Krooninen sairaus

tiivistelmä

Muscle invasiivinen virtsarakon syöpä on monimutkainen, monitekijäinen sairaus aiheuttamat häiriöt ja muutokset useiden molekyyli polkuja, jotka johtavat heterogeeninen fenotyypit ja vaihteleva sairaus lopputulokseen. Yhdistämällä tämä erilaisia ​​tiedon voi tarjota oivalluksia selvittämisessä asiaan molekyyliprosessien koskevat kohdennettuja hoitomenetelmät ohjaavat molekyylien allekirjoitukset jolloin voidaan paremmin fenotyypin profilointia. Tavoitteena on selvittää luonnehtia lihas invasiivisia virtsarakon syöpä molekyylitasolla sisällyttämällä tieteellisessä kirjallisuudessa seulonta ja allekirjoitukset omiikka profilointia. Public domain omiikka allekirjoitusten yhdessä molekyyli- piirteitä liittyy lihasten invasiivisia virtsarakon syöpä on saatu kirjallisuuden kaivos tarjota 286 ainutlaatuista proteiinia koodaavan geenien. Nämä integroitu proteiini-vuorovaikutuksen verkosta löytyvän molekyyli funktionaalinen kartta fenotyypin. Tämä ominaisuus kartta koulutettuja kolme uutta sairauteen liittyvää reittejä kanssa uskottavalta osallistumista virtsarakon syövän, nimittäin asetukseen aktiinisytoskeletonin, neurotro- signalointireittiä ja Endocytosis. Järjestelmällistä lähestymistapoja tutkia molekyylien yhteydessä yksittäisten ominaisuuksia raportoitu liittyvän kliinisen fenotyypin ja mahdollisesti parantaa molekyyli mekanistinen kuvauksen häiriö.

Citation: Bhat A, Heinzel A, Mayer B, Perco P, Mühlberger I, Husi H, et al. (2015) Protein Interactome Muscle Invasiivinen virtsarakon syövän. PLoS ONE 10 (1): e0116404. doi: 10,1371 /journal.pone.0116404

Academic Editor: Francisco X. Real, Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO), ESPANJA

vastaanotettu: toukokuu 15, 2014; Hyväksytty: 09 joulukuu 2014; Julkaistu: 8. tammikuuta 2015

Copyright: © 2015 Bhat 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: Tiedot ovat useita kirjallisuuden artikkelit tutkimuksessa, jonka tekijät voivat ottaa yhteyttä kautta PubMed ids sisältyvät tämän käsikirjoituksen.

Rahoitus: tätä työtä tukivat Marie Curie – BCMolMed avustussopimuksen no. FP7-PEOPLE-2012-ITN-EID ja Euroopan yhteisön seitsemännen puiteohjelman avustussopimuksen no. 306157. Harald Mischak on perustaja ja osaomistaja Mosaiques Diagnostics, joka kehitti CE-MS tekniikka kliiniseen käyttöön. Akshay Bhat on työntekijä Mosaiques Diagnostics. Bernd Mayer on Managing Partner emergentec biodevelopment GmbH, Itävalta. Paul Perco, Andreas Heinzel ja Irmgard Mühlberger ovat työntekijöitä emergentec. Kumpikaan Mosaiques Diagnostics GmbH eikä emergentec biodevelopment GmbH olivat mukana tutkimuksen suunnittelu, tiedonkeruu ja analyysi, päätös julkaista tai valmistamista käsikirjoituksen. Kyseiset yritykset vain antanut taloudellista tukea muodossa tekijöiden palkkojen ja /tai tutkimuksen materiaaleja. Erityinen roolit nämä kirjoittajat ovat muotoutuneet ”kirjoittaja maksujen osiossa.

Kilpailevat edut: Kirjoittajat ovat ilmoittaneet seuraavat mahdolliset eturistiriidat: Harald Mischak on perustaja ja osaomistaja Mosaiques Diagnostics, joka kehitti CE-MS tekniikka kliiniseen käyttöön. Akshay. Bhat on työntekijä Mosaiques Diagnostics. Bernd Mayer on Managing Partner emergentec biodevelopment GmbH, Itävalta. Paul Perco, Andreas Heinzel ja Irmgard Mühlberger ovat työntekijöitä emergentec. Nämä ongelmat eivät muuta tekijöiden noudattaminen kaikki PLoS ONE politiikan tietojen jakamista ja materiaaleja.

