Krooninen sairaus

tiivistelmä

Annoimme rajat kudos vertaileva analyysi välillä-alatyypin molekyylitason yhtäläisyys munasarjasyöpä, rintasyöpä, maksasyövän, gliooman, keuhkojen levyepiteelikarsinooma syöpä ja nenänielun karsinooma. Meidän analyysi osoitti, että molekyyli alatyyppejä samankaltaisia ​​fenotyyppiin tai vastaavia kliininen tulos voidaan korreloida niiden transkription profiilin ja reitin profiilin. Pathway säätelyhäiriötä useiden syövän alatyyppejä kävi myös ilmi Gene Set Väkevöiminen Analysis. Häiriöstä ”täydentävät ja hyytyminen laskeutuu” havaittiin kaikkiaan yksitoista alatyyppejä viidessä eri kudoksissa, syyllistämättä että rooli tämän prosessin henkilökohtainen immuuni-pohjainen hoito voi olla syytä tutkia tarkemmin.

Citation: Lin P, Huang Z (2013) Korrelaatiotutkimus Yhdistetään Cancer alatyyppejä. PLoS ONE 8 (7): e69747. doi: 10,1371 /journal.pone.0069747

Editor: Raya Khanin, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, Yhdysvallat

vastaanotettu: 08 tammikuu 2013; Hyväksytty: 12 Kesäkuu 2013; Julkaistu: 08 heinäkuu 2013

Copyright: © 2013 Lin 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.

Rahoitus: Tämä työ tukivat avustusta National Natural Sciences Foundation of China (lupanumeroon: 30400496 ja 90612020, URL: http: //www.nsfc.gov.cn). Rahoittajat ollut mitään roolia tutkimuksen suunnittelu, tiedonkeruu ja analyysi, päätös julkaista tai valmistamista käsikirjoituksen.

Kilpailevat edut: Kirjoittajat ovat ilmoittaneet, etteivät ole kilpailevia intressejä ole.

Johdanto

Perustuu korkean kautta genomewide transcriptome data, molekyyli- alatyyppejä ihmisen syövän on tunnistettu ja ominaista eri biologian. Esimerkiksi erilliset alatyyppejä rintasyöpään liittyivät eri mallien hoitovaste [1], eri etuuskohteluun sivustoja uusiutumisen [2]. Pään ja kaulan syöpä, eri molekyyli- alatyyppejä liittyi erillisiä malleja kopioluvun muutos kanonisen syövän geenien [3]. Kolorektaalisyövässä, alatyyppejä yhteinen yhtäläisyyksiä erillisiä solutyyppejä normaalilla paksusuolen crypt osoittaa vaihtelevalla ”stemness” ja Wnt signalointia [4].

Tuoreessa tutkimuksessa kuvataan molekyylien yhteistä keskenään pohjapinta-kuin rintasyöpä ja munasarjasyövän korrelaatio analyysi transkription profiilin [5], mutta se oli epäselvää pohjapinta kaltainen rintasyöpä oli ”ystävyys” minkään tietyn alatyypin munasarjasyöpään. Oikeastaan ​​molekyyli syövän alatyyppejä, joilla on samankaltaisia ​​biologisia ominaisuuksia jo löydetty eri kudosten sivustoja. Esimerkiksi sekä Mes alatyypin gliooman ja klaudiini

–

alhainen luontainen alatyypin rintasyöpä oli ominaista ilmentyminen mesenkymaalisten merkkiaineiden ja immuunivastetta [6-8]. Kun yhdessä, esitettiin kysymys, että onko alatyyppejä samankaltaisia ​​fenotyyppiin, tai vastaavia kliinisistä tuloksista, osoittaisi korrelaatio molekyylitasolla? Voit vastata tähän kysymykseen, suoritimme korrelaatio analyysi transkription profiilin ja koulutusjakson profiilia munasarjasyöpä, rintasyöpä, hepatosellulaarinen karsinooma (HCC), gliooma, keuhkojen levyepiteelikarsinooma syöpä (keuhko SCC) ja nenänielun karsinooma (NPC). Lisäksi olemme analysoineet koulutusjakson toimintaa kunkin alatyypin ja tunnistettiin reitin usein levoton eri kudoksissa.

