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        GPC1基因調(diào)節(jié)結(jié)直腸癌進展及預后的生物信息學分析

        2021-04-28 05:37:26史維俊溫賀新吳華彰劉牧林
        贛南醫(yī)學院學報 2021年3期
        關(guān)鍵詞:糖酵解直腸癌病理

        陸 飛,史維俊,溫賀新,吳華彰,劉牧林

        (1.蚌埠醫(yī)學院第一附屬醫(yī)院胃腸外科;2.蚌埠醫(yī)學院生命科學學院 癌癥轉(zhuǎn)化醫(yī)學安徽省重點實驗室,安徽 蚌埠 233030)

        結(jié)直腸癌是全球第2 大致死癌癥和第3 大常見惡性腫瘤。2018年,結(jié)直腸癌新增病例180萬,報告死亡病例88.1萬人,占全球新增癌癥病例和死亡人數(shù)的近10%[1]。盡管在治療上有顯著改善,但晚期患者死亡率仍然較高[2],局部復發(fā)和遠處轉(zhuǎn)移是結(jié)直腸癌患者死亡的主要原因[3]。因此,研究結(jié)直腸癌發(fā)生發(fā)展及預后相關(guān)機制及探索新的關(guān)鍵分子可以改善結(jié)直腸癌的預防、診斷和治療。

        與正常細胞相比,在不同氧濃度下,癌細胞將攝取更多的葡萄糖,大部分葡萄糖被分解成乳酸,這種現(xiàn)象被稱作為“Warburg effect”或稱“有氧糖酵解”[4]。癌細胞代謝需要更多的葡萄糖,相比正常細胞卻產(chǎn)生了較少的ATP,抑制癌細胞有氧糖酵解成為治療癌癥的一種新策略。癌細胞有許多特性,包括高增殖、侵襲、轉(zhuǎn)移和生存[5],與這些特性相關(guān)的癌癥信號通路可能會被“Warburg effect”增強[6]。例如,PGAM1 受miR3614-5p 調(diào)控,通過激活轉(zhuǎn)化生長因子-β(TGF-β)信號通路,在非小細胞肺癌的發(fā)生發(fā)展過程中發(fā)揮癌基因的作用[7]。

        Glypican-1(GPC1)是磷脂酰肌醇家族(GPC1-6)的成員,也是一種硫酸乙酰肝素糖蛋白,通過與糖基磷脂酰醇的C 末端結(jié)合而錨定在細胞外膜上[8]。其在診斷早期胰腺癌中的特異性和敏感性達到100%,表明它是理想的胰腺癌早期標志物,且有研究表明它在其他類型的腫瘤中表達上調(diào)[9-11]。本研究通過TCGA數(shù)據(jù)庫,利用GSEA富集糖酵解相關(guān)通路,獲得GPC1在COAD中的表達信息及與臨床數(shù)據(jù)的相關(guān)性,并應用R 軟件分析GPC1 與結(jié)直腸癌臨床進展的相關(guān)性及其對患者生存預后的影響。最后進一步通過KEGG通路富集,研究GPC1在調(diào)控結(jié)直腸癌中的機制,為研究結(jié)直腸癌分子機制提供新思路。

        1 材料與方法

        1.1 基 因 芯 片 數(shù) 據(jù)從 TCGA(https://cancergenome.nih.gov)數(shù)據(jù)庫中下載完整的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)和臨床病理信息數(shù)據(jù)[12],其中有473 個結(jié)腸腺癌(Colon adenocarcinoma,COAD)樣本和41 個相鄰的非癌組織樣本。

        1.2 糖酵解相關(guān)通路基因富集及識別差異基因利用Perl 軟件提取TCGA 數(shù)據(jù)庫中的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù),下載安裝GSEA(http://software.broad-institute.org/gsea)。通過GSEA 軟件進行糖酵解相關(guān)通路富集,將富集得到的基因通過R 軟件的limma 包篩選出糖酵解相關(guān)差異表達基因[13]。

        1.3 差異表達基因的生存分析及生存與臨床病理信息的相關(guān)性分析從TCGA 數(shù)據(jù)庫中提取相應的臨床病理信息,包括年齡、性別、生存狀態(tài)、生存時間、臨床病理分期等。除去臨床信息缺失的患者,利用單因素Cox 回歸分析差異基因與COAD 患者總體生存相關(guān)的糖酵解相關(guān)基因,進一步利用多因素Cox 回歸分析進行篩選。然后依據(jù)多因素Cox 回歸分析得到的回歸系數(shù)加權(quán),通過風險評分中位值將COAD 患者分為低風險組和高風險組。通過Kaplan-Meier 曲線分析高低風險組的預后,且對數(shù)秩檢驗評估差異。最后進行生存與臨床病理信息的相關(guān)性分析[14]。

