistä negatiivisesti yhteydessä kasvaimen invasiivisuus [37]. Vaikka menetys NCAM1 ilmaisun mahasyövän ei ole raportoitu aikaisemmin, nykyinen tietoja käänteinen yhdessä mahasyöpä invaasio on yhdenmukainen aiempien tutkimusten Glioomien [37]. Lisätutkimuksia tarvitaan vahvistamaan ilmaisua tilan COL1A1 ja NCAM1 proteiineja mahdollisina biomarkkereita varhaisen diagnoosin ja ennustaminen mahalaukun syövän etenemisessä.

Rakentaminen TF-miRNA yhteissääntelymekanismien verkko on hyödyllinen väline tunnistamisessa kriittisen sääntelyviranomaisten ja niiden kohdegeenien ihmisen syövissä. Kuitenkin nykyinen tutkimus on vain proof-of-periaate työtä ja tulevissa tutkimuksissa suuremmalla otoskoko on tarpeen vahvistaa nykyisen havaintoja. Sen jälkeen olisi Mekaaniset tutkimukset ymmärtämiseksi entistä roolista avainmolekyylejä ja geenien reitit mahasyövän.

tukeminen Information

S1 Taulukko. Yhteenveto sääntelyn vuorovaikutuksia TF-geenin verkkoon.

Doi: 10,1371 /journal.pone.0122882.s001

(XLSX)

S2 Taulukko. Potilaiden ominaisuudet (25 paria mahasyövän ja viereisten normaaleissa kudoksissa, että miRNA mikrosiru (n = 5) ja Western blot (n = 20) analyysi ja RT-qPCR (n = 20) analyysi).

Doi: 10,1371 /journal .pone.0122882.s002

(DOC)

S3 Taulukko. Yhteenveto 93 ilmentyvät eri miRNA mahasyövän kudoksissa vs. kaukainen normaalit kudokset.

Geeniekspressiotasot mahasyövän kudoksissa vs. kaukainen normaalit kudokset olivat vähintään 2-kertainen erilainen p-arvo 0,05.

doi: 10,1371 /journal.pone.0122882.s003

(XLS)

S4 Taulukko. Vuorovaikutuksia miRNA ja niiden geenien TF-geeniregulatiivista verkkoon.

Kaikki sääntely oli johdettu transkription säätelyelementin tietokanta (TRED).

Doi: 10,1371 /journal.pone.0122882.s004

(XLSX ) B

Kiitokset

Tätä työtä tukee osittain avustuksia National Natural Science Foundation of China (# 81320108025 ja # 81472662), National Natural Science Foundation of China (# 81271897 ja # 81401712) , Jilin Key Laboratory of Biomedical Materials, Foundation Jilinin maakunnassa Science and Technology osasto (# 20130522013JH ja # 20140414048GH), ja Norman Bethune Program Jilin University (# 2012219). Kiitämme myös Medjaden Bioscience Limited (Hong Kong, Kiina) muokkausta ja oikoluku tämän käsikirjoituksen.