Genetischen Linien von undifferenzierten Typ Magen durch unüberwachte Häufung von genomischen DNA-Microarray analysiert Karzinome data

genetischen Linien von undifferenzierten Typ Magenkarzinomen analysiert durch unüberwachte Clustering von genomischer DNA Microarray-Daten
Zusammenfassung
Hintergrund
Es dass früh Verdacht Magenkarzinom (GC) ist ein schlafender Variante, die nur selten zu fortgeschrittenen GC fortschreitet. Wir haben gezeigt, dass die ruhenden und aggressive Varianten von Rohr Adenokarzinome (TUBs) des Magens durch den Verlust von MYC
und Gewinn von TP53
und Verstärkung von MYC
gekennzeichnet sind und /oder Verlust von TP53
, beziehungsweise. Das Ziel dieser Studie ist, zu bestimmen, ob dies auch der Fall in undifferenzierten Typ GCs (UGCS) unterschiedlichen genetischen Abstammungslinien: eine mit einer Schichtstruktur (LS +), abgeleitet von frühen Siegelringzellkarzinome (SIG) und das andere , meist schlecht differenzierten Adenokarzinomen, ohne LS aber mit einer kleineren rohrförmigen Bauteil (TC), entdifferenzierte von TUBs (LS- /TC +).
Methoden
mit 29 chirurgisch reseziert Mägen mit 9 intramukosalen und 20 invasive UGCS (11 LS + und 9 LS- /TC +), 63 genomischen DNA-Proben von Schleimhaut- und invasive Teile und entsprechenden Referenz DNAs wurden aus Formalin-fixiertem, in Paraffin eingebettetem Gewebe mit Laser-Mikrodissektion und wurden einer Array-basierten vergleichende genomische Hybridisierung (aCGH), mit 60K-Mikroarrays und anschließender unüberwachten hierarchischen Clustering. Von 979 Gene Krebs im Zusammenhang beurteilt, wir Gene mit mittleren Kopienzahlen signifikant unterschiedlich zwischen den beiden großen Cluster ausgewählt.
Ergebnisse | Basierend auf der Ähnlichkeit in der genomischen Kopienzahl-Profil wurden die 63 Proben in zwei große Gruppen eingeteilt. Cluster A und B, die in LS reich waren + UGC und LS- /TC + UGC wurden jeweils auf der Grundlage von 40 Genen unterschieden. Das aggressive Muster wurde häufiger in LS- /TC + UGCS erkannt, (20/26; 77%), als in LS + UGCS (17/37; 46%; p = 0,0195), während kein ruhender Muster in einem der festgestellt wurde UGC Proben.
Schlussfolgerungen
im Gegensatz zu TUBs, Kopienzahl Veränderungen von MYC
und TP53
ein aggressives Muster in LS + SIG in frühen und fortgeschrittenen Stadien zeigten, was darauf hinweist, dass eine frühe LS + UGCS unweigerlich Fortschritte eine erweiterte GC. Cluster B (angereichert in LS- /TC +) zeigten häufiger Gewinn von Fahrer-Gene und ein häufiger aggressive Muster als Cluster A, was darauf hindeutet, potenziell schlechtere Prognose in UGCS von Cluster B.
Hintergrund
Magenkarzinom (GC) haben histologisch in Darm-, diffus und nicht klassifiziert Typen von Lauren [1] und der nicht klassifiziert Typ wurde weiter unterteilt in feste und Mischtypen von Carneiro eingestuft worden [2]. Die undifferenzierte-Typ Magenkarzinom (UGC) gemäß der japanischen Klassifikation [3] meist überlappt schlecht differenzierten GC, die nicht nur den diffusen Typ einschließlich Siegelring-Karzinom (SIG), sondern auch den festen Typ und vom gemischten Typ mit kleineren Rohr umfasst Komponente (TC).
Kürzlich es aus ableiten kann entweder früh diffus-Typ oder Darm-Typ GC vorgeschlagen, die diffus-Typ GC wurde vorangetrieben. Gut differenziertes Adenokarzinom Rohr (TUB) in schlecht differenziertes Adenokarzinom-Transformation (POR) nach dem Silencing von Zelladhäsion-Genen einschließlich CDH1
[4, 5]. Carneiro des Mischtyp Karzinome kann somit entdifferenzierte TUBs überlappen. Es wurde berichtet, dass die Überlebensrate der Patienten mit gemischten Typ GCs, die signifikant niedriger war als der Patienten mit GCs anderer Typen [2], während die Überlebensrate von Früh GC Patienten mit SIG höher war als die der GC-Patienten ohne SIG [6]. So kann UGCS in Untergruppen mit unterschiedlichen Prognose unterteilt werden. Vor kurzem wurde ein Massenscreening-Programm für Neuroblastome [7-9] wurde in Japan ausgesetzt, weil eine diskontinuierliche genetischen Abstammungslinie zwischen der Früh- und der Spät präsentiert Neuroblastome beobachtet wurde. Negative und spät präsentiert (≥1 Jahr) Neuroblastome in der Nähe von-diploidy mit Terminal 1P Deletion zeigten, während positive Neuroblastome bei Säuglingen ohne 1p Streichung in der Nähe von-Triploidie ausgestellt [10, 11]. Um solche Untergruppierung durchzuführen, haben wir UGCS auf die Kontinuität der genetischen Linien sowie die Expression von morphologischen Lineage Marker basierend klassifiziert.