Johdanto

Virtsarakon syöpä (BC) esittelee arvio 72570 uutta tapausta diagnosoidaan ja 15210 kuolonuhreja ympäri Yhdysvaltoja [1] vuonna 2013, mikä osoittaa selvästi tarvitaan parempaa diagnosoinnissa ja hoidossa. Virtsarakon syöpä on yhdeksäs yleisin maligniteetti kanssa suhteessa noin 5: 1 suhteessa ei-lihas invasiivisia vs. lihasten invasiivisia fenotyypit [2]. Suuret sekoittavien tekijöiden ovat tupakointi ja muut ammatilliset altistukset yhdessä geneettinen taipumuksia, kuten esimerkiksi N-asetyylitransferaasi 1 (NAT1), N-asetyylitransferaasi 2 (NAT2) ja glutationi-S-transferaasin μ1 (GSTM1) polymorfismit [3]. Vaikka muuttuja virtsarakon syövän potilaille, alustava oireita ovat verivirtsaisuus ja kylkikipu yleisesti edustettuna edennyt syöpä vaiheiden aiheuttama ureteric esteet johtuvat hyökkäystä virtsarakon lihasten seinään tai virtsanjohtimen yhdessä toistuvia virtsatietulehduksia [4, 5]. Todisteet viittaavat siihen, että pahanlaatuisen muutoksen virtsarakon on monitekijäinen ja lukuisia geenejä mukana kehittämässä lihaksen invasiivisia tai ei-lihas- invasiivisen fenotyypin [6, 7]. Merkittävä histologinen tyyppi on siirtymäkauden cell carcinoma esiintyy noin 90% diagnosoitu rakkokasvaimista (jossa loput pääosin okasolusyöpää ja adenokarsinoomien), jossa luokat ei-invasiivisia papillaarinen (Ta) tai litteä (Tis), epiteelinalaisella invasiivisia (T1 ), lihas invasiivisia (T2-T4) ja metastaattinen (N + M +) sairaudet, kaikki erilaiset biologiassa, etenemisen ominaisuuksia ja siten kliinisen hoidon. Suurin osa tapauksista on ei-lihas- invasiivisia (Tis, Ta, T1) ja 10-15% ovat lihas-invasiivisia kasvaimet (T2-T4), joista jälkimmäinen liittyy nopea uusiutuminen ja huonompi ennuste perustuu etenee kohti etäpesäkkeitä muodostumista.

Kystoskopia on kultakantaan raportoitu herkkyyden ja spesifisyyden välillä 62-84% ja 43-98%: lla [8]. Koska invasiivisia menettelyn luonnetta, mutta myös lisätä tarkkuutta havaitsemisessa, biomarkkerit arvioitava verestä tai virtsasta katsotaan eduksi tukemaan kliinistä arviointia [9]. Tämä on myös merkitystä taudin ennustetta biomarkkereina mitattuna DNA, RNA ja /tai proteiinin tasot tarjoavat mahdollisuuksia valita paras valvontaan, sekä hoito-ohjelmien erityisiä potilasryhmiä koskevat pysäyttää kehitystä lihaksen invasiivisen sairauden [10]. Hoito papillaarisen ja ei-lihas invasiivisia korkealaatuisesta karsinooma liittyy endoskooppinen höyläysleikkaus silmin havaittavat kasvaimet seurasi adjuvanttihoitona kanssa rakkoon tiputtamisen terapia (mitomysiini /epirubisiini tai Bacillus Calmette-Guerin (BCG)) riippuen arvioidun riskin etenemiseen. Riippumatta aggressiivinen hoito ja voimakas seurannan, 70% näistä kasvaimista toistua, ja 25% korkea-asteen ei-lihas- invasiivisia syöpiä edetä invasiivisia fenotyyppejä [2, 11].

vertailu geneettisen ominaisuudet lihas-invasiivisia ja ei-invasiivisia kasvaimia paljasti, että ei-invasiivisen kasvaimet over-express HRAS ja FGFR3 tai tuottavat erittäin aktivoidut muodot näiden proteiinien. Tämän seurauksena Ras /MAPK reitit ovat säädellään ylöspäin ei-invasiivisia kasvaimia [12]. Lihas-invasiivisen BC liittyy muutoksia p53, retinoblastooma-proteiini (RB1) ja tuumorisuppressoreita ohjaamiseksi solusyklin prosessien lisäksi kohonnut ilmaisuja epidermaalisen kasvutekijän reseptori (EGFR), ihmisen epidermaalisen kasvutekijän reseptoria 2 (HER2 /ErbB2), matriisi metallopeptidaasi 2 (MMP2) ja MMP-9, ja poistot on p16Ink4a ja P15Ink4b [3].