        1.4 預后相關(guān)基因的獨立預后分析及驗證通過Perl 軟件將預后相關(guān)基因與臨床病理信息進行整合,再利用R 軟件進行單因素及多因素Cox 回歸分析并對結(jié)果做森林圖。將TCGA 轉(zhuǎn)錄數(shù)據(jù)重新分組,形成內(nèi)部驗證集,驗證預后相關(guān)基因的可靠性。

        1.5 預后相關(guān)基因與臨床病理信息的相關(guān)性分析通過Perl 軟件將預后相關(guān)基因表達數(shù)據(jù)與COAD 患者的年齡、性別、病理分級、TNM 分期及生存時間整合。并進一步利用R軟件對臨床病理特征進行Wilcox 秩和檢驗并作箱式圖[15]。

        1.6 目標基因臨床病理特征的獨立預后分析通過Perl 軟件將目標基因與臨床病理信息進行整合,再利用R 軟件進行單因素及多因素Cox 回歸分析并對結(jié)果做森林圖。

        1.7 目標基因的KEGG 富集分析通過Perl 軟件將TCGA 轉(zhuǎn)錄數(shù)據(jù)組按照目標基因表達量分為高低兩組,通過GSEA 軟件進行KEGG 主要癌癥信號通路富集分析,結(jié)果利用R軟件進行可視化。

        1.8 目標基因與潛在靶基因的相關(guān)性分析通過Perl軟件獲取目標基因相關(guān)信號通路分子的表達數(shù)據(jù)[16],然后通過R軟件分析目標基因與其的相關(guān)性。結(jié)果以線性相關(guān)系數(shù)(R)及P 值表示,0.1≤|R|≤1 時表示目標基因與潛在靶基因具有相關(guān)性。

        1.9 統(tǒng)計學處理本研究所有統(tǒng)計分析皆使用R 4.0.1(www.r-project.org)[17],P<0.05 為差異有統(tǒng)計學意義。

        2 結(jié) 果

        2.1 篩選差異基因通過Perl 軟件提取TCGA 數(shù)據(jù)庫中的473 例COAD 患者樣本基因表達量,并利用GSEA 軟件進行5 個糖酵解相關(guān)通路富集(表1),其中HALLMARK_GLYCOLYSIS 和REACTOME_GLYCOLYSIS 通路有統(tǒng)計學意義(P<0.05)(圖1A和圖1B),基因集中共含294 個基因(圖1C),其中256 個基因差異表達(FDR<0.05,|log2FC|>0),145個基因表達上調(diào)和111 個基因下調(diào)(圖1D)。以上結(jié)果說明大多數(shù)糖酵解相關(guān)基因在COAD組織中表達差異。

        表1 在473例COAD樣本中糖酵解相關(guān)通路富集的基因集

        圖1 TCGA數(shù)據(jù)庫中糖酵解相關(guān)基因在COAD的差異表達分析

        2.2 篩選預后相關(guān)基因及驗證利用單因素及多因素Cox 回歸分析(P<0.05,|log2FC|>0),篩選出基 因ANKZF1、ENO3、G6PC2、GPC1、PPARGC1 和STC2 與患者預后相關(guān),依據(jù)6 個預后相關(guān)基因構(gòu)建風險評分系統(tǒng),并進行Kaplan-Meier 檢驗(P<0.001)(圖2A)及ROC 曲線(圖2B)驗證其準確性(AUC=0.712);獨立預后分析結(jié)果顯示6 個預后相關(guān)基因構(gòu)建的風險評分系統(tǒng)可以作為影響患者預后的獨立因素(P<0.001)(圖2C 和圖2D);生存與臨床病理信息相關(guān)性分析結(jié)果顯示,患者的性別與預后無相關(guān)性(圖2C 和圖2D),進而通過性別分組驗證評分系統(tǒng)的準確性。通過將患者的基因表達量依照性別分成2 組構(gòu)建驗證集,結(jié)果顯示男性組低風險組患者預后好于高風險組(P<0.001)(圖2E),女性組低風險組患者預后好于高風險組(P=0.027)(圖2F)。以上結(jié)果說明ANKZF1、ENO3、G6PC2、GPC1、PPARGC1 和STC2 與患者預后相關(guān),且與驗證結(jié)果一致。