Unsere Linie Analyse wurde unter Verwendung chromosomaler vergleichende genomische Hybridisierung (CGH), basierend auf unverwechselbare morphologischen Linie Marker. Eine Schichtstruktur (LS) stellt eine beginnende Phase der SIG Entwicklung [12] und wird häufig auch in einem fortgeschrittenen Stadium im menschlichen Magen zurückgehalten. In Tumorregionen mit LS, ähnelt der Art der Zellproliferation, dass in der normalen Magenschleimhaut. Und es wird angenommen, dass die Tumorzellen auf die Schleimhaut beschränkt bleiben, soweit sie wachsen, um die LS zu bilden [13]. Unsere Linie Analysen bestätigten, dass POR mit LS von intramukosalen SIG abgeleitet wurde, während POR ohne LS und mit einem kleineren TC (< 30%), wurde von TC abgeleitet [14, 15]. Jedoch wurde der TC nicht immer von Anfang TUB abgeleitet, sondern könnte auch von SIG abgeleitet werden, während LS kaum von TUB [15] abgeleitet. Daher wird als morphologische Linienmarker kann LS Vorrang vor TC nehmen. Zusätzlich UGCS ohne LS oder TC aufgrund sekundärer Verlust dieser Marker werden beobachtet, die uns dazu veranlasst array CGH (aCGH) und unüberwachten Clusteranalysen der aCGH Daten anzunehmen UGCS allein auf der Grundlage der Ähnlichkeit in der genomischen Kopienzahl zu klassifizieren, . Profil
differenzierte-Typ Magenkarzinomen (DGCS), unserer jüngsten aCGH-basierte Linie zwei genetischen Linien ergeben, Analysen: eine mit copy-number Verlust von MYC
und Kopienzahl Gewinn von TP53
(MYC
- und TP53 +
), ein schlafender Muster, und die andere mit der Kopienzahl Gewinn von MYC Karten und /oder Kopienzahl Verlust von TP53
(MYC +
und /oder TP53
-), ein aggressives Muster. Die stille Muster entfielen 70% der intramukosalen Karzinomproben und eine Hälfte der intramukosalen Teilproben von invasiven Karzinomen. Die invasive Teile von invasiven Karzinomen zeigten meist die aggressive Kopienzahl Veränderung (CNA) Muster. Wenn der intramuköse Teil einer fortgeschrittenen Krebs ruhend war, war die Linie unstetig zwischen der Schleimhaut und invasive Teilen. Daher ist die MYC
- /TP53
+ und MYC
+ und /oder TP53
-. CNA Muster Unterschriften sein können ruhender und aggressive TUBs bzw. [16] In der vorliegenden
Studie, genomischen DNA-Proben aus der Schleimhaut und invasive Teile frühen und fortgeschrittenen UGCS wurden Gen-Kopienzahl hergestellt und Analysen unterzogen aCGH Verwendung von unbeaufsichtigten Clusteranalyse der aCGH Daten. Basierend auf diesen Ergebnissen untersuchten wir Beziehung zwischen morphologischen und genetischen Abstammungslinie Marker und identifiziert einige nützliche Linie Markergene für UGC.