Suurikapasiteettinen kokeellinen alustan teknologiat vaihtelevat genomisesta vuorottelusta proteomic ja metabolomic profilointi ovat nyt käytetään molekulaarinen kliinisten fenotyyppien [ ,,,0],13-19]. Erilaisia ​​aineistoja ovat saatavilla esim. in Array Express /Gene Expression Omnibus (GEO) varten transkriptomiikka, Human Proteinpedia varten proteomiikka, tai suurissa tietojen yhdistämisen alustoilla kuten GeneCards [20]. Sen osalta tautikohtaisten omiikka tietoja, arvokkaita yleisiä lähteitä onkologiaan kuuluu TCGA (https://cancergenome.nih.gov/), Oncomine [21], ja OMIM [22]. Vaikka omiikka profilointi on tarjonnut runsaasti tietoja, teknisiä rajoja johon epätäydellisyydestä yksittäisten molekyylien luetteloita yhdessä staattista esittämistä solujen toimintaa rajoittaa oivalluksia molekyyliprosessien ja niiden vuorovaikutus dynamiikka [23-25]. Näistä haasteista huolimatta omiikka-pohjainen profilointi on merkittävästi kehittynyt virtsarakon syövän tutkimusta, jonka pohjalta integroiva analyysiä lähestymistapa olisi tarvinnut esittää yksityiskohtaisempi katsaus molekyyliprosessien ja polkuja, jotka luonnehtivat muunnelmia lihas-invasiivisen urothelial karsinooma [12].

On efektori tasolla, proteiinit vuorovaikuttavat ja yhteistoiminnallisesti muodostavat erityisiä molekyyliprosessien ja reittejä. Molekyylien väliset vuorovaikutukset ovat erilaiset ollessa edustettuina verkot (kaavioita) molekyyli- ominaisuudet merkitään solmut (kärkipisteet) yhdessä niiden vuorovaikutusta (reunat). Suuri määrä biologisia reitin resurssien on tullut saataville, mukaan lukien Kegg [26], PANTTERI [27], REACTOME [28] ja Amigó [29] on kuvattu PathGuide (https://www.pathguide.org/), kaikki näyttää hyvin -defined ihmisen molekyyli aineenvaihdunnan ja signalointireitteihin yhdessä tautikohtaisia ​​väyliä (esim reittejä syövän). Molecular ominaisuudet on tunnistettu liittyy virtsarakon syöpä voidaan tulkita tasolla tällaisia ​​reittejä, lisäämällä funktionaalinen tulkinta molekyyli ominaisuus asetetaan luonteenomaiset fenotyyppi.

Voit lisätä ymmärrystämme lihas-invasiivisen virtsarakon karsinooma ( MIBC), me johdettu ilmiasuun-tietyn verkon malli (interactome) integroimalla omiikka allekirjoituksia luonteenomaiset MIBC, raportoitu tieteellisessä kirjallisuudessa ja tietokantoja. Meidän menettely sisällytetty tieteelliseen kirjallisuuteen seulonta ja allekirjoitukset omiikka profilointi, jolloin 1,054 proteiinia koodaavan geenien olla mukana MIBC, vahvistettava entisestään 286 geenien interactome tasolla. Tulokset näyttö johtamiseksi järjestelmätason malli molekyyli fenotyypitykseen virtsarakon syövän lihaksen hyökkäystä, esitetään useita vaikutti reittejä.

Materiaalit ja menetelmät

tietolähteet kuvaavat virtsarakon syövän patofysiologian

lujittamisen molekyyli- piirteitä liittyy lihasten invasiivisen virtsarakon syöpä, NCBI PubMed, Web of Science, Google Scholar ja omiikka -tietovarastoja Gene Expression Omnibus (GEO) [30] ja ArrayExpress [31] tiedusteltiin. Avainsanat kirjallisuudesta mukana ”virtsarakon tai urothelial TAI siirtymäkauden solu” ja ”kasvain tai kasvain tai syöpä” ja ”lihas” JA ”invas * OR aggress * TAI edistymistä * OR tulehdus” (Database versio huhtikuu 2014). Laskelmien perusteella tämä haku kysely keskittyi erityisesti lihas invasiivisia virtsarakon kasvain. Talteen proteiinia koodaavan liittyviä geenejä näistä julkaisuista geeni-2-pubmed toimittamat NCBI käytettiin [32]. Julkaisuluettelossa merkitystä virtsarakon syövän lihaksen invaasio eristettiin täydellisen luettelon papereita indeksoitu PubMed mukana seuraavat geenin tunnukset (ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/gene/DATA/gene2pubmed.gz) . Profilointi kokeissa seulottiin edelleen riittävyys näytekoko (vähintään 50 näytettä mukana tutkimuksen suunnittelu), suuruus ero runsauden ( 2-kertainen muutos) sekä erityiset fenotyyppinen olosuhteissa; T1, T2

a /b, T3

a /b, T4

a /b (kuviot. 1 ja 2). Lisäksi vain paperit mainita avainsanat ”molekyyli” ja ”biologisten merkkiaineiden” säilytettiin johtamiseksi kirjallisuudessa louhitaan MIBC molekyylejä ja polkuja.

PubMed, Google Scholar ja Web of Science kirjallisuuden analyysin ja OMICS tietolähteen seulonta, jossa keskitytään on transkriptomiikka. Vuodesta 4263 tiivistelmiä seulotaan 3979 artikkelia jätettiin ei keskitytään erityisesti lihas-invasiivisen virtsarakon syöpä fenotyypin (vaiheet T2-T4). 188 tehdystä tutkimuksesta 285 artikkelia hylättiin, koska nämä eivät täytä vaadittua tutkimusasetelma ja 2-kertainen muutos suuruus ero runsaasti tunnistettu ominaisuuksia. Tämä rajoitus johti 1279 proteiinia koodaavan geenien ja edelleen käytettiin perustuvien järjestelmien analyysi MIBC.

