In-silico-Analyse von Magenkarzinom Serielle Analyse der Genexpression Bibliotheken zeigt verschiedene Profile mit ethnicity

assoziiert In-silico-Analyse von Magenkarzinom Serielle Analyse der Genexpression Bibliotheken enthüllt mit der ethnischen Zugehörigkeit verbunden sind verschiedene Profile
Zusammenfassung
Weltweit Magenkarzinom geografische Unterschiede hat markiert und schlechter Ergebnisse bei Patienten aus dem Westen gegenüber dem Osten. Obwohl diese Unterschiede durch bessere Diagnosekriterien, verbesserte Staging-Methoden und radikaler Operation erklärt worden ist, Beweise Schwellen unterstützt das Konzept, dass die Genexpression Unterschiede im Zusammenhang der ethnischen Zugehörigkeit zu dieser ungleichen Ergebnis beitragen könnten. Hier haben wir für Datensätze von 4 normalen und 11 Magenkarzinom Seriengenexpressionsanalyse (SAGE) Bibliotheken aus zwei verschiedenen ethnischen Gruppen. Alle normalen SAGE Bibliotheken sowie 7-Tumor Bibliotheken waren aus dem Westen und 4 Tumor Bibliotheken waren aus dem Osten. Diese Datensätze wir vergleichen Korrespondenzanalyse und Support Baumanalyse und spezifische Unterschiede in Tags Ausdruck wurden von Bedeutung Analyse für Microarray identifiziert. Tags Gen Zuordnungen wurden durch CGAP-SAGE Genie oder TAGmapper ausgeführt. Die Analyse der globalen Transkriptom zeigt eine klare Trennung zwischen normalen und Tumor Bibliotheken mit 90 Tags unterschiedlich exprimiert. Eine klare Trennung wurde auch zwischen dem Westen und dem Osten Tumorbibliotheken mit 54 Tags unterschiedlich exprimiert gefunden. Tags Gen Zuordnungen identifiziert 15 Gene, von denen 5 mit signifikant höhere Expression in den West Bibliotheken im Vergleich zu den Ost-Bibliotheken. qRT-PCR in Zelllinien aus West- und Ost-Ursprung bestätigt diese Unterschiede. Interessanterweise haben zwei dieser Gene zu Aggressivität (COL1A1 und KLK10) verbunden. Abschließend haben wir festgestellt, dass in silico Analyse von SAGE Bibliotheken aus zwei verschiedenen ethnischen Gruppen Unterschiede in der Genexpression Profil zeigen. Diese Expressionsunterschiede beitragen könnten die unterschiedlichen Ergebnisse zwischen dem Westen und dem Osten.
Einführung
Magenkarzinom ist die zweithäufigste Ursache von Krebs-Todesfälle weltweit zu erklären und hat geografische Unterschiede markiert [1-3]. Der beobachtete Vorteil in 5-Jahres-Überlebensrate von Patienten aus dem Osten als aus dem Westen können Unterschiede in der diagnostischen Kriterien widerspiegeln, bessere Staging-Methoden und radikaler Chirurgie [4]. Doch immer mehr Anzeichen dafür unterstützt das Konzept, dass ethnische Zugehörigkeit zu den unterschiedlichen Magenkarzinom Ergebnisse zwischen dem Osten beitragen könnten und dem Westen [4, 5]. Serielle Analyse der Genexpression (SAGE) ist eine umfassende Profilierung Methode, die für die globale, unvoreingenommene und quantitative Charakterisierung von Transkriptomen [6] ermöglicht. Ein großer Vorteil von SAGE ist, dass einmal normalisiert möglich ist, direkt auf die Ebenen von Tags durch ein einziges Experiment mit einem anderen vor [7] erzeugt vergleichen. Um einen Einblick in die Unterschiede zwischen Magenkarzinom Transkriptomen gewinnen, die die unterschiedlichen Ergebnisse zwischen dem Osten erklären könnte, und dem Westen hier vergleichen wir Datensätze von fünfzehn SAGE-Bibliotheken, die von normalen und Magentumorgewebe von japanischen und amerikanischen Magenkrebs-Patienten von Korrespondenzanalyse, Unterstützung Baum und Bedeutung Analyse für Microarray für significative Tags und Genselektion. Wir fanden spezifische Gene unterschiedlich zwischen normalen und Tumor SAGE Bibliotheken sowie Tumor Bibliotheken aus dem Osten und dem Westen zum Ausdruck gebracht. Diese differentiell exprimierten Gene könnte die schlechtere Überlebensrate im Westen im Vergleich zum Osten zu erklären.