Materiaalit ja menetelmät

Microarray aineisto

Kaikki microarray aineistoja ladattiin GEO. Sillä Affymetrix data, me lasketaan uudelleen geenien ilmentyminen signaali intensiteettiä by RMA [9] avulla Dain EntrezGene-keskus chip kuvaustiedosto [10]. Kahden-väritietoja, normalisoitu data matriisi käytettiin suoraan säädetty ja koettimet samasta geenistä yhdistettiin keskiarvoistamalla. Kuvauksen Kaikkien microarray data tässä tutkimuksessa voisi löytyä taulukossa S1. Aineisto GSEA10186 ei käytetty korrelaatio analyysi transkription profiilin johtuu liian harvinaisempia geenejä muiden aineistoja. Nenänielusyöpä luokiteltiin kahteen alatyyppiin perustuvat aiempaan työhön (julkaisemattomia tuloksia).

Julkaistu mesenkymaalitransitioon allekirjoitus

Kolme julkaistu geeniekspression allekirjoitus epiteelisolujen-mesenkymaalitransitioon (EMT) tai mesenkymaalitransitioon ( MT) käytettiin analyysimme. Taube n ”EMT ydin allekirjoitus” edustavat geenejä, jotka yhteinen riippumattomien geenien ilmentyminen allekirjoituksia (GESS) ihmisen maitorauhasen epiteelisolujen (HMLE) saada läpikäymään EMT ilmaisemalla GSC, Snail, Twist, tai TGF-β1 tai kaatamalla ilmaus E-kadheriinin [11]. Gröger allekirjoitus sisältyvät geenit, jotka olivat joko ylös- tai alaspäin säädeltyjä vähintään 10 itsenäistä GES EMT [12]. Cheng allekirjoitus ehdotettiin edustaa hieman yleisempi biologisen prosessin mesenkymaalitransitioon koska se todettiin myös ei-epiteelin syöpä kuten glioomat, neuroblastooma ja Ewingin sarkooma [13].

korrelaatio analyysi transkription profiilin ja polku profiili

tietoja mediaani-keskitetty geenejä kussakin kohortissa erikseen aluksi [5]. Sitten kaikki geenien ilmentyminen arvot näyte pidettiin sen transkription profiilia. Oikaistu aineistot toimitettiin GenePattern [14] yhden otoksen GSEA analyysi [15]. Tuloksena polku rikastamiseen tulokset käytettiin koulutusjakson profiilin. Positiiviset tulokset ilmoitetaan geenien tietyn geenin joukon ovat coordinately voimistunut näytteessä, ja päinvastoin. Spearmanin transkription profiilin ja polku profiili laskettiin välillä otoksen samankaltaisuus metrinen.

Phylogeny syövän alatyyppejä

mediaani Spearmanin transkription profiilin kahden alatyypin oli miinus by 1 ja sitten hyväksytty, koska erilaisuus etäisyyttä. Keskimääräiset-sidos hierarkkinen klusterointi tuloksena erilaisuuden matriisi tehtiin R.

Hierarkkinen klusterointi reitin profiilin

Hierarkkinen ryhmittely reitin profiilin matriisi (riviä koulutusjakson ja sarakkeet alatyyppi) suoritettiin Cluster 3.0 [16] käyttäen Spearmanin korrelaatiota samankaltaisuutta metrinen ja keskimääräinen nostolaitteen kuten klusterointi menetelmällä. Tulokset tuottamat ssGSEA käytettiin suoraan ilman muita tietoja säätö. Heatmap tuotettiin R positiivisia polku rikastamiseen tulokset värjätty keltaisella ja negatiiviset pisteet värittää sinistä.