. Turhat ominaisuuksia heitettiin pois maasta 1279-proteiinia koodaavan geenien johtaen 1054 ainutlaatuinen features.The päällekkäisyys yksittäisten omiikka tutkimuksia ja kirjallisuutta laskettiin. B. 1054-proteiinin koodaavan geenien edelleen pienentää 592 hyläten entsyymit liittyvät aineenvaihduntatuotteiden sekä miRNA kohdegeenin symboleja, lisäksi mukana johtamiseksi aiheuttama MIBC aligraafi lepää BioGRID, ehjä ja Reactome proteiini-vuorovaikutuksen tiedot.

vuorovaikutus tiedot ja aiheuttama subgraph

proteiini vuorovaikutus tiedot on saatu kyselemällä ehjä [33], BioGRID [34], ja Reactome [28] johtavat yhteensä 233.794 vuorovaikutusten kattaa 13907 proteiinia koodaavan geenien sisällä ihmisen interactome (tietokannat versiossa huhtikuun 2014). Kartoitus MIBC liittyvä molekyyli ominaisuuksia tämän yhdistetyn vuorovaikutusverkosto [13] tarjosi MIBC-erityisiä aiheuttama subgraph. MIBC liittyviä ominaisuuksia ei liitetty ainakin toiseen tällainen ominaisuus jätettiin huomiotta lisätutkimusten perusteella.

Funktionaalianalyysi

Cytoscape laajennuskansioon ClueGO ja CluePedia käytettiin tunnistamaan polkuja joita ollaan yliedustettuna joukko ominaisuuksia sijaitsee aiheuttama aligraafi [35, 36]. Kegg polku termejä toimi klusterointi kriteerinä käyttäen kaksipuolista hypergeometry testi seuraa Bonferroni korjaus (merkitsevyystaso 0,05) tunnistamiseen vaikuttaa merkittävästi reittejä. Yleinen sairaus väyliä (kuten reittejä syövässä, miRNA: n syövän, virtsarakon syöpä jne.) Hylättiin saamiseksi joukko yleisiä reitin suhteen [13].

proteiinia koodaavan geenin valinta perustuu kirjallisuuteen kaivos-

From joukko MIBC liittyvä proteiini-koodaus geenit, kukin geeni symboli arvioitiin olevan jäsenenä MIBC reitin asetettu. Todisteet tunnistettujen reittejä ja uutetaan geenien MIBC arvioitiin perustuen tasoon merkintä syvyys, määritellään useita yksittäisiä tutkimuksia tunnistaa tällaisia ​​proteiineja koodaavat geenit mukana MIBC. Erityisesti tällaisia ​​todisteita oli peräisin metadataa saatavilla PubMed. Gene-2-pubmed käytettiin yhdistää molekyylien sisältämän aiheuttama aligraafi julkaisuihin liittyvät virtsarakon syöpään lihas hyökkäystä. Laatu julkaisuja saadaan jokaista molekyyliä arvioitiin perustuen manuaalista Tarkastellaan. Vain paperit missä suora yhteys molekyylin virtsarakon syövän lihaksen invaasio osoitettiin olivat säilyneet. Koko reitin asetettu, suhde määrä molekyylejä ovat yhteydessä ainakin yhteen virtsarakon kasvain julkaisu ja ominaisuuksien määrä koulutusjakson laskettiin ja käytettiin tärkeysjärjestykseen. Yksittäisten proteiinia koodaavan geenien tunnistettu kirjallisuudessa määrä liittyy virtsarakon kasvain julkaisuja käytettiin osuvuusjärjestys kriteerinä.

Tulokset

Data Mining

Mining julkaistuista artikkeleista ja omiikka varastoja johti kokoelma 285 viittaukset jälkeen manuaalinen seulonta (Fig. 1). Tämä seulonta suoritettiin hävittämään tutkimusten toistojen noudetaan vaihteleva arkistot sekä artikkeleita ei nimenomaisesti keskittyen lihas-invasiivisia virtsarakon syöpä. Kaikki molekyylitason ominaisuudet muutettiin virallisen geeni symboli käyttämällä UniProt ID Mapping palvelu [37]. Tuloksena kirjallisuusviitteitä tuotti yhteensä 1279 proteiineja, joista 1054 oli ainutlaatuinen proteiinia koodaavan liittyviä geenejä MIBC (S1 taulukko). Keräämiseksi erityisesti proteiineja, jotka liittyvät MIBC, me edelleen seuloa nämä 285 artikkeleita avainsanat ( ”molekyyli- ja biologisten merkkiaineiden”) hakea 122 proteiineja, jotka oli tag ”biomarkkereiden” mainitaan näissä artikkeleissa (S2 taulukko). Tämä rajoitus auttoi heitetään yleisesti sisältävien geenin symboleita, jotka eivät liittyneet lihaksen-invasiivisen fenotyypin. Samoja 285 artikkeleita käytettiin kerätä kaikki keinot liitetty virtsarakon syöpä. Siten 11 reittejä raportoitu kirjallisuudessa liittyvän virtsarakon syöpä saatiin (S3 taulukko).