Methoden Serien Analysen von Genexpressionsdaten
Fünfzehn Magen SAGE Bibliotheken (4 normale und 11 Tumor)
von Cancer Genome Anatomy Project (CGAP) [7] wurden zur Analyse vereinigt. Nur Bibliotheken mit 10 bp-Tags und den gleichen Schneid Enzyme (BsmFI und NlaIII) wurden in die Studie einbezogen. Normale Bibliotheken bestehen aus einem Gewebepool (GSM784 und GSM14780) oder microdissected Proben (CGAP_MD_13S und CGAP_MD_14S) und wurden von El-Rifai et al [8] in Virginia, USA, hergestellt. Magentumor Bibliotheken bestehen aus fünf Bibliotheken, drei microdissected (CGAP_MD_HG7, CGAP_MD_HS29, CGAP_MD_G329), zwei primäre Tumoren (GSM757 und GSM2385) und zwei Xenotransplantate (GSM758 und GSM14760) alle aus westlichen Patienten und produziert von El-Rifai et al [8] auch in Virginia, USA ( "West Tumor Bibliotheken") und 4-Bibliotheken (GSM7800, GSM8505, GSM8867 und GSM9103) alle von japanischen Patienten von Oue et al [9] in Hiroshima, Japan ( "East Tumor Bibliotheken") produziert. Eine Datenbank 121.409 verschiedene Tags enthält, wurde aus Bibliotheken erzeugt, die zwischen 9.000 und 34.000 eindeutige Tags haben. So wurde nur Bibliothek GSM9103 entfernt, da seine einzigartige Tag-Anzahl zu gering war (ca. 6.000 einzigartige Tags). Die Häufigkeit der jedes Tag wurde normalisiert, indem sie mit der Gesamt-Tag-Nummer der entsprechenden Bibliothek und Multiplikation mit 200.000 Tags (CGAP Normalisierung Format) geteilt wird. Eine Auswahl Prozessrauschen aus einer enormen Menge von Tags zu reduzieren durchgeführt wurde gesammelt. Dieses Auswahlkriterium war i) "Tags in allen normalen Bibliotheken
gefunden" vs. und ii) vs. "Tags" Tags in allen West-Tumoren Bibliotheken
gefunden "" Tags in allen Tumor Bibliotheken
gefunden "gefunden in allen East Tumoren Bibliotheken
". Das Institut für Genomic Research Software MultiExperiment Viewer [10] wurde verwendet, um die folgende Analyse durchzuführen: i) Korrespondenzanalyse (COA) Assoziationen zwischen den Proben zu untersuchen, die ähnliche Profile ii) Unterstützung Baum zu haben, neigen dazu, die statistische Unterstützung nach der Wiederholung von zumindest zeigt 1000-mal die Analyse durch Resampling mit Ersatz (Bootstrap-Methode) für Proben mit ähnlichen Profilen und iii) Bedeutung Analyse für Microarray (SAM) Tags auszuwählen, deren Expression zwischen den Proben signifikant unterschiedlich war. Die Assoziation von Tags Gene war von SAGE Genie [11] oder TAGmapper [12] durchführen, wenn keine Assoziation von SAGE Genie gefunden wurde. Zur Vorhersage Funktionsklassen von kommentierten Gene der Fatigo + Werkzeug von Babelomics [13, 14] zugrunde gelegt. Das unbereinigte p-Wert von Babelomics gegeben wurde verwendet, da die geringe Anzahl von Genen analysiert machte es besser geeignet ist als die eingestellte-False Discovery (FDR) Wert.