Gene asettaa rikastus analyysi (GSEA) B

GSEA analyysi [17] tehtiin välillä kasvaimet tietty alatyyppi ja muiden alatyyppien kunkin kohortin erikseen. Sillä Affymetrix geeniekspressioprofiili ja GSE10186 aineisto, joka edusti absoluuttista signaalin intensiteettiä, signaali-kohina-suhde käytettiin metrinen laskettaessa geenin ero ilme. Sillä GSE17710 aineisto, jonka tiedot oli log-suhde mittakaavassa ero luokan keinoja käytettiin laskemiseen kertaluokkamuutos ja metriikka differentiaalikaavojen. Kegg reittejä tarjoamia MSigDB 3.1 käytettiin vain polkuja, jotka merkittävästi rikastettu vähintään yhdellä syövän alatyypin klo FDR Q-arvo 25% oli säilytetty.

Tulokset

korrelaatio analyysi molekyyliprofiilin liitetty syövän alatyyppejä

ensimmäinen kysyttiin alatyyppejä samanlaisia ​​fenotyyppiin tai vastaavat kliiniseen tulokseen voitaisiin korreloida kopiointiin profiilin ja /tai reitin profiilin. Voit vastata tähän kysymykseen, mittasimme välillä-alatyypin yleisen soveltuvuuden korrelaatio analyysi transkription profiilin ja reitin profiilin. Samanlainen maisema esiintyi sekä kaksi molekyyliprofiilien mutta yleinen taso Spearmanin korrelaatiokertoimet koulutusjakson profiilien oli korkeampi kuin transkription profiileja (kuva S1). Tämä voi selittyä sillä, että päällekkäisyys jäsenten välillä geenin käytöllä voi lisätä samankaltaisuutta niiden tilastollinen käyttäytyminen.

Tässä osoitimme molekyyli- yhteistä keskenään syövän alatyyppejä käyttäen rintasyöpä esimerkkinä (kuvio 1). Pohjapinta-kuin rintasyöpä yleensä korreloi positiivisesti gliooma Prolif, HCC leviämisen, keuhko SCC alkeellinen ja tyypin II NPC jotka kaikki luonnehtii vahvistunut leviämisen allekirjoitus. Tämä oli yhdenmukainen sen kanssa, että pohjapinta-like rintasyöpä oli myös esillä korkea geenien ilmentymistä, jotka liittyvät solujen lisääntymistä. Lisäksi perus-kuin rintasyöpä osoittivat korrelaation vain alatyyppejä C2, C4 ja C5 munasarjasyöpä [18].

Tuumorinäytteet ryhmitelty alatyyppi. Keltainen ristikot edusti positiivinen korrelaatio, kun taas sininen ristikot edustaa negatiivinen korrelaatio. Näytteiden määrä kohden alatyyppi oli suluissa.

Verrattaessa pohjapinta-like, luminal oli lähes päinvastainen malli korrelaatio. Se osoitti selvästi korrelaatio muiden paremmin selviytyminen alatyyppi kuten gliooma PN, keuhko SCC eritys- ja munasarjasyövän C3, C6. Claudin-alhainen rintasyöpä oli ominaista korkea rikastamalla epiteelisolujen-to-mesenkymaalitransitioon markkereita ja immuunivasteen geenit [7]. Korrelaatio analyysi onnistuneesti kaapattu samankaltaisuuden klaudiini-alhainen ja gliooma Mes, joka oli myös mesenkymaalisten alatyyppi [6] yliekspressioon tulehduksellisten geenien ja lisääntynyt tiheys kasvaimeen tunkeutuvia lymfosyyttejä [8]. Yllättäen, anti-korrelaatio klaudiini-alhainen ja mesenkymaaliset munasarjojen alatyyppi C5 havaittiin. Heatmaps kuvaa välinen-alatyypin molekyyli yhtenäisyyttä näkymästä muiden syöpien myös palvelee täydentäviä lukuja (kuva S2-S6).