eniten piirteitä liittyy MIBC johtui transkriptomiikka joissa on yhteensä 716 geeniä symboleja. Metaboliitit kartoitettiin sen proteiinin koodaavan geenien käyttäen Human Metabolomi Database (HMDB) [38] ja tarjotaan 329 geeniä symboleja. MiRNA päässä transkriptomiikka tutkimuksia kartoitettu niiden geenikohteet käyttäen palvelua miRbase [39, 40]. Lisäksi DNA-metylaatio selvitykset, 77 geenin symboleja vastaavasti. DNA-mutaatio tutkimukset raportoitu 35 geenin symboleja. Tieteellinen kirjallisuus analyyseihin 178 proteiinia koodaavan geenejä, joista 122 oli edelleen selityksin indikaattoreina lihas-invasiivisen virtsarakon syöpä. Yksityiskohtaiset tiedot kaikista ilmentyvät eri molekyyli- piirteitä on saatavilla S2 ja S4-S8 taulukot.

tietolähteen Päällekkäisyys

Mitä ominaisuus asettaa päällekkäin, 52 geeni symboleja tunnistettiin molemmissa, kirjallisuus kaivos- ja yksittäisten omiikka allekirjoituksia (S1 taulukko). Niistä 1054 ainutlaatuinen geeni symboleja, 716 proteiinia koodaavan geenit olivat transkriptomiikka tutkimuksista, näistä 13 havaittiin DNA-metylaatio tasolla 13 DNA-mutaatio tason, ja 19 Metabolomi tasolla (Fig. 2a). Tämä suhteellisen heikko päällekkäisyys tasolla yksilön ominaisuuksista, on kuitenkin usein havainto rajat OMICS tietojen yhdistämisen, osittain johtuvat rajoitukset soveltavan menetelmiä, ja eri näytematriisien tutkimuksen kussakin tapauksessa [41, 42].

aiheuttama subgraph

lisätä todisteita huomioon assosiaatio- molekyyli ominaisuuksia MIBC me mukana proteiini-vuorovaikutuksen tiedot suodattimena mekanismi eli yhdistämällä näyttöä tilastollinen analyysi biologinen (vuorovaikutus) data. Tätä analyysiä varten molekyyli ominaisuuksia vähennettiin 1054 ainutlaatuinen proteiinin koodaavan geenien 592 geeniä symboleja. Väheneminen proteiini luetteloon johtui pääasiassa siksi, että proteiinia koodaavan geenien epäsuorasti linkitetty metabolomiikan ja miRNA profilointi ei sisällytetty koulutusjakson analyysi alhaisten todisteita yhdistää tavoitteensa ja entsyymejä. Lisäksi kohteen lukuun ottamatta ominaisuuksia ei näy vuorovaikutus muiden jäsenten MIBC asetettu johti 286 proteiinia koodaavan geenien edustettuna lihas invasiivisen virtsarakon syöpää erityisiä subgraph. Luettelo alkuperäisen 1054 proteiinien 592 proteiinit piittaamatta metabolomiikan tiedot ja miRNA näytöt, ja luettelo 286 proteiineja, jotka muodostavat proteiini-proteiini vuorovaikutusten MIBC aligraafi on saatavilla S9 taulukossa. Tämä joukko proteiinia koodaavan geenien voimakkaiden näyttöä yhdessä MIBC ja pitämällä vuorovaikutukset muiden tällaiset piirteet sisällytettiin koulutusjakson analyysi (Fig. 2b).

Pathway rikastamiseen

Kegg koulutusjakson rikastamiseen analyysi n MIBC molekyylitason ominaisuuksia edustettuna aiheuttama aligraafi hyödyntäen ClueGO ja CluePedia johti 15 molekyyli polkuja on vaikuttanut merkittävästi yhteydessä lihaksen invasiivisia virtsarakon syöpä (Fig. 3, S3 taulukko). Yksityiskohtaisesti, 11 näistä reiteistä on aiemmin tunnistettu kirjallisuuden lisäksi 4 oletettavasti uusia polkuja, jotka johtuivat interactome analyysiin.

Solmut oranssi merkitsevät väyliä tunnistetaan merkitystä sekä kirjallisuudesta ja rikastamiseen analyysi, solmut sininen kuvaa polkuja merkitystä mukaan rikastamiseen analyysiin. Solmukokoa asteikkojen määrä geenin koodaamat symbolit kussakin reitin aikavälillä.