Quantitative Real-Time Reverse Transcription PCR
Quantitative Echt Zeit Reverse-Transkriptions-PCR (qRT-PCR) wurde auf zwei westlichen Zelllinien (AGS, N87) und einer östlichen Zelllinie (MKN45) durchgeführt. Die Gesamt-RNA wurde mit Trizol (Invitrogen Life Technologies, Carlsbad, CA) extrahiert entsprechend den Empfehlungen des Herstellers. RNA-Konzentration wurde durch Messung der Absorption bei 260 nm bestimmt, und die Qualität durch die Integrität der 28S und 18S rRNA nach Ethidiumbromid-Färbung der Gesamt-RNA-Proben unterzogen auf 0,8% Agarose-Gelelektrophorese überprüft. Gesamt-cDNA wurde mit MMLV (Moloney Murine Leukemia Virus) reverse Transkriptase (Invitrogen Life Technologies, Carlsbad, CA thermo RT) synthetisiert. Reverse Transkriptions-PCR wurde unter Verwendung von 1 ug der gesamten zellulären RNA durchgeführt cDNA zu erzeugen. qRT-PCR wurde unter Verwendung eines LightCycler-Faststart DNA Master SYBR Green I-Kit (Roche Molecular Biochemicals, Mannheim, Deutschland) durchgeführt. Wir haben Gen-spezifische Primer für menschliche PDFGR (5 'AGCTGATCCGTGCTAAGGAA 3' und 5 'CGACCAAGTCCAGAATGGAT 3') und RPL13 (5 'GAGGAGGCGGAACAAGTCC 3' und 5 'TCAGCAGAACTGTCTCCCTTC 3') und Bedingungen der Verstärkung sind auf Anfrage erhältlich. Eine einzelne Schmelzkurvenmaximum wurde für jedes Produkt beobachtet, was die Reinheit aller amplifizierten cDNA-Produkte bestätigt. Die qRT-PCR-Ergebnisse wurden normalisiert auf GADPH (5 'CGGGAAGCTTGTCATCAATGG 3' und 5 'CATGGTTCACACCCATGACG 3'), die getestet minimale Variation in allen Zelllinien hatte. Die Analyse wurde die Durchführung von LightCycler Software 3.0. Kreuzungspunkte (Beginn der PCR exponentiellen Phase) wurden durch das zweite derivatisierte Maximum Methode bewertet und aufgetragen gegen die Konzentrationen der Standards.
Ergebnisse
Tags mit konsistenten Expression in normalen und Tumor SAGE Bibliotheken
Der Auswahlprozess SAGE-Tags zu finden, die konsequent zum Ausdruck gebracht wurden "alle normalen Bibliotheken
" vs. "alle Tumor Bibliotheken
" in 2437 Tags geführt. Wie in gezeigt. 1 zeigt COA klare Trennung zwischen normalen Bibliotheken und Ost und West Tumor Bibliotheken. Das gleiche COA in einem dreidimensionalen Grundstück (für 56% der Gesamtträgheit Accounting) zeigt weitere Details in der Position jeder Bibliothek (siehe Zusätzliche File 1). Diese Ergebnisse von einem Support-Baum bestätigt wurden mit der Pearson-Korrelation und Average Linkage (siehe Zusätzliche Datei 2). Als nächstes SAGE-Tags differentiell zwischen normalen und Tumorproben ausgedrückt zu identifizieren, führten wir SAM mit einem Delta-Wert von 1,38, berechnet die FDR in der Nähe von 0 (Wahrscheinlichkeit signifikant Tags nur durch Zufall zu finden) zu halten, 1001 einzigartige Permutationen und eine Falte Änderung = 10. Diese Vorgehensweise ergab 90 Tags differentiell zwischen normalen und Tumorbibliotheken mit einem ähnlichen Verhalten für beide Tumorgruppen (Fig. 2) ausgedrückt. Unter diesen 90-Tags wurden 78 herunterreguliert und 12 Tags wurden hochreguliert. Abbildung 1 Korrespondenzanalyse von normalen und Tumor SAGE Bibliotheken des Magens. Ein zweidimensionales Diagramm wird gezeigt, wo die grünen Punkte alle normalen Bibliotheken darstellen, sind die blauen Punkte die Ost-Tumor-Bibliotheken und die rote, orange und gelbe Punkte sind West-Tumor-Bibliotheken, microdissected, Xenotransplantat und Masse verbunden.