lisäksi saada järjestelmällinen näkemys välillä-alatyypin samankaltaisuus, käytimme mediaani korrelaatio kertoimet transkription profiileja kahden alatyyppiä samankaltaisuutta metrinen ja lasketaan phylogeny syövän alatyyppejä (kuvio 2). Huomasimme, että paremman selviytymisen alatyyppien rintasyöpään luminaalisen A ja munasarjojen syöpien C3, C6, kerättiin ryhmäksi lähellä gliooma PN joka näkyy hermosolujen linjaa markkereita ja osoittivat elinajan pitenemiseen [6]. Munasarjasyövän C3 ja C6 edustaa pääasiassa serous alhainen pahanlaatuinen potentiaalia ja heikompilaatuisen endomet- alatyyppejä [18]. Toinen alaryhmä löydettiin joka koostui rintasyövän pohjapinta-like, rintasyöpä klaudiini-alhainen, gliooma Prolif ja HCC Chiang n leviämisen. Entinen kolme alatyyppiä olivat kaikki huono selviytymisen kun Chiang n leviämisen korreloi merkitsevästi yli-ilmentymisen alfafetoproteiinin (AFP) ja makrovaskulaarisia hyökkäys [19]. Munasarjojen C1, C2 ja gliooman Mes ryhmiteltiin kanssa HCC Chiang n tulehdusta. Edellisten kolmen niistä liittyi suurempi tiheys kasvaimeen tunkeutuvia lymfosyyttejä, kun taas Chiang tulehdus oli interferoni liittyvät alaluokka [19]. Fylogenia syövän alatyypin myös jää histologisesti liittyviä samankaltaisuus, kuten alatyyppejä kaksi squamous kohdunkaulan, keuhkojen SCC ja NPC, oli ryhmitelty yhteen.

mediaani Spearmanin transkription profiilin kahden alatyypin oli miinus 1 ja sitten hyväksytty, koska erilaisuus etäisyyttä. Laskeminen kasvain phylogeny sitten tehdä soveltamalla keskimääräistä sidos klustereiden R.

yhdistäminen syövän alatyyppejä kanssa koulutusjakson toimintaan

vieressä pyrkineet tarjoamaan maailmanlaajuisen kartan reitin joka puolella kuusi ihmisen syövän (kuvio 3). Toinen HCC aineisto lisättiin, joka on luokiteltu kolmeen alatyyppiin, jonka Hoshida et al (merkitty S1, S2 ja S3) [20]. Valvomaton hierarkkinen klusterointi koulutusjakson profiilien osoittivat, että näytteitä eri syöpiä sekoitettiin sen sijaan, että ryhmitelty kudoksiin, mikä osoittaa, että polku toimintaa syöpä ei ole säännelty kudosspesifisellä tavalla. Havaittiin, että alatyyppejä ominaista immuunijärjestelmän liittyviä biologia, mukaan lukien klaudiini-alhainen, C1, C2, HCC Chiang tulehdus, keuhko- SCC eritys- ja tyypin I NPC, oli yliedustettuna ryhmässä K1. Toisaalta, luminal A, C5, S3, C3 ja tyypin II NPC oli yliedustettuna ryhmässä K2. Ilmeinen ero immuuni liittyvän reitin toimintaan näiden kahden ryhmän havaittiin.

Jokainen verkkoon edustaa pisteet signalointia laskettiin yhden näytteen GSEA. Ei vielä säätö ssGSEA pisteet suoritettiin. Väylät tilattiin luokittain käsin ja erillään muista vaakaputkistolla valkoisia viivoja. Vain luokkia, joissa on enemmän kuin viisi reittejä leimattiin. Dendrogrammi jaettiin kahteen ryhmään, joissa ryhmä K1 värittää sinistä ja ryhmä K2 värillinen appelsiini. Ylempi vaakasuora Väripalkki merkitty alatyyppejä yliedustettuna ryhmässä K1 taas alempi vaakasuora väripalkkia merkitty alatyyppejä yliedustettuna ryhmässä K2. Useimmat alatyyppejä merkittävästi rikastettu (p-arvo 0,05, Chi-squared test), paitsi HCC Chiang n leviämisen ja CTNNB1 (p-arvo = 7.27e-02 ja 7.86e-02, tässä järjestyksessä).

Huomasimme, että molemmat Hoshida S1 ja Chiang n leviämisen rikastuneet ryhmässä K1 taas Hoshida S3 ja Chiang n CTNNB1 rikastuneet ryhmässä K2. Tämä on johdonmukaista sen havainnon kanssa, että molemmat Hoshida S1 merkittävästi rikastettu geenin allekirjoitus Chiang n leviämisen taas Hoshida S3 merkittävästi rikastettu geenin allekirjoitus Chiang n CTNNB1. Siten alatyyppejä samanlaisia ​​geenin ilmentymistä allekirjoitus voi myös olla samanlainen globaalissa maisema reitin toimintaa.

suoritettiin myös Gene Set rikastus Analyysi tunnistaa polkuja, jotka liittyvät kunkin alatyypin. Kuten erityisen kiinnostunut mesenkymaalitransitioon, julkaistu EMT allekirjoitukset otettiin myös analyysiin. Tällä FDR sulku 0,25, yhteensä 161 Kegg polkuja todettiin merkittävästi yliaktiivista /vaimentua ainakin yhdessä alatyyppi (taulukko S2). 42 polkuja vasta väärin säädellystä yhdessä kudoksessa ja voivat edustaa kudosspesifisiä prosesseja. Esimerkiksi 14 aineenvaihduntaan liittyvä reittejä havaittiin voimistuvan /vaimentua vain alatyyppejä maksasyövän. Toisaalta, 22 polut olivat väärin säädellystä ainakin viisi kudoksiin ja voivat siten edustaa yhteisiä taustalla olevien mekanismien syövän. ”Täydentävät ja hyytyminen Cascades” oli yleisin levoton koulutusjakson, koska se oli väärin säädellystä yhdessätoista alatyyppeihin.

GSEA EMT allekirjoituksia oli sopusoinnussa mesenkymaalisten fenotyypin klaudiini-alhainen, Mes ja väitti, että Hoshida n S1 ja munasarjojen syöpä C1 voisi myös olla mesenkymaaliset alatyyppejä (taulukko S2). Mielenkiintoista, alassäädetty käsivarteen kahden EMT allekirjoitusten todettiin merkittävästi vaimentua in C5. DAVID toiminnallinen analyysi osoitti, että kaikki EMT allekirjoitukset käytimme ei mennä päällekkäin minkään immuuni liittyvän reitin (taulukko S3). Harkittaessa nämä viisi alatyyppiä vain, yksitoista polut olivat vaimentua vain C5 vaan yläreguloituja kaikissa muissa neljässä mesenkymaaliset alatyyppeihin. ”Täydentävät ja hyytyminen laskeutuu” säädeltiin vähentävästi sekä C5 ja Hoshida S1, mutta yläreguloituja C1, Mes ja klaudiini-alhainen.

Keskustelu

Yleensä biologiset ominaisuudet molekyylien syövän alatyyppejä voisi olla määritellään niiden geenien ilmentyminen allekirjoitukset. Esimerkiksi, mesenkymaaliset alatyypit määritellään yleensä yli-ilmentyminen mesenkymaalisten markkereita ja ali-epiteelin markkereita. Täten se voi olla yllättynyt löytää yhteinen allekirjoitus geenejä syövän alatyyppien samanlaisia ​​biologia. Sen sijaan, että vertaamalla allekirjoituksen geenien, tutkimuksemme on systemaattinen analyysi keskittyy genomewide transkription profiilin ja reitin profiilin. Tuloksemme ehdotti, että alatyyppien ominaista samanlaiset biologiset ominaisuudet, niiden yhteisiä voitiin havaita molekyylitasolla, mikä osoittaa, että biologinen prosessi muutokset voivat pelata genomewide tavalla eikä vain rajoittamalla osajoukko geenien.

