基于生物信息学的胃癌诊断标志物簇筛选及HIF1A调控功能研究

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【研究背景与目的】胃癌是常见的恶性肿瘤之一,其发病率及死亡率都位居世界前列。我国的胃癌发病率及死亡率也始终居高不下,胃癌正在严重危害着我国人民的健康甚至是生命。胃癌发生的原因非常复杂,是包括环境因素及遗传因素在内的多种因素共同导致的结果。随着生物信息学的发展和芯片技术的不断进步,基因芯片在胃癌的研究中得到了广泛应用,同时也为胃癌诊断方法的研究开辟了新的思路。本研究旨在通过对大量胃癌芯片数据的分析,高通量筛选出胃癌中特异性表达的基因,构建胃癌诊断标志物簇,同时深入研究HIF1A在胃癌发生及发展过程中的关键作用,为胃癌早期诊断研究及分子机制研究奠定基础。【材料与方法】通过GEO数据库检索胃癌基因表达芯片数据构成原始数据集,运用R语言中GEOquery包、Bioconductor包、affy包、Meta QC包及Meta DE包对芯片数据进行标准化处理、质控处理及整合分析,筛选得到差异表达的基因。应用DAVID在线分析工具对差异基因进行基因功能注释和通路富集分析。利用R语言对筛选出的差异基因做皮尔森相关系数研究,分析与HIF1A相关性较高的基因,并通过TRED数据库找到HIF1A的下游靶基因,整合二者分析结果得到HIF1A可能调控的基因。通过q RT-PCR检测SGC7901细胞与GES-1细胞及HIF1A-si RNA干扰序列转染进入的SGC7901细胞中的HIF1A,TIMP1,EDN2,GPX3与PFKFB2的表达量,以分析HIF1A对TIMP1,EDN2,GPX3与PFKFB2的调控功能。【结果】本研究共筛选出520个差异基因,其中303个基因表达上调,217个基因表达下调;对差异基因进行基因功能注释,得到了46个显著上调的GO-Trem以及21个显著下调的GO-Trem;通路富集分析得到16个显著上升的Pathway以及20个显著下调的Pathway;整合特征选择分析,筛选出ATP4A、CNMK2N1、ESRRG、THBS2构建胃癌诊断标志物簇;由皮尔森相关系数研究并整合TRED数据库筛选出HIF1A调控的靶基因TIMP1,EDN2,GPX3和PFKFB2;q RT-PCR验证HIF1A,TIMP1,EDN2,GPX3与PFKFB2在胃癌及癌旁组织中的相对表达量依次为2.45±0.61(P<0.05),1.78±0.31(P<0.05),0.47±0.05(P<0.05),0.34±0.07(P<0.05)和0.49±0.08(P<0.05),与芯片数据分析结果趋势一致;在SGC7901细胞(对照组为GES-1细胞)中相对表达量依次为2.55±0.51(P<0.05),1.58±0.35(P<0.05),0.51±0.08(P<0.05),0.42±0.05(P<0.05)和0.57±0.09(P<0.05),同样与芯片数据分析结果趋势相同;在HIF1A-si RNA沉默的SGC7901细胞(对照组为正常SGC7901细胞)中,HIF1A与TIMP1的基因表达下调,EDN2,GPX3与PFKFB2的基因表达量上调,相对表达量依次为0.35±0.07(P<0.05),0.57±0.13(P<0.05),1.59±0.37(P<0.05),1.87±0.51及1.64±0.49(P<0.05)。【结论】1)筛选并构建出了由ATP4A、CNMK2N1、ESRRG、THBS2组成的胃癌诊断标志物,未来可能用于胃癌的诊断;2)胃癌中,HIF1A可能对TIMP起到正调控作用,对EDN2,GPX3与PFKFB2起到负调控作用。
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