Figur 2 Serienanalyse für Microarray von normalen und Tumor SAGE Bibliotheken des Magens. Auf der linken Seite und in grüner Farbe, die wesentlichen Schlüssel höhere Expression in den normalen Bibliotheken gezeigt; nach rechts und in der roten Farbe, die wesentlichen Schlüssel höhere Expression in den Tumor Bibliotheken gezeigt.
Auswahl der diskriminierenden Tags zwischen Ost und West SAGE Bibliotheken
Da der Tumor Seite des COA zeigt zwei Gruppen, eine mit allen die Ost-Bibliotheken und die anderen alle West-Bibliotheken enthält, die wir für diskriminierende Elemente zwischen den beiden Tumoren Bibliotheken gesucht. Somit wird ein neues Auswahlverfahren Tags zu finden, die konsequent in vs. "alle West-Tumoren
" "alle
East Tumoren" ausgedrückt wurden in 3952 Tags geführt. Eine weitere Unterstützung Baum der Pearson-Korrelation und Average Linkage verwendet wurde durchgeführt. Wie in gezeigt. 3, zeigt der Baum eine organisierte Struktur mit einem hohen Vertrauensgrad in ihren Filialen (90% -100% Unterstützung), durch die große Zahl von diskriminierenden Elemente (Tags) mit unverwechselbaren Familien und Unterfamilien (die zusätzliche Datei, die 3 zeigt die vollständige dendrogram ). Es gibt zwei Hauptcluster, ein enthält alle West-Bibliotheken und die andere enthält alle East Bibliotheken. Der Westen Cluster enthält zwei verschiedene Subclustern, der erste enthält die 3 microdissected Bibliotheken (CGAP_MD_HG7, CGAP_MD_HS29 und CGAP_MD_G329) und der zweite enthält Primärtumoren (GSM757 und GSM2385) und Xenotransplantate (GSM758 und GSM14760). Der Osten Cluster enthält ein zentrales Paar (GSM8505 und GSM8867-Bibliotheken), die aus histologischen gut differenzierten Tumoren und eine dritte Bibliothek (GSM7800), die aus einer histologischen schlecht differenzierten Tumor kommt kommt. Als nächstes SAGE-Tags differentiell zwischen dem Westen und dem Osten Tumor Bibliotheken, führten wir eine SAM mit den gleichen oben genannten Kriterien zum Ausdruck zu identifizieren. Diese Vorgehensweise ergab 54 Tags differentiell exprimierten (Fig. 4). Unter diesen 8-Tags wurden in den West Tumoren hochreguliert und 46-Tags waren hochreguliert in den Ost-Tumoren. Abbildung 3 Unterstützung Baum des normalen und Tumor SAGE Bibliotheken des Magens. Die Spuren 1-4 normalen Bibliotheken (CGAP_MD_13S, GSM784, CGAP_MD_14S, GSM14780), Spuren 5-11 West-Tumor-Bibliotheken (CGAP_MD_HG7, CGAP_MD_HS29, CGAP_MD_G329, GSM757, GSM758, GSM14760, GSM2385) und die Spuren 12-14 East Tumor Bibliotheken (GSM7800, GSM8505 und GSM8867). Nur der obere Teil des Dendrogramm wird hier gezeigt. Der vollständige dendrogram erscheinen in den weiteren Datei 3.
Abbildung 4 Serienanalyse für Microarray von Ost und West Magenkarzinom SAGE Bibliotheken. Auf der linken Seite und in der orange Farbe, die wesentlichen Schlüssel höhere Expression in den Westtumor Bibliotheken gezeigt; nach rechts und in der blauen Farbe, die wesentlichen Schlüssel höhere Expression in den Ost-Tumor-Bibliotheken.
Mapping SAGE-Tags Gene
Für Mapping unterschiedlich exprimiert SAGE-Tags Gene verwendeten wir die CGAP-SAGE Genie und /oder gezeigt TAGmapper Ressourcen. Unter den 90-Tags differentiell zwischen normalen und Tumorbibliotheken exprimiert, nur 53-Tags wurden erfolgreich Zuordnung zu bestimmten Genen (Tabelle S1 und S2 Tabelle [Zusätzliche Dateien 4 & 5]). Gene wie GIF, CPA2, DRD5, CLIC6, ATP4A, LIPF, GKN1 und PGA5 erscheinen zu den verdrängten Gene während TRAPPC5, KRT7, MTHFD1, TMBIM1, PDIA3 und PPGB Gene unter den überexprimierten Gene scheinen. Auf der anderen Seite, unter den 54 Tags ausgedrückt unterschiedlich zwischen dem Westen und dem Osten Tumor Bibliotheken nur 15 Tags, bei denen erfolgreich zu bestimmten Genen assoziiert (Tabelle 1). Fatigo + Analyse zeigte, dass Tumor Bibliotheken hatten deutlich mehr exprimierte Gene, die auf "Zellorganisation und Biogenese" (GO: 0.016.043), KRT7, PDIA3, PPGB und TRAPPC5 (p = 0,005); und "Ligase-Aktivität" (GO: 0.016.874), UBE2S und MTHFD1 (p = 0,028) als normale Bibliotheken ,. Der gleiche Vergleich zeigte deutlich weniger exprimierten Genen, die auf "integraler Bestandteil Membran" (GO: 0.016.021), ADORA1, UGT2B15, DRD5, SYNE2, ATP5J2, KCNE2, ATP4A, KDR, PTGER3 und PPAP2B (p = 0,016). Auf der anderen Seite, Vergleich von Genen zwischen dem Westen und dem Osten Tumor Bibliotheken zeigten unterschiedlich exprimiert, dass die West-Tumoren im Zusammenhang mit deutlich mehr exprimierte Gene mussten "ectoderm Entwicklung" (GO: 0007398). (COL1A1 gezeigt in Abb 5, auch KLK10, KRT17, EMP1 und CCDC12) (p = 0,018). Allerdings hatten die Ost-Tumoren in der Nähe von bedeutenden mehr exprimierte Gene im Zusammenhang mit "zellulären Metabolismus" (GO: 0.044.237) PDGFRA, MAPK13, MECR, AKR1C2, RPL13, HLX1 ​​und ADH4 (p = 0,066). Da zumindest zwei dieser "ectoderm Entwicklung" Gene (COL1A1 und KLK10) gefunden in fortgeschrittenem Magenkarzinom hochreguliert [9, 15] unsere Ergebnisse könnten mehr Aggressivität der West-Tumoren vor. Abbildung 5 Expression von COL1A1 entsprechenden Tag (TGGAAATGAC) in Tumor Bibliotheken. Bars 1-7 entsprechen allen West-Tumor-Bibliotheken (CGAP_MD_HG7, CGAP_MD_HS29, CGAP_MD_G329, GSM757, GSM758, GSM14760, GSM2385 und Bars 8-10 für alle East Tumor Bibliotheken entsprechen (GSM7800, GSM8505, GSM8867). Der Tag normalisierte Expressionsniveau erscheint in die CGAP Formatwert (Tags pro 200.000), aufgetragen in einer logarithmischen Skala.
Tabelle 1 die wesentlichen Schlüssel höhere Expression von signifikante Analyse für Microarray zwischen dem Westen und den Tumor SAGE Bibliotheken Osten. Nur die Tags, die erfolgreich mit einem verbunden waren spezifischen Gens gezeigt. die Tags werden in einer Bedeutung absteigend sortiert, zuerst die Tags hoch im Osten zum Ausdruck gebracht und dann im Westen jene hoch exprimiert.
Stichworte
Gene Symbol
Protein-Name
N ° West Bibliotheken, in denen gegenwärtig
West-Tumor durchschnittlich (Tags pro 200.000)
N ° Ost Bibliotheken, in denen gegenwärtig
East Tumor Durchschnitt (Tags pro 200.000)
TGATTGGTGG
PDGFRA
platelet-derived growth factor receptor, alpha-Polypeptid
3
1,88
3
115,05
GGCTGGGTTT
HLX1 ​​
H2.0-like homeo Box 1 (Drosophila) 2
1,04
3
59.13
TCCGTCCGGA
RPL13
ribosomale Protein L13
3
1,36
3
39.56
ATCTGGAGCA
ADH1C
Alkoholdehydrogenase 1C (Klasse I), Gamma-Polypeptid
3
5.99
3
294,91
TGCTCCTACC
FCGBP
Fc-Fragment von IgG-bindendes Protein
4 4,91
3
111,10
TACCCTGGAA
ADH4
Alkoholdehydrogenase 4 (Klasse II), pi-Polypeptid
3
3,35
3
56.30
AGGTCTGCCA
AKR1C2
Aldo-Keto-Reduktase-Familie 1, Mitglied C2 (dihydrodiol-Dehydrogenase 2; Gallensäure-bindendes Protein; Alpha-3-Hydroxysteroid-Dehydrogenase Typ III)
3
1,53
3
38.50
GCACCACCGG
MAPK13
Mitogen-aktivierte Proteinkinase 13
0
0
3
10.62
GGAGGGGAGG
MECR
Mitochondrial trans-2-Enoyl-CoA-Reduktase-
1 0,55
3
15.72
CTTCCTTGCC
KRT17
Keratin 17
7
220,64
0
0
TAATTTGCAT
EMP1
Epithelial membrane protein 1 | 7
43.26
0
0
TAAGGCTTAA
KLK10
Kallikrein 10
7
20.35
0
0
TGGAAATGAC
COL1A1
Kollagen Typ I, alpha 1 | 7
294,99 2
14.36
TGGATGTACA
CCDC12
Coiled-Coil-Domäne mit 12
7
21.69
0
0
Validierung von Genen unterschiedlich exprimiert zwischen Ost und West Tumor SAGE Bibliotheken
Um unsere SAGE Datenanalyse zwei Gene bestätigt sich in den East Tumoren exprimiert mehr (PDGFRA und RPL13) wurden weiter in drei Zelllinien untersucht, zwei aus dem Westen (AGS und N87) und einer aus dem Osten (MKN45). qRT-PCR zeigt ein Verhältnis von 825 für PDFGR (MKN45 /N87) und 4,68 für RPL13 (MKN45 /AGS) (Fig. 6). Somit bestätigt diese Daten die beobachtete Unterschied in der Genexpression in SAGE Tumor Bibliotheken. Interessanterweise waren die Grßen der Genexpression Unterschiede in Zelllinien ähnlich der in SAGE Tumor Bibliotheken. Abbildung 6: Amplifikation PDGFRA (A) und RPL13 (B) mRNA durch qRT-PCR. In (A) blaue Linie ist die Ost-Zelllinie (MKN45) und rote Linie ist die West-Zelllinie (N87). In (B) blaue Linie ist die Ost-Zelllinie (MKN45) und rote Linie ist die West-Zelllinie (AGS). Beide Gene sind überexprimiert im Osten (MKN45) Zelllinie.
Diskussion
Unsere Ergebnisse basieren auf zwei nicht beaufsichtigten Analysen, COA und Support Baum, sind die stark auf einen anderen Expressionsprofil von Tumor SAGE Bibliotheken sowie Unterschiede zwischen normalen und Tumorproben. Diese Unterschiede in den Expressionsniveaus könnten einen Einfluss auf die erkannte bessere Überleben der East Patienten im Vergleich zu dem Westen haben. Beide, COA und Support Baum zeigen zwei Cluster (microdissected und nicht-microdissected Proben) unterschiedslos vermischt, was darauf hindeutet, dass die Heterogenität einer normalen Probe nicht durch die Mikrodissektion reduziert wird. Dies könnte durch mehrere Zellaktivitäten der normalen Zellen im Vergleich zu Tumorzellen [16] erläutert. Allerdings unter Tumor Bibliotheken wurde eine enge Gruppierung von microdissected Tumoren gefunden. Diese Ergebnisse legen nahe, dass die Zunahme der Reinheit der Probe, die Homogenität der Ergebnisse verbessert. Die Nachbarschaft der Xenotransplantate weist auch auf eine Erhöhung der Homogenität, sondern unterscheiden sich von den microdissected Tumorproben, da sie Gruppe in verschiedenen Subclustern. Dieser Unterschied ist wahrscheinlich auf subtile Änderungen in den von einer anderen genetischen Umgebung, wie beispielsweise die Mikroumgebung durch umgebende tierischem Gewebe [17] gegeben gegeben Transkriptomen. Auf der anderen Seite wurden die nicht-microdissected Bibliotheken zerstreute in der COA-Analyse gefunden, wahrscheinlich wegen der Kontamination der Probe und Heterogenität.
Die Fatigo + Ergebnisse zeigen, dass die Tumorzellen durch Hochregulation von Genen gekennzeichnet sind, um Zellorganisation im Zusammenhang mit , Biogenese und Zellproliferation, und eine Herabregulierung von Genen Zell-zu-Zell-Kommunikation. Nach der Suche nach spezifischen Unterschiede zwischen dem Westen und dem Osten Tumor Bibliotheken, fanden wir, dass die meisten deutlich verschiedene Tags eine höhere Expression im Osten im Vergleich zu den West-Tumoren haben. Somit scheint es, dass die durchschnittliche Expressionsniveau des West-Proben fällt mehr als die East Proben, wahrscheinlich wegen einer breiteren Genrepression. Kader der 5 Gene, die mit signifikant höheren Expression in den Bibliotheken identifiziert Westen mindestens zwei (COL1A1 und KLK10) wurden mit Invasivität und Krankheitsprogression [9, 15] verbunden. COL1A1 wurde in 46 Magenkarzinom Fällen [9] mit fortgeschrittenen Tumorstadium berichtet verbunden. KLK10 wurde für beide Arten von Tumoren [15] hochreguliert in Magen sowie kolorektalen Karzinomen und im Zusammenhang mit der Invasion und fortgeschritteneren klinischen Stadium berichtet. Darüber hinaus wurde KRT17 gefunden hochreguliert in der menschlichen Plattenepithelkarzinomen des Ösophagus (ESCC) und die damit verbundenen zu Invasivität [18]. Ein weiteres Gen, EMP1 hat stark proliferative Zelltypen in Maus Hirntumoren assoziiert [19]. Nur CCDC12 Gen haben keine klinischen Daten und es fehlt auch Anmerkungen zu gehen. Die qRT-PCR-Analyse auf Zelllinien bestätigten die Ergebnisse SAGE und validiert die Überexpression von PDFGR und RPL13 in den Ost-Tumor-Bibliotheken. Hier Zusammengefasst
wir berichten, dass die vorherrschende Hochregulation von invasiven und metastatischen Gene im Westen Tumor-Bibliotheken in einer bösartigen Erkrankung mit einem schlechteren Überleben führen könnte. Zusammengenommen könnten diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die differentiell exprimierte Gene könnten die beobachteten Unterschiede in den Ergebnissen des Magenkarzinoms zwischen dem Osten und dem Westen zu beobachten, zu erklären beitragen. Schließlich ist unsere Analyse ein Beispiel dafür, wie die Bioinformatik effektiv biomedizinische Forscher unterstützen die molekularen Mechanismen der Erkrankung bei der Identifizierung von [6].
