Extracto
La expresión génica está regulada a nivel de transcripción y traducción; Por lo tanto, los dos factores de transcripción (TFS) y microARN (miARN) juegan un papel en la regulación de la expresión génica. Este estudio perfilado mRNAs expresados diferencialmente y miRNAs en tejidos de cáncer gástrico para la construcción de un TF y la red de co-regulación miARN con el fin de identificar los genes alterados en la progresión del cáncer gástrico. Un total de 70 casos de cáncer gástrico y los tejidos normales adyacentes apareados se sometieron a cDNA y análisis de los genes miARN microarray. Se obtuvieron 887 hasta regulada y 93 genes regulados y 41 redujeron reguladas y 4 miRNAs hasta reguladas en los tejidos de cáncer gástrico. Utilizando la base de datos de elemento regulador de la transcripción, se obtuvieron 105 genes que son regulados por la familia E2F de los genes y utilizando herramientas TargetScan, Miranda, miRDB y miRWalk, predijimos potenciales dirigidas a los genes de estos 45 miRNAs. Luego construyó el TF relacionados con E2F y co-regulación de genes miARN la red y se identificaron 9 de cubo genes. Además, hemos encontrado que los niveles de E2F1, 2, 3, 4, 5, y 7 mRNAs asociados con la capacidad de invasión de células de cáncer gástrico, y se ha asociado a la diferenciación del tumor. Estos datos mostraron sobreexpresión de E2F mRNAs asociados con la progresión del cáncer gástrico
Visto:. Zhang X, Ni Z, Z Duan, Xin Z, Wang H, Tan J, et al. (2015) La sobreexpresión de E2F ARNm asociados con la progresión del cáncer gástrico Identificado por el factor de transcripción de los genes miARN y Co-Reguladora de análisis de red. PLoS ONE 10 (2): e0116979. doi: 10.1371 /journal.pone.0116979
Recibido: 30 de septiembre de 2014; Aceptado: 17 de diciembre de 2014; Publicado: 3 Febrero 2015
Derechos de Autor © 2015 Zhang et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution License, que permite el uso ilimitado, distribución y reproducción en cualquier medio, siempre que el autor original y la fuente se acreditan
Disponibilidad de datos: Todos los datos relevantes están dentro del apoyo de sus archivos de información en papel y. Los datos se han depositado en la base de datos GEO, bajo el número de GSE63089
Financiación:. Este trabajo fue apoyado en parte por subvenciones de la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China (# 81320108025 y#81472662), Fundación de la provincia de Jilin Departamento de ciencia y Tecnología (# 20130522013JH y#20140414048GH) y el Programa de Bethune Norman, de la Universidad de Jilin (# 2012219). Los autores también agradecen la Medjaden Bioscience Limited (Hong Kong, China) para la edición y corrección de este manuscrito. Los donantes no tenía papel en el diseño del estudio, la recogida y análisis de datos, decisión a publicar, o la preparación del manuscrito
Conflicto de intereses:.. Los autores han declarado que no existen intereses en competencia
Introducción
el cáncer gástrico es todavía uno de los problemas de salud más importantes en los países en desarrollo, como en china, aunque su incidencia está disminuyendo gradualmente en los países occidentales. En general, el cáncer gástrico es cuentas correspondientes al cuarto de la incidencia y la segunda de las tasas de mortalidad entre todos los tipos de cáncer en el mundo [1-3]. factores de riesgo de cáncer gástrico son la infección por Helicobacter pylori, el consumo frecuente de alimentos ahumados, salazones y encurtidos de hortalizas, el humo del tabaco, la obesidad o la gastritis crónica. Estos factores de riesgo podrían coordinar para manipular la expresión génica o mutación o alteraciones epigenéticas y eventualmente resultar en el desarrollo del cáncer gástrico. Hasta la fecha, un gran cuerpo de conocimiento se ha acumulado con respecto a las alteraciones moleculares asociadas con el cáncer gástrico, tales como ARID1A, TP53 [4], PTGER4, PRKAA1, ZBTB20 [5] y PLCE1 [6]. Sin embargo, el mecanismo subyacente de la carcinogénesis gástrica mediada por genes diferentes queda por definir. Por lo tanto, es crucial para investigar más a la patogénesis molecular de cáncer gástrico utilizando el enfoque de biología sistemática, tal como la construcción de genes expresados diferencialmente red-regulador para identificar la vía de señalización de genes importantes o durante el desarrollo de cáncer gástrico o de progresión.
