Studie o souvisejících genech rakoviny jater

Kontakt: Audrey Hu (Whatsapp:008613880143964) E-mail:audrey.hu@wecistanche.com

Hepatocelulární karcinom (hepatocelulární karcinom, HCC) je v současnosti třetím zhoubným nádorem na světě z hlediska mortality [1]. Podle nejnovější zprávy o rakovině je v Číně výskyt rakoviny jater až po rakovině plic a rakovině žaludku [2]. Klíčem ke zlepšení prognózy pacientů s rakovinou jater je včasná diagnostika a screening, aby se zabránilo zpoždění v diagnostice a léčbě. Na druhé straně je cukrovka běžným metabolickým a endokrinním onemocněním a je také další velkou hrozbou pro lidské zdraví [3].

Diabetes může způsobit poškození více orgánů v těle, což vede k různým komplikacím, jako je diabetická nefropatie, diabetické oční onemocnění, diabetická noha a diabetické kardiovaskulární komplikace. Počet diabetických pacientů v Číně přitom rok od roku stoupá. Od roku 2013 byla prevalence diabetu mezi dospělými Číňany asi 10,9 procenta [4].

Řada metaanalýz a klinických studií pozorovala vliv diabetu na přežití pacientů s rakovinou jater. Výsledky analýzy naznačují, že diabetes je nezávislým rizikovým faktorem pro prognózu karcinomu jater [5,6], ale jeho konkrétní mechanismus je stále nejasný. V posledních letech, s rozvojem vysoce výkonné čipové technologie, je možné využít profilování genové exprese ke studiu klíčových genů rakoviny jater a diabetu [7]. V této studii jsme stáhli matice genové exprese rakoviny jater a diabetu typu 2 z veřejných databází, vyloučili jsme překrývající se rozdílné geny porovnáním nemocné skupiny a zdravé kontrolní skupiny a poté jsme vytěžili běžné diferenciální geny a organismy, které vedou k typu 2. cukrovka a rakovina jater. Aby bylo možné poskytnout odkaz pro studium rakoviny jater související s diabetem, specifické fyziologické a patologické mechanismy potřebují další experimentální ověření.

1 Materiály a metody

1.1 Zdroj dat a předzpracování: Data o genové expresi byla stažena z databáze GEO (Gene Expression Omnibus) Národního centra pro biotechnologické informace (NCBI). Databáze GSE7014 obsahuje 20 vzorků diabetu 2. typu a 6 zdravých kontrolních vzorků [8] a databáze GSE45267 obsahuje 48 vzorků rakoviny jater in situ a 39 vzorků normální tkáně. Databáze GSE121248 obsahuje 69 vzorků rakoviny jater a 38 vzorků parakanceróz, z nichž všechny jsou založeny na GPL570 (Affymetrix Human Genome U133 Plus 2. 0 Array). Data byla předzpracována pomocí balíčku "Affy" R.

1.2 Screening diferenciálních genů: Použili jsme balíček „limma“ R ke screeningu odlišně exprimovaných genů (DEG) mezi skupinou s onemocněním a normální kontrolní skupinou [9]. Prahová hodnota je nastavena jako FDR (false discovery rate)<0.05, |log2fc|="">1.5. Teplotní mapy DEGs byly nakresleny pomocí balíčku "heatmap" R.

1.3 Genová ontologie (GO), Protein⁃ Protein Interaction (PPI) a identifikace jádrového genu Analýza obohacení funkcí, vynesená pomocí balíčku „ggplot2“ R. Prahová hodnota byla nastavena na FDR<0.05. then="" use="" the="" string="" database="" (https://string-db.org)="" to="" study="" the="" interaction="" between="" common="" differential="" genes="" and="" proteins.="" then="" import="" cytoscape="" software="" to="" construct="" the="" ppi="" network,="" the="" threshold="" score="" >="" 0.7="" is="" the="" critical="" value,="" and="" the="" core="" node="" protein="" is="" screened="" by="" the="" mcode="" plug-in.="" finally,="" the="" core="" genes="" were="" verified="" by="" the="" online="" database="" oncomine="">

1.4 Analýza přežití: Analýza přežití základních genů byla provedena pomocí online databáze GEPIA (http://gepia.cancer-pku.cn/).

2 výsledky

2.1 Výsledky diferenciálního genového screeningu

Výsledky screeningu databáze rakoviny jater GSE45267 ukázaly, že bylo získáno 1 694 DEG (921 up-regulovaných, 773 down-regulovaných) a databáze rakoviny jater GSE121248 byla také testována za účelem získání 1 925 DEGs ({ {8}} up-regulovaný, 914 down-regulovaný, obrázek 1A). Mezi nimi je 1235 křižovatkových stupňů (obr. 1B). Databáze diabetu GSE7014 byla poté testována a bylo získáno celkem 2 508 diferenciálních genů (1 253 up-regulované, 1 254 down-regulované, obrázek 1C). Byl získán průnik stupňů DEG rakoviny jater a DEG diabetu, aby bylo získáno 328 překrývajících se stupňů, z nichž 78 bylo společných stupňů. Up-regulované DEGs1 a 98 down-regulované DEGs3. Dále, 82 genů downregulovaných u diabetu 2. typu (DEGs2) a 70 genů downregulovaných u rakoviny jater (DEGs4) bylo považováno za DEGs nezávislé na rakovině jater nebo diabetu.

2.2 Analýza obohacení genů

We then performed GO analysis on the four types of DEGs. The results showed that among the common differential genes, the biological functions of DEGs1 were mainly enriched in regulating DNA damage and repair, and the functions of DEGs3 were mainly chemical stimulation, defense response, inflammatory response, and apoptosis. and programmed death. Among the independent differential genes, DEGs2 analysis results were not statistically different (FDR>0.05), zatímco DEGs4 může souviset s katabolismem organických sloučenin dusíku.

2.3 Validace proteinové interakční sítě a jádrových genů

Dále jsme vybrali běžné diferenciální geny (DEGs1 a DEGs3) pro analýzu PPI pomocí databáze STRING a vytipovali jsme 8 proteinů jádrových uzlů, což byly serinové proteázové rodiny E člen 1 (serpinová rodina E člen 1, SERPINE1), klusterin (clusterin , CLU), trombospondin 1 (trombospon-)

2.4 Prognostická analýza klíčových genů

Provedli jsme analýzu přežití na 8 základních genech na základě dat genové exprese a klinických informací pacientů s rakovinou jater v databázi GEPIA. Mezi nimi vysoká exprese MSH2, OIP5, AURKA, SMC4 a SERPINE1 předpovídá špatnou prognózu a nízká exprese CLU je spojena se špatnou prognózou. sexuální rozdíly. V kombinaci s krabicovými grafy exprese 8 základních genů v normální jaterní tkáni a tkáni rakoviny jater v databázi ONCOMINE ve srovnání s normální tkání jsou MSH2, OIP5, AURKA, SMC4 vysoce exprimovány u rakoviny jater a CLU je v játrech exprimován málo. rakovina, což ukazuje na špatnou prognózu Nízká exprese SERPINE1 u rakoviny jater ukazuje na lepší prognózu.

Serglycin (SRGN), strukturální údržba chromozomů (SMC4), aurora kináza A (AURKA), protein 5 interagující s OPA (OIP5), homolog MUTS 2 (homolog mutS 2, MSH2). Ověřeno databází ONCOMINE, exprese výše uvedených klíčových genů u rakoviny jater je v souladu s našimi předpovědními výsledky a existují významné rozdíly.

protirakovinné: Cistanche

Cistanche je bylina, která se široce používá v protirakovinné léčbě. podle moderní farmakologické studie cistanche obsahuje tato bylina účinné složky, které dokážou účinně potlačit rozvoj rakovinných buněk. cistanche je také považována za bylinu dlouhověkosti od starověku. Dlouhodobá konzumace cistanche může také zlepšit naši imunitu.