        圖2 預后相關(guān)基因的篩選及驗證

        2.3 預后相關(guān)基因與臨床病理信息相關(guān)性分析預后相關(guān)基因與臨床病理信息相關(guān)性分析結(jié)果顯示(表2),GPC1 與患者(TCGA 數(shù)據(jù)庫來源,除去部分信息缺失的患者)的腫瘤分級、TNM 分期均具有相關(guān)性(P 均<0.05)。推測GPC1 可能是參與結(jié)直腸癌發(fā)生發(fā)展的關(guān)鍵糖酵解相關(guān)基因。

        表2 預后相關(guān)基因的生存分析及臨床病理特征相關(guān)性

        2.4 基因GPC1 在結(jié)直腸癌中差異表達情況進一步研究基因GPC1在TCGA數(shù)據(jù)庫中的表達,分析發(fā)現(xiàn)GPC1 在COAD 組織中高表達(P=1.216e?05)(圖3A);分析GPC1 在TCGA 數(shù)據(jù)庫中82 例(41 例癌組織,41 例癌旁組織)配對COAD 癌組織及癌旁組織中的表達,發(fā)現(xiàn)GPC1在COAD癌組織中也顯著的高表達(P=1.792e?05)(圖3B)。推測GPC1 可能參與結(jié)直腸癌的發(fā)生發(fā)展。

        圖3 GPC1在COAD中的表達差異分析

        2.5 基因GPC1 與臨床病理信息的相關(guān)性分析基因GPC1 與臨床病理信息相關(guān)性分析結(jié)果顯示,GPC1與腫瘤分級和N分期具有極顯著相關(guān)性(圖4C和圖4E),與T 分期、M 分期具有顯著相關(guān)性(圖4D和圖4F),與年齡和性別無相關(guān)性(圖4A和圖4B)。

        2.6 GPC1 生存分析及其與臨床病理信息獨立預后分析基因GPC1 的生存KM 分析結(jié)果顯示基因GPC1 高表達與患者患者不良預后相關(guān)(P=0.018)(圖5A),即GPC1 高表達縮短COAD 患者的生存時間;單因素及多因素Cox 回歸分析獨立預后結(jié)果顯示(圖5B 和圖5C),GPC1 不是患者的獨立預后影響因子。以上結(jié)果提示,基因GPC1 可能參與患者不良預后的生物學過程。

        2.7 基因GPC1 的KEGG 通路富集分析KEGG通路富集結(jié)果是以主要癌癥相關(guān)信號通路為篩選條件,按照P 值從小到大的順序排列,基因GPC1 主要 影 響NOTCH、WNT、MAPK、VEGF、TGF- β、MTOR、ERBB和P53信號通路(表3,圖6)。

        2.8 基因GPC1 與潛在靶基因的相關(guān)性分析通過皮爾森檢驗基因GPC1 與各信號通路主要分子的相關(guān)性(圖7),基因GPC1 與TGF 信號通路和VEGF信號通路中關(guān)鍵分子比爾森檢驗成中等程度相關(guān)(圖7A 和圖7B)。推測GPC1 可能通過TGF 信號通路和VEGF 信號通路影響結(jié)直腸癌細胞的增殖、侵襲及結(jié)直腸癌的預后。

        圖4 GPC1與臨床病理信息的相關(guān)性分析

        圖5 GPC1基因表達與生存及臨床病理信息的相關(guān)性分析

        表3 基因GPC1單基因GSEA通路富集結(jié)果

        圖6 GPC1在主要癌癥相關(guān)信號通路中的富集分析

        圖7 GPC1基因表達量與主要癌癥信號中的關(guān)鍵分子皮爾森檢驗

        3 討 論

        葡萄糖是細胞的主要能源物質(zhì)之一,細胞依靠葡萄糖的能量代謝進行細胞的生長和分裂。癌細胞比正常細胞消耗更多的葡萄糖,即使在有足夠的氧氣情況下,它們也會將大多數(shù)葡萄糖代謝為乳酸,此過程被稱作為“Warburg effect”或稱“有氧糖酵解”[4],這種行為確實為癌細胞提供了一些明顯的優(yōu)勢。首先,有氧糖酵解與氧化磷酸化相比實現(xiàn)了更高的ATP 產(chǎn)生率[18]。其次,通過有氧糖酵解途徑可以提供大量生物合成所需的中間體。第三,有氧糖酵解在維持氧化還原平衡和調(diào)節(jié)染色質(zhì)狀態(tài)中起重要作用。第四,細胞的有氧糖酵解過程給細胞帶來了低免疫力的微環(huán)境,并增強癌細胞的侵襲[19]。癌細胞的糖代謝異常越來越受到了人們的關(guān)注,大量的研究發(fā)現(xiàn),癌基因通過糖酵解途徑驅(qū)動癌細胞的發(fā)生發(fā)展[20-22]。然而,糖酵解相關(guān)基因在結(jié)直腸癌中的研究較少,因此,探索糖酵解相關(guān)基因在結(jié)直腸癌發(fā)生發(fā)展的機制可能是治療結(jié)直腸癌的新途徑。