la expresión génica está regulada a nivel de transcripción y traducción. En el nivel de transcripción, factores de transcripción de genes (TFS) juegan un papel importante en la regulación de la expresión génica humana, mientras que los genes miARN podría en el nivel post-transcripción regulan la traducción del ARNm y la vida media. Específicamente, TFS son proteínas que se unen a secuencias específicas de ADN y por lo tanto controlan la transcripción de genes. Mirna es una clase de origen natural pequeños ARN no codificantes con 18 a 22 nucleótidos de longitud y funcionalmente, miARN puede post-transcripcionalmente la expresión de proteínas silencio mediante la unión a la transcripción de genes diana complementaria, lo que degrada estos ARN mensajeros o la inhibición de ellas se traduzcan en proteínas. Así, tanto TFS y miRNAs pueden regular genes en diferentes etapas de la expresión génica y pueden formar un bucle de retroalimentación y una red de regulación complicada para controlar estrechamente la expresión génica. En este sentido, el estudio de esta red de regulación de genes podría ayudar a entender la homeostasis celular y proceso fisiológico, función biológica, y el mecanismo de las enfermedades. Hasta la fecha, un número de estudios han demostrado la regulación de genes de TFS y miARN en el cáncer gástrico, tal como el factor nuclear kappa B [7], FoxM1 [8], el factor 1 inducible por hipoxia [9], y miR-7 [10] , miR-375 [11], el miR-125 ter, miR-199a, miR-100 [12]. De hecho, los genes miARN aberrante o la expresión de TF contribuye a la carcinogénesis humana [13]. Por lo tanto, en este estudio, se investigó el papel de los factores de transcripción de los genes miARN y combinados en la regulación de la expresión génica en el cáncer gástrico para la asociación con la progresión del cáncer gástrico. En primer lugar, se detectó la expresión diferencial de genes y miRNAs en muestras de tejido de cáncer gástrico y las analizamos bioinformatically para formar la red de regulación TF-miARN para relacionar la expresión de los ARNm de la familia E2F en el cáncer gástrico. a continuación, nos confirmó la expresión de E2F para la asociación con la progresión del cáncer gástrico.
Materiales y Métodos
Pacientes y muestras de tejido
Este estudio fue aprobado por el Comité de Ética de la Facultad de Medicina Básica Ciencias de la Universidad de Jilin, y cada paciente fue dado su consentimiento por un formulario de consentimiento informado por escrito. Después de eso, se reclutó a 70 pacientes con cáncer gástrico de la Universidad de Jilin (Changchun, China) entre abril de 2012 y octubre de 2014. Todos los pacientes recibieron ningún tratamiento previo a la cirugía, como la quimioterapia o la radioterapia. Ambos tejidos normales tumorales y distantes se obtuvieron de la sala de operaciones y se almacenan en nitrógeno líquido dentro de 10 min.
aislamiento de ARN y preparación miRNA
ARN celular total fue aislado de las muestras de tejido utilizando el reactivo Trizol (Invitrogen, Carlsbad, CA, EE.UU.) y luego nuevamente purificada mediante un kit RNeasy Mini (Qiagen, Düsseldorf, Alemania). a continuación, la concentración de ARN se determinó utilizando el sistema Multi-volumen espectrofotómetro Época (BioTek, Vermont, EE.UU.). Después de eso, miARN se aisló de estas muestras de ARN utilizando el kit de aislamiento de mirVana miARN (Ambion, Austin, TX, EE.UU.).
Exon análisis de microarrays
En este estudio, primero perfilado de expresión génica entre el 45 y el cáncer gástrico adyacentes muestras de tejido normal emparejados utilizando el chip Affymatrix Gene Exon Arrays 1.0 ST (Affymatrix, CA, EE.UU.). Específicamente, 1μg muestra de ARN se transcribió inversamente en cDNA y estas muestras de cDNA se digiere luego en fragmentos de ADNc con endonucleasas y se marcó con el reactivo de marcaje de ADN utilizando ADN Labeling Kit (Affymatrix, CA, EE.UU.). Las plantillas de cDNA marcadas se utilizaron como sondas para hibridar con el Affymatrix Gene chip Exon Arrays 1,0 ST en una condición de 45 ° C de incubación y la rotación a 60 rpm durante 17 h. Después de eso, los arreglos fueron lavados y digitalizadas mediante escáner de Gene Chip de 3000 Gene Chip de software operativo (GCOS).
