간암 관련 유전자 연구

연락처: Audrey Hu(Whatsapp:008613880143964) 이메일:audrey.hu@wecistanche.com

간세포암종(hepatocellular carcinoma, HCC)은 현재 사망률 측면에서 세계 3위의 악성 종양이다[1]. 최근 암 보고에 따르면 중국에서 간암 발병률은 폐암과 위암 다음으로 많다[2]. 간암 환자의 예후를 높이는 열쇠는 조기 진단과 검진으로 진단과 치료가 지연되지 않도록 하는 것입니다. 한편, 당뇨병은 흔한 대사 및 내분비 질환이며, 인간의 건강에 대한 또 다른 주요 위협이기도 하다[3].

당뇨병은 신체의 여러 장기에 손상을 주어 당뇨병성 신증, 당뇨병성 안질환, 당뇨병성 족부 및 당뇨병성 심혈관 합병증과 같은 다양한 합병증을 유발할 수 있습니다. 동시에 중국의 당뇨병 환자 수는 해마다 증가하고 있습니다. 2013년 현재 중국 성인의 당뇨병 유병률은 약 10.9%이다[4].

많은 메타 분석과 임상 연구에서 당뇨병이 간암 환자의 생존에 미치는 영향을 관찰했습니다. 분석 결과 당뇨병은 간암의 예후를 결정짓는 독립적인 위험인자임을 시사하고 있지만[5,6], 그 구체적인 기전은 아직 명확하지 않다. 최근에는 고처리량 칩 기술의 발달로 유전자 발현 프로파일링을 이용하여 간암 및 당뇨병의 핵심 유전자를 연구하는 것이 가능하게 되었다[7]. 이 연구에서는 공개 데이터베이스에서 간암 및 제2형 당뇨병의 유전자 발현 매트릭스를 다운로드하고 질병군과 건강한 대조군을 비교하여 중복되는 감별 유전자를 선별한 다음 제2형을 유발하는 공통 감별 유전자 및 유기체를 마이닝했습니다. 당뇨병과 간암. 당뇨병 관련 간암 연구에 대한 참고 자료를 제공하려면 특정 생리학적 및 병리학적 기전에 대한 추가 실험적 검증이 필요합니다.

1 재료 및 방법

1.1 데이터 소스 및 전처리: 유전자 발현 데이터는 NCBI(National Center for Biotechnology Information)의 GEO(Gene Expression Omnibus) 데이터베이스에서 다운로드되었습니다. 데이터베이스 GSE7{16}}14에는 제2형 당뇨병 샘플 20개와 ​​건강한 대조군 샘플 6개가 포함되어 있으며[8], 데이터베이스 GSE45267에는 제자리 간암 샘플 48개와 정상 조직 샘플 39개가 포함되어 있습니다. 데이터베이스 GSE121248에는 GPL570(Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Array)을 기반으로 하는 69개의 간암 샘플과 38개의 초암성 샘플이 포함되어 있습니다. 데이터는 "Affy" R 패키지를 사용하여 사전 처리되었습니다.

1.2 차등 유전자 스크리닝: 우리는 "limma" R 패키지를 사용하여 질병 그룹과 정상 대조군 사이에서 차등적으로 발현된 유전자(DEG)를 스크리닝했습니다[9]. 임계값은 FDR(거짓 발견 비율)로 설정됩니다.<0.05, |log2fc|="">1.5. DEG의 히트맵은 "heatmap" R 패키지를 사용하여 그려졌습니다.

1.3 유전자 온톨로지(GO), 단백질 ⁃ 단백질 상호작용(PPI) 및 핵심 유전자 식별 "ggplot2" R 패키지를 사용하여 플롯된 기능 강화 분석. 임계값이 FDR로 설정되었습니다.<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 생존 분석: 핵심 유전자의 생존 분석은 온라인 데이터베이스 GEPIA(http://gepia.cancer-pku.cn/)를 사용하여 수행되었습니다.

2개의 결과

2.1 감별 유전자 스크리닝 결과

간암 데이터베이스 GSE45267을 스크리닝한 결과 1 694 DEG가 획득되었으며(921 상향 조절, 773 하향 조절), 간암 데이터베이스 GSE121248도 1 925 DEG를 획득하기 위해 선별되었습니다({ {8}} 상향 조절, 914 하향 조절, 그림 1A). 그 중 1235개의 교차 DEG가 있습니다(그림 1B). 그런 다음 당뇨병 데이터베이스 GSE7014를 스크리닝하여 총 2 508개의 차등 유전자({17}} 상향 조절, 1 254 하향 조절, 그림 1C)를 얻었습니다. 간암 DEG와 당뇨병 DEG의 교차점을 얻어 328개의 중첩 DEG를 얻었고 그 중 78개는 공통 DEG였다. 상향 조절된 DEG1 및 98개의 하향 조절된 DEG3. 또한, 제2형 당뇨병(DEGs2)에서 하향조절되는 82개의 유전자 및 간암(DEGs4)에서 하향조절되는 유전자 70개는 간암 또는 당뇨병과 무관한 DEG로 간주되었다.

2.2 유전자 농축 분석

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) 반면 DEG4는 유기 질소 화합물의 이화작용과 관련이 있을 수 있습니다.

2.3 단백질 상호작용 네트워크 및 핵심 유전자 검증

다음으로 STRING 데이터베이스를 사용하여 PPI 분석을 위한 공통 차동 유전자(DEGs1 및 DEGs3)를 선택하고 세린 프로테아제 패밀리 E 멤버 1(세린 패밀리 E 멤버 1, SERPINE1), 클러스터린(클러스터린 , CLU), 트롬보스폰딘 1(트롬보스폰-)

2.4 핵심 유전자의 예후 분석

우리는 GEPIA 데이터베이스에 있는 간암 환자의 유전자 발현 데이터와 임상 정보를 기반으로 8개의 핵심 유전자에 대한 생존 분석을 수행했습니다. 이 중 MSH2, OIP5, AURKA, SMC4 및 SERPINE1의 높은 발현은 나쁜 예후를 예측하고 CLU의 낮은 발현은 나쁜 예후와 관련이 있습니다. 성적 차이. ONCOMINE 데이터베이스의 정상 간 조직 및 간암 조직에서 8개의 핵심 유전자의 발현에 대한 box plot과 결합하여 정상 조직과 비교하여 MSH2, OIP5, AURKA, SMC4는 간암에서 높게 발현되고 CLU는 간에서 낮게 발현됨 암, 불량한 예후를 나타내는 간암에서 SERPINE1의 낮은 발현은 더 나은 예후를 나타냅니다.

세르글리신(SRGN), 염색체의 구조적 유지(SMC4), 오로라 키나제A(AURKA), OPA 상호 작용 단백질 5(OIP5), MUTS 상동체 2(mutS 상동체 2, MSH2). ONCOMINE 데이터베이스에서 검증된 간암에서 위에서 언급한 핵심 유전자의 발현은 우리의 예측 결과와 일치하며 상당한 차이가 있습니다.

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