        本研究利用生物信息學方法,分析糖酵解相關(guān)基因在TCGA 數(shù)據(jù)庫結(jié)直腸癌樣本中表達差異,并通過生存分析獲得預后相關(guān)基因,最后利用臨床病理信息相關(guān)性分析得到基因GPC1?;騁PC1 是硫酸乙酰肝素蛋白聚糖的編碼基因,在多種癌癥中表達上調(diào)[23-25],參與多種重要細胞信號通路[26]。GPC1 是參與多種重要細胞信號通路的多功能表面蛋白聚糖[27],例如生長因子(FGF2),病毒蛋白,細胞因子和多胺[28],在人類的神經(jīng)膠質(zhì)瘤,胰腺癌和乳腺癌中GPC1 表達上調(diào)[29-30]。目前,關(guān)于GPC1 通過糖酵解途徑影響結(jié)直腸癌的功能和機制缺乏相關(guān)的研究,且除糖酵解途徑外GPC1 如何影響結(jié)直腸癌腫瘤發(fā)生發(fā)展機制也未清楚。本研究根據(jù)TCGA樣本分析發(fā)現(xiàn),基因GPC1 在COAD 中高表達,且與患者的預后不良相關(guān)。進一步分析發(fā)現(xiàn)GPC1 與COAD 生物學行為有關(guān),例如GPC1表達量與患者腫瘤轉(zhuǎn)移相關(guān)。有研究報道,GPC1 在結(jié)直腸癌腫瘤組織中高表達[31],miR-96-5p 和miR-149 的過表達抑制HT-29 和HCT-116 細胞中的GPC1 表達導致促進細胞凋亡并抑制細胞增殖[32]。為探索GPC1 在結(jié)直腸癌發(fā)生發(fā)展的具體分子機制,本研究按照GPC1在腫瘤中表達水平分中位值為界限,分為高、低表達兩組進行GSEA 癌癥主要相關(guān)信號通路富集。結(jié)果顯示,基因GPC1在TGF信號通路和VEGF信號通路中富集(P<0.05),且GPC1 與TGF 信號通路和VEGF 信號通路中的關(guān)鍵基因TGF-β1、VEGFB 皮爾森檢驗呈中等程度相關(guān)關(guān)系。TGF-β1(轉(zhuǎn)化生長因子β1)在癌癥中的增殖、分化和凋亡中起著關(guān)鍵的調(diào)節(jié)作用[33-34]。它的上調(diào)抑制了腫瘤的早期生長,但促進了腫瘤的晚期生長,從而增強了腫瘤的惡性表 型[33-34]。VEGFB 屬 于VEGF 蛋 白 家 族 成 員 之一[35],與VEGFR1 結(jié)合[35]。VEGF mRNA 在大多數(shù)人類腫瘤中過表達,且與浸潤性、血管密度、轉(zhuǎn)移、復發(fā)和預后相關(guān)[36]?;谝陨辖Y(jié)果推測基因GPC1可能通過TGF-β1增強TGF 信號通路,通過VEGFB增強VEGF信號通路在癌癥中的作用。

        在本研究中,通過TCGA 數(shù)據(jù)庫中的COAD 樣本分析,發(fā)現(xiàn)糖酵解相關(guān)基因在腫瘤組織與正常組織中表達差異,利用單因素及多因素Cox 回歸分析得到預后相關(guān)基因,并進一步分析預后相關(guān)基因與臨床病理信息的相關(guān)性,進而得到目的基因GPC1。最后通過GSEA 富集分析及皮爾森檢驗得到GPC1在結(jié)直腸癌作用的可能分子通路。本研究通過生物信息學方法對基因GPC1 進行深入的研究,在結(jié)直腸癌中的生物學行為及分子作用機制未得到實驗驗證。本研究的分析結(jié)果可能會對在結(jié)直腸癌的細胞糖酵解實驗研究提供理論方向,也可能會成為治療結(jié)直腸癌的新策略。

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