Mirna análisis de microarrays
También nos perfilamos los miRNAs expresados diferencialmente en el cáncer gástrico y 15 especímenes normales adyacentes pares de tejido utilizando matriz Affymatrix de gene Chip de microARN. Al igual que en los experimentos de microarrays de ADNc, las sondas de genes miARN utilizando RNA Labeling Kit (Affymatrix, CA, EE.UU.) se hibridó a la matriz Affymatrix de Gene Chip de microARN a 45 ° C y girar a 60 rpm durante 17 h. Después de eso, los arreglos fueron escaneados utilizando el SMOC.
microarrays de análisis de datos
Se analizaron los datos de microarrays primas utilizando el algoritmo Limma para identificar los genes expresados diferencialmente y miRNAs y luego analizados utilizando los modelos lineales y métodos empíricos de Bayes. Un
t-test
y se utilizó la corrección de Bonferroni para evaluar la significación estadística de cada expresión diferencial. Se consideraron los genes miARN y que se expresa de forma diferente de manera significativa si
p-valores
& lt; 0,05 y la expresión de genes mostraron cambios al menos 1,5 veces entre cáncer y sus tejidos normales. programa QUBIC (cualitativa BI-Clustering) se utilizó para analizar clúster de genes expresados diferencialmente. La idea básica del algoritmo es encontrar todos los subgrupos de genes con patrones similares de expresión entre algunos subgrupos de cáncer de los tejidos, y por lo tanto los genes implicados en cada uno de tales patrones, posiblemente, puede ser utilizado como firmas para el cáncer de subtipos o puesta en escena. Para nuestro análisis bi-cluster, se han utilizado los siguientes parámetros: r = 1, q = 0,06, c = 0,95, o = 100, f = 1 [14,15]. Base de datos para anotación, y Visualización Integrada Discovery (DAVID) y Kyoto Enciclopedia de genes y genomas (KEGG herramientas) se utilizaron para el análisis funcional y la clasificación de la vía de estos genes diferentes.
QRT-PCR
el ARN celular total a partir de tejidos gástricos cancerosas y normales se transcribieron inversamente en cDNA utilizando 1
st hebra de ADNc Synthsis Kit (Takara, Dalian, china) según las recomendaciones del fabricante. Expresión de E2F1, E2F2, E2F4 y) mRNA se analizó en 10 cáncer gástrico y emparejado muestras de tejido normales adyacentes por Q-PCR utilizando SYBR Premezcla Ex Taq (Takara) y β-actina se utilizó como control interno. Los primers se enumeran en la Tabla 1. Los datos qPCR fueron de cuantificados mediante el uso de métodos 2
ΔΔCt.
La construcción de la carretera TF-miARN de corregulación red
Después de microarrays análisis de datos, se obtuvo TFS y los genes diana latentes que están regulados por la familia E2F través de la búsqueda del elemento regulador de la transcripción de bases de datos (TRED). Por otra parte, los miRNAs dirigidos familia E2F se determinó interrogando a las bases de datos de predicción de cuatro bases de datos de destino, es decir, TargetScan, Miranda, miRDB, y miRWalk [16-18]. Luego combinamos estos genes miARN y diferenciales expresado para construir este co-regulación de red TF-miARN relacionada con la familia E2F utilizando el software Cytoscape. En la red de co-regulación TF-miARN, definimos nodo como un gen concentrador o miARN cuando directamente relacionado con más de dos nodos totales en la red.
Análisis de los ARNm de la familia E2F para la asociación con la clínica características patológicas de los pacientes con cáncer gástrico
el uso del receptor curvas características de funcionamiento (ROC), se analizaron los genes expresados diferencialmente que son regulados por el E2F ARNm entre el cáncer gástrico y el gen de tejidos adyacentes normales emparejados. Se seleccionaron y distinguido los mejores genes adaptados para la asociación con la clínica características patológicas mediante el análisis de regresión logística binaria.
El análisis estadístico
La curva ROC y el análisis de regresión logística binaria se utilizaron para los genes expresados diferencialmente que están regulados por el E2F ARNm entre el cáncer gástrico y los tejidos normales adyacentes apareados. Un modelo lineal se utiliza para asociar entre la familia E2F y el grado de invasión de células tumorales. software GraphPad Prism 6 se realizó para obtener la curva de ROC y el cálculo de la sensibilidad, especificidad y el área bajo la curva (AUC). el software SPSS 18,0 se utilizó para el ANOVA de una vía y el análisis de regresión logística binaria. Un valor de p & lt; 0,05 se consideró estadísticamente significativa
Resultados
Detección de genes expresados diferencialmente y miRNAs entre el cáncer gástrico y sus correspondientes tejidos normales
En primer lugar, llevaron a cabo. el análisis Affymatrix Exon Arrays para detectar genes expresados diferencialmente entre cáncer gástrico y el tejido normal adyacente emparejado en 45 pacientes (datos de los pacientes se muestran en la Tabla S1). El número de acceso GEO Conjuntos de datos del NCBI de este estudio fue GSE63089. El uso de & gt; 1,5 veces los cambios como el punto de corte-valor, se identificaron 887 hasta reguladas y 93 genes regulados (S2 Tabla). El análisis funcional mostró que estos genes diferenciales forman principalmente vías de genes, tales como el control del ciclo celular, vía de señalización de p53, vía el cáncer, la interacción de la matriz extracelular de los receptores, la adhesión celular, la glucólisis /gluconeogénesis, y la interacción del receptor de citoquinas (Fig. 1). miembros de la familia E2F desempeñan un papel importante durante el ciclo celular G1 /S de transición en las células y la expresión génica de E2F1, 2, 3, 4, 5, y 7 fueron encontrados para ser sobreexpresión (p & lt; 0,01) en el cáncer gástrico en este estudio
A, el análisis gene ontología.; B, KEGG análisis.
A continuación, también se realizó el análisis conjunto de genes Affymatrix viruta micro ARN en 15 casos de cáncer gástrico y los tejidos normales adyacentes apareados (datos de los pacientes se muestran en la Tabla S1). El número de acceso GEO Conjuntos de datos del NCBI de este estudio fue GSE63121. Hemos encontrado 41 el regulado y 4 miRNAs hasta reguladas (S3 Tabla). Higo. 2 ilustra la bi-clusters análisis de agrupamiento de los 45 miRNAs diferenciales en el cáncer gástrico frente a tejidos normales. Funcionalmente, estos miRNAs expresados diferencialmente podrían regular diferentes vías genéticas, como la actividad del activador de la transcripción, unión a ADN, la actividad del factor de transcripción, después de la regulación transcripcional de la expresión génica, y la transición G1 /S del ciclo celular mitótico
.
Cada fila representa un miARN y cada columna representa una muestra. Las columnas "C" en la parte inferior representan los tejidos de cáncer, mientras que "N" representa los tejidos normales. El rojo representa la máxima expresión en cáncer, en comparación con el tejido normal, mientras que el verde de baja expresión en el cáncer en comparación con los tejidos normales.
Edificio control y el análisis de la E2F relacionados con la familia TF-miARN de corregulación
red
con el fin de mostrar la co-regulación de la red relacionados con la familia E2F TF-miARN, que utiliza TRED para preguntar TF y genes diana latentes reguladas por la familia E2F y luego selecciona la diferencialmente expresado TFS y los genes diana latentes en tejidos de cáncer gástrico. Encontramos un total de 105 TFS y genes diana latentes que podrían ser potencialmente regulada por la familia E2F en el cáncer gástrico (5 abajo reguladas y 100 genes regulados; ver Tabla S4), que podría formar una red de 105 genes después de la bi- racimos análisis de conglomerados (Fig. 3) El análisis mostraron DAVID estos 105 genes son mayoría de los genes relacionados con el ciclo de células (Fig. 4).
cada fila representa un miARN y cada columna representa una muestra. Las columnas "C" en la parte inferior representan los tejidos de cáncer, mientras que "N" representa los tejidos normales. El rojo representa la máxima expresión en cáncer, en comparación con el tejido normal, mientras que el verde de baja expresión en el cáncer en comparación con los tejidos normales
A, Gene ontología análisis.; B, KEGG análisis.
A continuación, utiliza las herramientas en línea TargetScan, Miranda, y la base de datos miRDB miRWalk para predecir potenciales dirigidas a los genes de estos 45 genes miARN y luego se fusionó estos genes de segmentación con estos 105 genes expresados diferencialmente. Encontramos 7 abajo reguladas y 2 miRNAs hasta reguladas (S3 Tabla). Después de eso, hemos construido la red de regulación TF-miARN relacionados con E2F (Fig. 5).
Esta red contiene 105 genes expresados diferencialmente y 9 miRNAs expresados diferencialmente. Los círculos azules son expresados diferencialmente los genes y los diamantes rojos se expresan diferencialmente miRNAs. Los rombos amarillos son TFS y su tamaño representa el número de genes diana. La dirección de la flecha es desde el origen al destino.
Después de eso, hemos analizado esta red de regulación TF-miARN relacionados con E2F y encontraron que E2F1, E2F2 y E2F4 en la familia E2F juegan un importante papel en esta red de co-regulación TF y miARN. Tres ARNm sobre-regulados (E2F1, E2F2 y E2F4) de los ARNm expresados diferencialmente fueron validados utilizando PCR en tiempo real (RT-PCR). Los resultados demostraron que E2F1, E2F2 y E2F4 se regulada en exceso en las muestras de cáncer gástrico en comparación con las muestras normales. Los resultados de RT-PCR y los datos de microarrays son consistentes (p & lt; 0,05, Fig. 6). Además, se identificaron 9 de cubo genes de la red relacionados con E2F TF-miARN de regulación, que puede ser co-regulados por TFS (Fig. 7). El análisis de estos DAVID 9 genes y funciones de cubo se muestra en la Tabla 2.
La expresión génica se analizó en 10 tejidos cancerosos y normales gástricas emparejados y se compara con los resultados de microarrays. Las columnas en el gráfico representan los cambios de transformación logarítmica la mediana de plegado (cáncer /control) en la expresión a través de diez muestras (p & lt; 0,05).
Los círculos son los genes de cubo que co-regulados por TFS y miRNAs , mientras que los diamantes rojos son expresados diferencialmente miRNAs. Los rombos amarillos son TFS y su tamaño representa el número de genes diana. La dirección de la flecha es desde el origen al destino.
Asociación de los niveles de mRNA de la familia E2F con la clínica características patológicas de los pacientes con cáncer gástrico
Además, se analizó la expresión de E2F ARNm y luego las características clínicas asociadas con patológicas de los pacientes con cáncer gástrico. El análisis de curvas ROC mostró que E2F1, 2, 3, 4, 5, y 7 pueden ser objetivo latentes para distinguir el tejido de cáncer gástrico y las normales (Fig. 8). Combinación de varios mRNAs familia E2F puede mejorar aún más la especificidad y la sensibilidad de su distintivo entre cáncer gástrico y los tejidos normales después de la regresión de análisis logística binaria (Fig. 8). Además, encontramos nivel de E2F1, 2, 3, 4, 5, y 7 mRNA asociado con la profundidad de la invasión del cáncer gástrico (Fig. 9). También se encontró que la expresión de E2F ha asociado a la diferenciación del tumor (Fig. 10)
AUC, área bajo la curva ROC.; Todo indica que la combinación de E2F1, E2F2, E2F3, E2F4, E2F5, E2F7 y.
Microarray datos de 45 casos de cáncer gástrico se utilizaron para analizar la asociación entre la familia E2F y la invasión del cáncer gástrico. la invasión del cáncer gástrico se refirió a la Unión Internacional contra el Cáncer sistema de estadificación TNM (UICC). T1, el tumor invade la lámina propia, muscular de la mucosa, submucosa o; T2, tumor invade muscularispropria; T3, Tumor penetra en el tejido conectivo subserosos sin invasión de peritoneo visceral o estructuras adyacentes; T4, tumor invade la serosa (peritoneo visceral) o estructuras adyacentes.
Discusión
En este estudio, se utilizó un valor de corte de 1,5 veces el cambio de perfilado diferencialmente ARNm expresados y miRNAs en tejidos de cáncer gástrico, lo cual es consistente con la mayor parte del estudio previo de ADNc o microarrays miARN [19]. Estos mRNAs expresados diferencialmente y miRNAs en tejidos de cáncer gástrico fueron en su mayoría relacionados con la progresión del ciclo celular, especialmente de la familia E2F. Hasta la fecha, los miembros de las proteínas E2F incluyen E2F1- E2F8 y entre ellos, E2F1, 2, 3, 4, 5, y 7 proteínas se sobreexpresa todos significativamente en el cáncer gástrico en el estudio actual. Por lo tanto, predijo que la familia E2F tiene importantes funciones reguladoras en el cáncer gástrico. Por lo tanto, hemos construido esta red de corregulación TF-miARN relacionados con E2F para el cáncer gástrico en base a nuestros datos de microarrays de perfiles. Esta red contiene 105 TFS y su objetivo genes latentes reguladas (5 abajo reguladas y 100 genes regulados) que están relacionados con la familia E2F y 9 miRNAs diferenciales (7 abajo reguladas y 2 hasta reguladas miRNAs) (Fig. 5) . En otras palabras, la familia E2F de genes podría actuar en estos 105 genes y 9 miRNAs para regular la progresión del ciclo celular de cáncer gástrico. De hecho, encontramos que los genes diana regulados por E2F1 y E2F4 aparecieron cantidades de expresión diferencial en cáncer gástrico, lo que indica que E2F1 y E2F4 son muy propensos a ocupar una parte importante en el crecimiento del cáncer gástrico. Además, miRNAs expresados diferencialmente en el cáncer gástrico fueron capaces de regular la expresión de E2F1, E2F2, E2F5 y E2F7, lo que indica que la expresión de miRNAs-alterados de proteínas E2Fs es factores importantes en el desarrollo del cáncer gástrico o progresión.
De hecho, E2F miembros de la familia juegan un papel importante durante el ciclo celular transición G1 /S en células y su expresión alterada contribuyeron una serie de enfermedades humanas, incluyendo el cáncer [20]. Por ejemplo, durante el crecimiento del cáncer gástrico y la progresión, las células cancerosas se promover la proliferación de células tumorales, pero inhibir la apoptosis. A nivel del gen, el factor de transcripción E2F de la familia de genes juega un papel importante en la regulación de proceso del ciclo celular mediante la promoción de la expresión oportuna de los genes necesarios para la síntesis de ADN en la transición de fase G1 /S. la actividad E2F en sí es controlada por la proteína retinoblastoma (RB) y las proteínas p107 y p130 de bolsillo. Hasta la fecha, los miembros de las proteínas E2F son E2F1-E2F8, incluyendo factores de transcripción activados por E2F1-3a, que regulan principalmente la transición del ciclo celular de G0 a la fase S, y factores de transcripción E2F3b-E2F8, que se expresan en células quiescentes o diferenciadas inhibieron y evitar la progresión del ciclo celular [21]. Estudios anteriores demostraron que la expresión alterada de la familia de genes E2F estaba estrechamente asociado con el crecimiento de cáncer de mama [22], cáncer de ovario [23], cáncer de vejiga [24], cáncer colorrectal y cáncer de páncreas [25]. En el cáncer gástrico, estudios anteriores mostraron que E2F se expresó de manera anormal y la expresión regulada por E2F miRNAs se asoció con la progresión del ciclo celular y la represión de la apoptosis en células de cáncer gástrico para suprimir TGF supresor tumoral vía [26]. E2F mutación del gen es también una de las causas de la aparición temprana de cáncer gástrico [27]. Nuestros datos actuales son compatibles con este hallazgo.
Sin embargo, además de la familia E2F, TP53, BRCA1, y STAT3 también juegan un papel importante en este TF y co-regulación miARN red (Fig. 5). Por ejemplo, TP53is uno de los genes más estudiados y desempeña un papel en la regulación de la apoptosis, la estabilidad genómica, y la angiogénesis [28]. Un estudio previo mostró que
p53
mutación directamente relacionados con el desarrollo de cáncer gástrico [4] y otro estudio mostró que la restauración de la actividad de p53 inducida por la sensibilidad de cáncer gástrico a la quimioterapia [29]. BRCA1 es el gen de susceptibilidad del cáncer de mama y regula la apoptosis de células y repara el daño del ADN. BRCA1 desempeña un papel en la actividad de reparación del ADN y la regulación
BRCA1
mutación contribuyó al desarrollo de cáncer de mama, cáncer de ovario [30], el cáncer de páncreas [31], y el cáncer gástrico [32]. la expresión perdida de proteína BRCA1 se asocia con una pobre tasa de supervivencia de pacientes con cáncer gástrico [33]. Nuestro estudio mostró que el ARNm de BRCA1 se asocia con la diferenciación de cáncer gástrico. Por otra parte, STAT3 es un factor de transcripción que se activa en respuesta a factores de crecimiento y citoquinas, y contribuye a la regulación de la proliferación celular, la apoptosis y la motilidad de las células. Estudios anteriores demostraron que STAT3 es un factor regulador clave [34] en el desarrollo de cáncer gástrico y que la activación de STAT3 promovió la supervivencia de células tumorales y la migración [35]. Un estudio utilizó anterior inhibidor de STAT3 para tratar el cáncer gástrico y mostró una eficacia [36].
Además, los miRNAs (miR-125a-5p, miR-331-3p, miR-17, miR-150, miR-155 , miR-27b, miR-31, miR-92a y miR-509-5p), que expresa diferencialmente en el cáncer gástrico, se encontraron para regular la expresión de E2F1, E2F2, E2F5 y E2F7 en este estudio (Tabla S3). Estudios previos demostraron que la expresión de miR-125a-5p se asoció con la carcinogénesis gástrica por la orientación de E2F3 [37]. MiARN 331-3p se dirige directamente a E2F1 y detención del crecimiento inducida de células de cáncer gástrico humano [38]. Además, la expresión de miR-155 fue capaz de bloquear la activación mediada por TGF-β1 de la Rb y, a su vez para disminuir la abundancia del inhibidor PRB-E2F1 detención compleja y ascensor G0 /G1 [39]. racimos miR-17 familiares están surgiendo como moduladores clave de la señalización de TGF-supresor de βtumor en el cáncer gástrico, a través de la regulación de p21, E2F1-3 y E2F5 expresión del gen diana [40-42]. Además, el miR-150, miR-31 y miR-92a se muestra también muy relacionado con el cáncer gástrico [43-46]. Aunque no se han reportado alrededor de miR-509-5p relacionada con el cáncer gástrico, el miR-509-5p se unió al circuito de retroalimentación Mdm2 /p53 y regula el crecimiento celular del cáncer [47]. Estos estudios fueron consistentes con nuestros resultados actuales.
Además, la relación entre el regulador TF-genes y los genes miARN-TF puede tener los efectos sinérgicos. Sobre la base de nuestra nueva red relacionados con E2F TF-miARN de corregulación, se identificaron 9 de cubo genes que involucran principalmente en el ciclo celular y la organización de los cromosomas (Fig. 7). Tomados todos los datos juntos, nuestro estudio actual indican que el desarrollo del cáncer gástrico y la progresión están implicados múltiples genes y otros estudios se centrarán en estos genes como nuevas dianas para el control del cáncer gástrico.
Sin embargo, nuestro estudio actual proporciona un solo datos preliminares y más estudios de confirmación es necesaria para verificar nuestros datos en la ex vivo e in vitro. Este enfoque sistemático puede ayudar a nosotros para explorar la patogénesis del cáncer y proporcionar la base teórica para buscar nueva estrategia para el tratamiento del cáncer gástrico en el futuro.
Apoyo a la Información sobre Table S1. Características de los pacientes
doi: 10.1371. /Journal.pone.0116979.s001 gratis (DOC) sobre Table S2. . Resumen de 980 genes expresados diferencialmente en los tejidos de cáncer gástrico en comparación con los tejidos normales distantes
los niveles de expresión génica en tejidos de cáncer gástrico en comparación con los tejidos normales eran distantes al menos 1,5 veces diferente con un valor de p. & Lt; 0,05
doi: 10.1371 /journal.pone.0116979.s002 gratis (XLSX) sobre Table S3. . Resumen de 45 miRNAs expresados diferencialmente en los tejidos de cáncer gástrico en comparación con los tejidos normales distantes
Los niveles de expresión de los genes miARN en los tejidos de cáncer gástrico en comparación con los tejidos normales distantes por lo menos 1,5 veces diferente, con un valor de p & lt; 0,05.
doi: 10.1371 /journal.pone.0116979.s003 gratis (XLSX)
S4 Tabla. Resumen de la red de 105 genes expresados diferencialmente en la TFS-normativo en los tejidos de cáncer gástrico
doi:. 10.1371 /journal.pone.0116979.s004 gratis (DOCX)
Reconocimientos
agradecemos al Medjaden Bioscience Limited (Hong Kong, china) para la edición y corrección de este manuscrito.