Verkko kuvassa. 3 edustaa kukin polku yksittäisinä solmu, kun taas reunojen väliin reitit tarkoittavat approksimaatio biologisen vuorovaikutuksen poluista, jotka perustuvat rajat reitin ominaisuus päällekkäisiä. Tämä polku kartta sallittu arvioitaessa toiminnallinen yhteydessä 122 kirjallisuuden-louhittu proteiini ehdokkaita yhteydessä MIBC.

Kuva. 3 kuvaa reitin suhteen rikastettu käyttäen MIBC-erityinen aiheuttama subgraph. Luokittelemalla polku termit tunnetuissa ja uusia polkuja mukaan kirjallisuuden, saimme 11 polkuja, jotka on raportoitu kirjallisuudessa, nimittäin Focal tarttuvuus koostuu 40 proteiinia koodaavan geenien, MAPK signalointireitin 26, ECM-reseptorin vuorovaikutus ja Cell cycle kanssa 17 ominaisuuksia jokainen, p53 16, tiiviin liitoksen ja vyöliitos 15 ominaisuuksia kunkin, Leukocyte migraatiota 12, VEGF signalointireitistä 11, ja Gap risteys, joka sisältää 10-proteiinia koodaavan geenien (katso S3 taulukko). Romaani joukko väyliä, jotka on rikastettu analyysissä sisälsi 4 polun suhteen, joista 3 polkuja lepäsivät merkittävää yhteyttä lihas-invasiivisen virtsarakon syöpä fenotyyppi eli asetukseen aktiinisytoskeletonin tilalla 18 proteiinia koodaavan geenien Endocytosis 16 ja neurotrofiiniryhmän signalointi 13 (taulukko 1). Korkeimmat päällekkäisyyttä geeni symbolien välillä havaittiin sääntelyn aktiinisytoskeletonin koulutusjakson ja serotonergisten synapsi sisältäviä araF, HRAS, RAF1 ja MAPK1, neurotrofiinireseptoreiden signalointireittiä ja sääntelyn aktiinisytoskeletonin koulutusjakson, joka sisältää MAPK1, RAF1 ja HRAS. Päällekkäisyys geeni symbolien välillä endosytoosin ja sääntelyn aktiinisytoskeletonin koulutusjakson oli FGFR3, EGFR ja HRAS, kun taas välillä neurotrophin signalointireittiä ja serotonergisten synapsi olivat HRAS, RAF1 ja MAPK1. Vähiten päällekkäisyys geenin symbolien välillä väyliä nähtiin neurotrofiinireseptoreiden signalointireitin aktivaatio ja endosytoosin, vain jakaminen HRAS. Tämän jälkeen ei ollut proteiinia koodaavan geenin päällekkäisiä varten endosytoosin ja serotonergisten synapsi.

Me tehdään ylimääräinen polku rikastamiseen analyysi että mukana vaihtoehtoisten geenien symboleja. Vuodesta täyttä proteiinia koodaavan geenien (707 molekyylejä ilman aineenvaihduntatuote ja miRNA tavoitepääomarakenne geeni symboleja), me rajoitettu jäseninä useammassa kuin yhdessä tutkimuksessa tyyppi (esim erbB2 löytyi proteomiikka, mRNA ja kirjallisuus kaivostoiminta). Tämä rajoitus aiheutti 72 geenin symboleja, jälleen toimitettu polkuun rikastamiseen analyysiin. Kuva. 4 yksityiskohdat polkuun ehdot rikastunut tällä suppean joukon proteiinia koodaavan geenien. Seitsemän reitin ehdot rikastuneet tämän analyysin. Luokittelemalla nämä polku termejä tunnetaan kirjallisuudesta ja uusia polkuja, 5 reitin ehdot raportoitu kirjallisuudessa ja 2 polkuja olivat uusia havaintoja. 5 aikaisemmin tunnettu reitin merkinnät, Focal tarttuvuus, Cell cycle, ja p53 signalointireitin, ECM-reseptorin vuorovaikutus, ja ErB signalointi (S10 taulukko). Mitä tulee 2 uusia polkuja, jotka rikastettiin Tämän analyysin, polku ehdot olivat T-solureseptorin signalointi- reitin ja GnRH signalointi. Taulukko 2 tiedot kaikki keinot niiden päällekkäisiä geenin symboleja, jotka haettiin tämän analyysin. Mitä reittejä kirjallisuuden todisteita rikastamisen lepää 72 geeniä symbolia oli täysi päällekkäisyyttä 15 reitin ehdot palauttaa käyttämällä aiheuttama aligraafi MIBC ominaisuuksia. 2 reittejä ei näy päällekkäisiä olivat romaani väyliä lepää toisessa geenissä asettaa nimittäin T-solureseptorin signalointi ja GnRH signalointi (Fig. 4, S3 ja S10 taulukot).

Solmut oranssi tarkoittavat väyliä tunnistetaan asiaa sekä kirjallisuuden ja rikastamiseen analyysi; solmut sininen kuvaavat reittejä merkitystä mukaan rikastamiseen analyysiin. Koko kunkin solmun kokoluokitteluasteikon kanssa useiden geenien koodaamat symbolit kussakin reitin aikavälillä.

Keskustelu

Ymmärtäminen molekyyli- patofysiologiaan lihas-invasiivisia virtsarakon syöpä ja paljastava verkoston reittejä mukana lihasten invaasio voisi johtaa täsmähoitoihin. Lisäksi yksittäisillä dys-säädellään väyliä liittyy etenevä tauti pitää lupauksen tukevan parannettu, biomarkkereiden-pohjainen riskinarviointi seurasi kerrostunut kliininen intervention [2]. Tehoseulonnan alustat ovat tarjonneet runsaasti tietoa kuvatessaan molekyyli tila heijastaa kliininen fenotyyppi, mukaan lukien virtsarakon syöpä [43, 44]. Kokeet perustuvat ilmentymisen profilointi käyttäen mikrosiruja, ja fraktiointitekniikalla kytketty massaspektrometria käyttämällä kudosta ja virtsaan Näytematriisin tukeneet rakenteisen perustuvan löytö rakkolihakselle invasiivisia kasvaimet [12, 45]. Tässä tutkimuksessa tarkoituksena on luonnehtia lihasten invasiivisia rakkosyöpä- sisällyttämällä tieteellisessä kirjallisuudessa seulonta ja allekirjoitukset omiikka profilointi edelleen sidoksissa vuorovaikutuksen yhteydessä, jolloin joukko 286 proteiinia koodaavan geenien. Tällainen analyysi tasolla verkkojen ja reitit valittiin olettaen, että miscellaneously löytyi fenotyyppiset ominaisuudet lujittaa on koulutusjakson tasolla, olettaen, että ne ovat toiminnallisesti liittyvät ja yhdessä vaikuttavat sairauden fenotyyppi.

Suurikapasiteettinen DNA sekvensointi voi tuottaa virheellisiä tietoja [46]. MS pohjainen proteomiikan kokeet tuottavat valtavia aineistoja, joita on arvioitava huolellisesti [47].

Biologiset reitin tietokannat on keskeinen rooli merkitsemiseksi proteiinia koodaavan geenien johtuvat suuren läpimenon profilointi lähestymistapoja. On noin 547 koulutusjakson tietokanta resursseja luetellut PathGuide (https://www.pathguide.org/). Vaikkakin on olemassa useita hyvin kuratoituja ja luotettavan reitin tietokantaa resursseja myös kuvannut ryhmämme [48], huomattavia ponnistuksia on ryhdytty laajentamaan biologisen polku kattavuutta tuolle yhtä oikeaa tietolähteen. Tämä suoritetaan usein yhdistämällä eri lähteistä, jotta voidaan rakentaa laadukkaita integroiva polkumalleja tinkimättä tietojen laadusta. Kuitenkin biologiset tiedot integraatio erillisistä lähteistä on ollut haastavaa, koska vaihtelevuus syntaktisen ja semanttisen tason. Syntaktinen vaihtelu johtuu heterogeenisyys molekyyli ominaisuus ja koulutusjakson tiedostomuotoja, edustus skeema ja hakumenetelmiä. Semanttinen vaihtelu johtuu yhteensopimaton koulutusjakson nimiä, signalointi tapahtuma esityksiä ja molekyylitason tunnisteet. Esimerkiksi eri reitin tietokannat voivat halutessaan antaa tietoja post-käännös muutoksia, vuorovaikutuksessa proteiinien monimutkaisessa tai solujen sijainti. Siten kaikki nämä rajoitukset ovat estäneet kasvua laadukkaita integroiva polkumalleja [49-51].

Toinen asia, joka syntyy, kun tarkoituksena on integroida tietoja eri omiikka alustoilla on, että ristiriitaisia ​​tuloksia voidaan saavuttaa. Esimerkiksi joissakin lihaksen invasiivisia kasvaimia esitetty [52], transkriptomiikka analyysi osoitti, että mRNA-tasolla EGFR on säädelty, kun taas proteomiikka-analyysi ei osoittanut differentiaalikaavojen proteiinitasolla. Yksi selitys tälle ero voi olla translaation sääntelyä.

Kegg, biologinen reaktiotie luokittelu on tällä hetkellä saatavilla useille ihmisille avain cellular prosessien [13]. Mapping MIBC erityispiirteet (korjattu tasolla indusoidun aligraafi hyödyntäen proteiini vuorovaikutus tieto) ja Kegg ja suorittamalla rikastamiseen analyyseihin yhteensä 15 reittiä (4 uutta ja 11 mainittu julkaistuissa tutkimuksissa). 68 122 kirjallisuuden-louhittu proteiini ehdokasta merkitystä lihas-invasiivisia virtsarakon syöpä todettiin jäseniksi tunnistettu polkuja. Tämä mahdollisti kattavasti listalla polkuja mahdollistaa esivalinnassa termien sitä erikseen keskusteltu erityistilanteessa MIBC.

keskittyy laajentamaan tietämystä lihas invasiivisen urothelial kasvain vaikuttaa molekyylitasolla tasolla kattavasti kartoittamalla käytettävissä molekyyli dataset väyliä rakentaa interactome verkosto hyödyntäen julkisia tietolähteitä. Derivoimalla poluista, jotka perustuvat aiemmin kuvattu polkuja ja uusia niitä saimme 11 moduulit, jotka tunnettiin yhteydessä virtsarakon syövän lihas-invaasiota ja 4 uusia polkuja. Sen suhteen aikaisemmin tunnettujen urothelial rakkolihakselle-invasiivisen karsinooman polkuja, analyysimme haettuja reittejä kuten MAPK -signalointireitistä, ErbB- signalointireitistä, solusyklin reittejä ja VEGF-signalointireitin, joten vahvistaa järjestelmätason lähestymistapaa tiettyyn fenotyyppiin [3 , 12, 53, 54].

Sitä vastoin interactome tulokset myös noutaa merkittävä polkuja käsittää signalointireittien, solun tukirangan remodeling polkuja ja lihasliitoksen. Kolme molekyyli polkuja oli erittäin merkittävä analyysistä, nimittäin sääntely aktiinisytoskeletonin, neurotrofiinireseptoreiden signalointireittiä ja endosytoosin.

Neurotrofiineja ovat luokan läheistä sukua proteiineja, jotka ohjaavat toimintaa, jatkuvuuteen ja neuronien ja on potentiaalia aktivoida tropomyosin liittyvät kinaasi (Trk) perheen reseptoreita ja alas säädellä tuumorinekroositekijä superperheen (p75NTR), jonka kautta PI3K /Akt, Ras /Raf /MAP-kinaasin, NF-kappa B ja Jun kinaasi signalointireitteihin käynnistyvät. Trk-reseptorien kanssa neurotrophin ligandeja on tunnistettu aloittamista syövän etenemiseen, ja signalointireitille neurotrophins-trk on raportoitu tavoitteeksi terapeuttisen intervention hormoni tulenkestävät eturauhassyöpä (HRPC) ja ihmisen astrosytoomiin ja mahdollisesti voisi olla rooli in urothelial karsinooma [55-58]. Endosyyttisissä väyliä edustavat useita poikkeavuuksia ihmisen kasvainten olemalla tiiviisti ja kaksisuuntaisesti kytketty signalointireittejä, jotka voisivat viitata pahanlaatuisia muutoksia kasvainten. Yksi sen sääntelyviranomaisten DAB2, on myös raportoitu olevan merkittävä kehittyneissä vaiheissa urothelial syöpien, jossa vähentynyt ilmentyminen molekyylin voitiin havaita metastaattisessa vaiheessa, ja on liittynyt korkea todennäköisyydet uusiutumisen ja virtsarakon syöpä kuolleisuus [59 -61]. Vapauttaminen aktiini sitoutuneet proteiinit eli p38, ATF3 ja Rho perheen pieniä GTPaaseja, jotka osallistuvat solun tukirangan remodeling, aiheuttaa poikkeavan solun motiliteettia, joka johtaa lihasten invasiivisia ja metastaattinen fenotyyppejä syövässä [62-65]. Analyysimme Siinä korostetaan tukirankaproteiinin remodeling polku, joka sisältää integriinien, kadheriineja ja tarttuvuus proteiineja. Vastaavat molekyylitason reitit edellä avaa uusia mahdollisuuksia lisätutkimuksia urothelial lihas-invasiivisia karsinooma. Yksi rikastettua polku, joka ei osoittanut mitään suoraa yhteyttä virtsarakon syöpä oli serotonergisten synapsi, joka sisälsi 12 proteiinimolekyylien (S3 taulukko).

bioinformatiikan lähestymistapa ilmoitetaan tässä mukana integrointi saatavilla julkisesti tietomääriä yhteydessä virtsarakon lihas- invasiivinen karsinooma on vuorovaikutusverkosto, ja edelleen kartoitus niitä biologisia koulutusjakson lähteistä paljastaa 15 polkuja olevan vaikuttaa etenevä sairaus. Yksitoista näistä reittejä käsiteltiin aiemmin yhteydessä MIBC. On otettava huomioon, että käytettäessä tällaisia ​​tietokonelaskentatekniikoiden integroida molekyyli- allekirjoituksia vaihteleva resursseja, tietyt tekniset kysymykset käyttämällä sopivia maailmanlaajuisen tunnisteen otettava huomioon. a.