Methoden
The Institutional Review Board über die medizinische Ethik an Shiga University of Medical Science genehmigte diese Studie über den Zustand dass die UGC Proben verwendet wurden, waren anonym. Eine schriftliche Zustimmung wurde nicht erforderlich, da diese retrospektive Studie Archivproben verwendet
Gewebeproben
Diese Studie umfasste 29 operativ reseziert, gepuffertem Formalin fixierten und in Paraffin eingebettet UGCS. 20 mit LS in mindestens einem Teil des Tumors (LS + , 9 und 11 intramucosaltumours invasive Tumoren) und 9 ohne LS aber eine kleine TC (LS- /TC +, alle invasive Tumoren) (Tabelle 1) enthält. TC wurde als gut oder mßig differenziertes Adenokarzinom Komponente definiert ≤ 30% des gesamten Tumors, umfassend [15]. Alle Proben wurden von GC Fälle in unserer Abteilung von 1997 bis 2011 Intramuköser LS + UGC Patienten im Durchschnitt 57,6 Jahre alt (Bereich: 48-79) und Patienten mit invasiven LS + UGCS 60,2 Jahre (Bereich: 48-79) und Patienten mit der Diagnose ausgewählt mit invasive LS- /TC + UGCS 62,2 Jahre (Bereich; 50-75). Die makroskopische Klassifizierung erfolgte nach der japanischen Klassifikation von Magenkrebs bestimmt mit TNM [3] .Tabelle 1 Zusammenfassung der klinisch-pathologischen Merkmale von 29 UGCS
Fall kein
Alter /Geschlecht

Größe von Schleimhautveränderung (cm)
makroskopischen Typ *
histologischen Typ *
Sampling Region für aCGH Bei
Tiefe der Invasion †
LN meta †
Bühne †
Intramuköser Teil
Invasive Teil
LS
nicht LS
TC
M101
79 /F
8,5 × 4,0
0 (IIc)
SIG > TC
+
NT
NT
T1 (m)
N0
IA
M102
48 /F
9,5 × 5,0
0 (IIc )
SIG > POR1
+
NT
- T1 (m)
N0
IA
M103
57 /M
1,4 × 0,8
0 (IIc
) SIG
+
NT
- T1 (m)
N0
IA
M104
76 /F
6,0 × 5,0
0 (IIc)
SIG
+
NT
- T1 (m)
N0
IA
M105
50 /m
1.5 × 1.2
0 (IIc)
SIG
+
NT
- T1 (m)
N0
IA
M106
60 /F
1,2 × 1,0
0 (IIc)
SIG
+
-
- T1 (m)
N0
IA
M107
49 /F
4,0 × 2,5
0 (IIc + III)
SIG > POR1
+
NT
- T1 (m)
N0
IA
M108
48 /F
6,0 × 2,8
0 (IIc )
SIG > POR1 > TC
+
POR
NT
T1 (m)
N0
IA
M109
51 /M
5,3 × 3,3
0 (IIc + III)
SIG
+
SIG
- T1 (m)
N0
IA
SM101
71 /F
0,9 × 0,8
0 (IIc)
SIG > POR2
+
NT
- NT
T1 (SM2)
N2
II
A102
72 /F
5,0 × 3,0
0 (IIc + IIb)
POR2 > POR1 > SIG
+
SIG
- POR2
T2 (mp)
N1
II
A103
79 /F
12,0 × 8,5
0 (IIa + IIb)
POR1 > TC > SIG > POR2
+
POR
NI
NT
T2 (mp)
N1
II
A104
49 /M
2,8 × 2,5
0 (IIc + III)
SIG > POR2 > TC
+
NT
NT
POR2
T2 (ss)
N1
II
SM105
59 /F
11,5 × 7,0
0 (IIa + IIc)
SIG > TC > POR2
+
tub2
NT
POR2
T1 (sm)
N1
IB
SM106
72 /M
3,7 × 2,3
0 (IIc)
SIG > POR1
+
POR
- NT
T1 (SM2)
N0
IA
A107
48 /F
12,0 × 6,5
0 (IIc + III)
SIG > POR2 > POR1 > MUC
+
POR
- POR2
T3 (se)
N2
IIIB
A108
46 /M
4,0 × 2,8
0 (IIc + III)
POR2 > POR1 > SIG
NI
NI
- POR2
T2 (mp)
N2
IIIA
A109
55 /M
3,8 × 3,3
0 (IIc + III)
SIG > POR1
+
POR
- SIG
T1 (SM2)
N0
IA
A110
57 /M
5.5 × 2.2
0 (IIc)
POR2 > SIG > TC
+
POR
- POR2
T2 (mp)
N1
II
A111
54 /F
8,0 × 7,0
3
POR2 > SIG
+
POR
- POR2
T3 (se)
N2
IIIB
SM201
75 /F
3,7 × 3,0
2
POR1 > TC
- POR /tub2
+
POR
T1 (SM2)
N0
IA
A202
60 /M
4,0 × 3,8
0 (IIc)
POR2 > POR1 > TC > SIG
- POR /tub2
+
POR
T2 (mp)
N0
IB
SM203
71 /M
4,5 x 2,0
0 (IIa + IIc)
POR1 > TC > SIG
- POR /tub2
+
POR
T1 (SM2)
N0
IA
A204
65 /F
5,5 × 3,0
3
POR2 > TC > POR1
- POR /tub2
+
POR
T3 (se)
N3
IV
A205 54 /M
7,4 × 5,8
5
POR2 > TC > POR1
- POR /tub2
+
POR
T3 (se)
N0
II
A206
67 /F
5,5 × 4,0
4 POR2 > TC > POR1
- POR /tub2
+
NT
T4 (si)
N2
IV
A207
52 /M
6,0 × 4,0
4 POR1 > POR2 > SIG > TC
- POR /tub2
+
POR
T3 (se)
N3
IV 75 /M
A208
9,0 × 7,0 2
POR1 > TC
- POR /tub2
+
POR
T2 (mp)
N1
II
A209
50 /F
2,3 × 0,8
3
POR2 > SIG > POR1 > TC
-.
POR /tub2
+
POR
T2 (mp)
N2
IIIA
* Japanische Klassifizierung von Magenkarzinom, modifiziert
† . TNM-Klassifikation
UGCS
, Undifferenzierte Magenkarzinomen; aCGH
, