Študija o sorodnih genih raka jeter

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

Hepatocelularni karcinom (hepatocelularni karcinom, HCC) je trenutno tretji maligni tumor na svetu po umrljivosti [1]. Po zadnjem poročilu o raku je na Kitajskem pojavnost raka na jetrih šele za rakom pljuč in rakom želodca [2]. Ključ do izboljšanja prognoze bolnikov z rakom na jetrih je zgodnja diagnoza in presejanje, da se prepreči zamuda pri diagnozi in zdravljenju. Po drugi strani pa je sladkorna bolezen pogosta presnovna in endokrina bolezen, poleg tega pa je še ena velika nevarnost za zdravje ljudi [3].

Sladkorna bolezen lahko povzroči poškodbe več organov v telesu, kar povzroči različne zaplete, kot so diabetična nefropatija, diabetična očesna bolezen, diabetična noga in diabetični srčno-žilni zapleti. Hkrati se število sladkornih bolnikov na Kitajskem iz leta v leto povečuje. Leta 2013 je bila razširjenost sladkorne bolezni med odraslimi Kitajci približno 10,9 odstotka [4].

Številne metaanalize in klinične študije so opazovale vpliv sladkorne bolezni na preživetje bolnikov z rakom jeter. Rezultati analize kažejo, da je sladkorna bolezen neodvisen dejavnik tveganja za prognozo raka jeter [5, 6], vendar njen specifični mehanizem še vedno ni jasen. V zadnjih letih je z razvojem visokozmogljive tehnologije čipov mogoče uporabiti profiliranje genske ekspresije za preučevanje osnovnih genov raka jeter in sladkorne bolezni [7]. V tej študiji smo iz javnih zbirk podatkov prenesli matrike genskega izražanja raka jeter in sladkorne bolezni tipa 2, s primerjavo skupine bolezni in zdrave kontrolne skupine pregledali prekrivajoče se diferencialne gene, nato pa izkopali skupne diferencialne gene in organizme, ki vodijo do tipa 2. sladkorna bolezen in rak jeter. Da bi zagotovili referenco za preučevanje raka jeter, povezanega s sladkorno boleznijo, je treba specifične fiziološke in patološke mehanizme dodatno eksperimentalno preveriti.

1 Materiali in metode

1.1 Vir podatkov in predhodna obdelava: Podatki o izražanju genov so bili preneseni iz baze podatkov GEO (Gene Expression Omnibus) Nacionalnega centra za biotehnološke informacije (NCBI). Baza podatkov GSE7014 vključuje 20 vzorcev sladkorne bolezni tipa 2 in 6 zdravih kontrolnih vzorcev [8], zbirka podatkov GSE45267 pa vključuje 48 vzorcev raka jeter in situ in 39 vzorcev normalnega tkiva. Baza podatkov GSE121248 vsebuje 69 vzorcev jetrnega raka in 38 parakanceroznih vzorcev, ki vsi temeljijo na GPL570 (Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Array). Podatki so bili predhodno obdelani s paketom "Affy" R.

1.2 Pregled diferencialnih genov: Uporabili smo paket R "limma" za pregled diferencialno izraženih genov (DEG) med skupino z boleznijo in normalno kontrolno skupino [9]. Prag je nastavljen kot FDR (stopnja napačnega odkrivanja)<0.05, |log2fc|="">1.5. Toplotni zemljevidi DEG so bili narisani s paketom R "heatmap".

1.3 Genska ontologija (GO), interakcija protein ⁃ protein (PPI) in identifikacija osnovnega gena Analiza obogatitve funkcij, narisana s paketom R "ggplot2". Prag je bil nastavljen 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 Analiza preživetja: Analiza preživetja osnovnih genov je bila izvedena z uporabo spletne zbirke podatkov GEPIA (http://gepia.cancer-pku.cn/).

2 rezultata

2.1 Diferencialni rezultati presejanja genov

Rezultati pregleda baze podatkov o raku na jetrih GSE45267 so pokazali, da so bili pridobljeni 1 694 DEG (921 reguliranih navzgor, 773 reguliranih navzdol), baza podatkov o raku na jetrih GSE121248 pa je bila prav tako pregledana, da bi dobili 1 925 DEG ({ {8}} reguliran navzgor, 914 reguliran navzdol, slika 1A). Med njimi je 1235 presečišč DEG (slika 1B). Baza podatkov o sladkorni bolezni GSE7014 je bila nato pregledana in pridobljenih je bilo skupno 2 508 diferencialnih genov (1 253 reguliranih navzgor, 1 254 reguliranih navzdol, slika 1C). Dobili smo presečišče DEG raka jeter in DEG sladkorne bolezni, da smo dobili 328 prekrivajočih se DEG, od katerih je bilo 78 običajnih DEG. Navzgor regulirani DEG1 in 98 navzdol regulirani DEG3. Poleg tega je bilo 82 genov, znižanih pri sladkorni bolezni tipa 2 (DEGs2) in 70 genov, znižanih pri raku jeter (DEGs4), obravnavanih kot DEG, neodvisni od raka jeter ali sladkorne bolezni.

2.2 Analiza obogatitve genov

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), medtem ko so lahko DEGs4 povezani s katabolizmom organskih dušikovih spojin.

2.3 Validacija mreže interakcij proteinov in jedrnih genov

Nato smo izbrali skupne diferencialne gene (DEGs1 in DEGs3) za analizo PPI z uporabo baze podatkov STRING in izločili 8 proteinov jedrnih vozlišč, ki so bili član 1 družine E serin proteaze (član 1 družine E serpina, SERPINE1), klasterin ( clusterin , CLU), trombospondin 1 (trombospon-)

2.4 Prognostična analiza jedrnih genov

Izvedli smo analizo preživetja na 8 osnovnih genih, ki temelji na podatkih o izražanju genov in kliničnih informacijah bolnikov z rakom jeter v bazi podatkov GEPIA. Med njimi visoko izražanje MSH2, OIP5, AURKA, SMC4 in SERPINE1 napoveduje slabo prognozo, nizko izražanje CLU pa je povezano s slabo prognozo. spolne razlike. V kombinaciji s škatlastimi diagrami izražanja 8 osnovnih genov v normalnem jetrnem tkivu in tkivu jetrnega raka v bazi podatkov ONCOMINE so v primerjavi z normalnim tkivom MSH2, OIP5, AURKA, SMC4 močno izraženi pri jetrnem raku, CLU pa je nizko izražen v jetrih rak, kar kaže na slabo prognozo Nizka izraženost SERPINE1 pri raku jeter kaže na boljšo prognozo.

Serglycin (SRGN), strukturno vzdrževanje kromosomov (SMC4), aurora kinaseA (AURKA), OPA interakcijski protein 5 (OIP5), MUTS homolog 2 (mutS homolog 2, MSH2). Podatkovna baza ONCOMINE je potrdila, da je izražanje zgoraj omenjenih osnovnih genov pri raku jeter skladno z našimi rezultati napovedi in obstajajo pomembne razlike.

proti raku: Cistanche

Cistanche je zelišče, ki se pogosto uporablja pri zdravljenju raka. glede na sodobno farmakološko študijo cistanke, ta rastlina vsebuje učinkovite sestavine, ki lahko učinkovito zavirajo razvoj rakavih celic. Cistanche že od antičnih časov velja tudi za rastlino dolgoživosti. Dolgoročno uživanje izdelkov cistanche lahko izboljša tudi našo imunost.