ero klaudiini-alhainen, gliooma Mes ja C5 paljastui anti-korrelaatiota transkriptionaalisen profiilin ja koulutusjakson profiilin, selvä malli EMT allekirjoituksen rikastamiseen ja vastakkainen kuvion reitin rikastamiseen. Tällainen ero voi selittyä sillä, että C5 oli huomattavan alhainen CD3 + ja CD45 + solujen tunkeutuminen sekä kasvaimen ja strooman [18]. Immuuni liittyvät prosessit voivat olla suhteellisen vähemmän mukana hankinta mesenkymaalisten piirre C5. Kahden potentiaali mesenkymaalisten alatyyppiä, C1 liittyi korkea strooman vaste ja suuri määrä strooman CD3

+ solujen [18], kun S1 leimasi TGF-beeta aiheuttama Wnt aktivointi ja rikastaminen EMT liittyvän geenin set [20]. Tyyppi, sijainti ja taso kasvaimen tunkeutuvia lymfosyyttejä jäi epäselväksi Hoshida S1. Olipa S1 ja C1 olivat todella mesenkymaalisten alatyypin tarvitaan kokeellista validointi.

”Täydentävät ja hyytyminen laskeutuu” oli mielenkiintoinen prosessi, koska häiriön tämän reitin havaittiin yhdessätoista alatyyppeihin kuten säätelyyn ylöspäin C1, Mes, klaudiini-alhainen ja downregulation C5, S1. Komplementtiaktivaatioon saattaa olla hyvin tärkeä tapahtuma syöpälääkkeen immuniteetti ja immunoterapiassa [21], koska se voisi auttaa kasvaimen välys mutta myös edistää kasvaimen kasvua [22]. Aiemmat tutkimukset ovat myös osallinen yhdistyksen välillä EMT ja komplementtijärjestelmässä. Esimerkiksi C5b-9 voi indusoida Response Gene täydentämään-32 (RGC-32), mikä voi puolestaan ​​lisätä metastaattisen fenotyypin välittämällä TGF-β aiheuttama EMT ihmisen haimasyövän solu [23,24]. Lisäksi, Tang Z, et al osoittivat, että putkimainen epiteelisolujen altistetaan täydentää anaphylotoxin C3a antoi fenotyyppiset ja funktionaaliset ominaisuudet mesenkymaalisten solujen [25]. Hyytymishäiriöt ovat yleinen ongelma neoplastisten potilailla. Liikahyytymistilan voitaisiin indusoida pahanlaatuisten solujen vuorovaikutuksessa suoraan hemostaattisen järjestelmän ja aktivoimalla Hyytymisketjun. Trombiini muodostettiin proteolyyttisen hyytymistekijä II hyytymiskaskadissa ja toimivat puolestaan ​​seriiniproteaasiksi, joka muuntaa liukoisen fibrinogeenin liukenematon osa fibriinin sekä katalysoimaan monia muita hyytymiseen liittyvät reaktiot. Se oli jo todettu, että trombiinin voisi tukea kasvainsolujen pahanlaatuisen [26-28]. Kasvainsolut voivat ilmaista kudostekijän joka siis vuorovaikutuksessa hyytymistekijä VII (FVII) ja hyytymistekijä X (FX) ja tuottaa trombiinin parantaa kasvaimen etenemistä [29].

Yhteenvetona dysregulaatio täydentävät ja hyytymisen kaskadeja kaikkiaan yksitoista alatyyppejä viidellä kudosten sekaantunut että lisätutkimuksia tämän prosessin voisi motivoida uusia immuniteetti strategiapeli henkilökohtaista hoitoa.