Erklärungen
Danksagung kaufen Wir David S. Holmes und Gonzalo Riadi von Center danken für Bioinformatik und Genom Biologie, Life Science Foundation - Andres Bello Universität, Santiago, Chile und Wael El-Rifai von Chirurgische Onkologie Abteilung Vanderbilt Ingram Cancer Center, Vanderbilt University, Nashville, TN, USA, für hilfreiche Diskussion des Manuskripts. Diese Arbeit wurde von chilenischen Regierung Forschungsstipendien FONDECYT 1030130 und FONIS SA06I20019 zu AHC unterstützt | Elektronische Zusatzmaterial
12943_2007_313_MOESM1_ESM.png zusätzliche Datei. 1: Korrespondenzanalyse von normalen und Tumor SAGE Bibliotheken des Magens in 3 Dimensionen. Die zur Verfügung gestellten Daten, die die dreidimensionale Darstellung repräsentieren, wo die grünen Punkte alle normalen Bibliotheken darstellen, sind die blauen Punkte die Ost-Tumor-Bibliotheken und die rot, orange und gelbe Punkte sind West-Tumor-Bibliotheken, microdissected, Xenotransplantat und Masse verbunden. Die X-Achse ist grau, die Y-Achse ist blau, und die Z-Achse ist rosa. Die Figur ist leicht nach rechts gedreht und nach unten, um besser die Tumor Bibliotheken Position in der Parzelle 3-D-Raum zeigen. (PNG 25 KB) 12943_2007_313_MOESM2_ESM.png Zusätzliche File 2: Vollständige Abbildung der Unterstützung Clustering Analyse von normalen und Tumor SAGE Bibliotheken des Magens. Die Figur vorgesehen repräsentieren normale Bibliotheken CGAP_MD_13S, GSM784, CGAP_MD_14S, GSM14780 (Linien 1-4), Bibliotheken West-Tumor CGAP_MD_HG7, CGAP_MD_HS29, CGAP_MD_G329, GSM757, GSM758, GSM14760, GSM2385 (Zeilen 5-11) und Ost Tumor Bibliotheken GSM7800, GSM8505, und GSM8867 (Spuren 12-14). (PNG 124 KB) 12943_2007_313_MOESM3_ESM.png Zusätzliche Datei 3: Vollständige Abbildung der Unterstützung Clustering Analyse von West- und Ost-Tumor SAGE Bibliotheken des Magens. Die Figur vorgesehen repräsentieren West-Tumor-Bibliotheken (CGAP_MD_HG7, CGAP_MD_HS29, CGAP_MD_G329, GSM757, GSM758, GSM14760, GSM2385) (Spuren 1-7) und Ost-Tumor-Bibliotheken (GSM7800, GSM8505 und GSM8867) (Spuren 8-10). (PNG 209 KB) 12943_2007_313_MOESM4_ESM.doc Zusätzliche Datei 4: Tabelle S1. Die wesentlichen Tags mit höheren Expression in normalen durch Signifikante Analyse für Microarray zwischen normalen und Tumor SAGE-Bibliotheken. Nur die Tags, die erfolgreich mit einem bestimmten Gen assoziiert wurden, werden gezeigt. Die Tags werden in einer Bedeutung absteigend sortiert. (DOC 65 KB) 12943_2007_313_MOESM5_ESM.doc Zusätzliche Datei 5: Tabelle S2. Die wesentlichen Schlüssel höhere Expression in Tumor durch Signifikante Analyse für Microarray zwischen normalen und Tumor SAGE-Bibliotheken. Nur die Tags, die erfolgreich mit einem bestimmten Gen assoziiert wurden, werden gezeigt. Die Tags werden in einer Bedeutung absteigend sortiert. (DOC 31 KB) Autoren 'Original vorgelegt Dateien für Bilder
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• EBNA1 Bindung und epigenetischen Regulation von Gastrokine Tumor-Suppressor-Gene in Magenkarzinomzellen
• Identifizierung gültiger Referenzgene für Genexpressionsstudien des menschlichen Magenkrebs durch reverse Transkription-qPCR