Johtopäätös

Työmme havaittu molekyyli yhteistä keskenään syövän alatyyppejä by korrelaatio analyysi transkription profiilin ja reitin profiilin. Molecular luokittelu ihmisen syövän on vain varhainen askel kohti henkilökohtaista lääketiedettä. Kun yhä enemmän tietoa (ei rajoitu transcriptome) tulevat saataville, voimme odottaa yhä enemmän syöpiä on luokiteltu molekyyli alatyyppeihin. Meidän menetelmää, ja tietenkin muita parannettuja ja parantaa menetelmiä, voidaan soveltaa rakentaa kattavampi kartta syövän alatyyppejä. Tällaisen kartta, tieto tietyn syövän alatyypin voisi antaa vihjeitä laajennettu ymmärtämään sen ”ystävä” alatyyppejä muissa syövissä ja tuoda mahdollisia uusia terapeuttisia mahdollisuuksia.

tukeminen Information

Kuva S1.

hajontakuvio korrelaatiokerroin. Lineaarinen malli sopivat tietoihin käyttämällä korrelaatiokertoimet kopiointiin profiili on riippumaton muuttuja. Tuloksena p-arvo ja kertoimen olivat osoitti.

Doi: 10,1371 /journal.pone.0069747.s001

(TIF) B Kuva S2.

vertailu munasarjasyövän ja muiden syöpään. Kasvainnäytteestä ryhmiteltiin alatyyppi. Keltainen ristikot edusti positiivinen korrelaatio, kun taas sininen ristikot edustaa negatiivinen korrelaatio. Näytteiden määrä kohden alatyyppi oli suluissa.

Doi: 10,1371 /journal.pone.0069747.s002

(TIF) B Kuva S3.

vertailu gliooma ja muita syöpää. Kasvainnäytteestä ryhmiteltiin alatyyppi. Keltainen ristikot edusti positiivinen korrelaatio, kun taas sininen ristikot edustaa negatiivinen korrelaatio. Näytteiden määrä kohden alatyyppi oli suluissa.

Doi: 10,1371 /journal.pone.0069747.s003

(TIF) B Kuva S4.

vertailu Maksasolusyövän ja muu syöpä. Kasvainnäytteestä ryhmiteltiin alatyyppi. Keltainen ristikot edusti positiivinen korrelaatio, kun taas sininen ristikot edustaa negatiivinen korrelaatio. Näytteiden määrä kohden alatyyppi oli suluissa.

Doi: 10,1371 /journal.pone.0069747.s004

(TIF) B Kuva S5.

vertailu keuhkojen squamous kohdunkaulan ja muita syöpää. Kasvainnäytteestä ryhmiteltiin alatyyppi. Keltainen ristikot edusti positiivinen korrelaatio, kun taas sininen ristikot edustaa negatiivinen korrelaatio. Näytteiden määrä kohden alatyyppi oli suluissa.

Doi: 10,1371 /journal.pone.0069747.s005

(TIF) B Kuva S6.

vertailu nenänielusyöpä ja muu syöpä. Kasvainnäytteestä ryhmiteltiin alatyyppi. Keltainen ristikot edusti positiivinen korrelaatio, kun taas sininen ristikot edustaa negatiivinen korrelaatio. Näytteiden määrä kohden alatyyppi oli suluissa.

Doi: 10,1371 /journal.pone.0069747.s006

(TIF) B Taulukko S1.

Lyhyt kuvaus kaikista microarray aineisto tässä tutkimuksessa käytetyt. ”*” Tutkimus tyyppi sarake osoitti, että vastaava tutkimus määritteli molekyyli alatyyppejä.

Doi: 10,1371 /journal.pone.0069747.s007

(XLSX) B Taulukko S2.

GSEA tulokset Kegg reittejä ja julkaistaan ​​EMT allekirjoitus. Vain ne, joilla q-arvot alle 0,25 sisältyivät.

Doi: 10,1371 /journal.pone.0069747.s008

(XLSX) B Taulukko S3.

tulokset DAVID funktionaalianalyysin Julkaistujen EMT allekirjoituksia.

doi: 10,1371 /journal.pone.0069747.s009

(XLSX) B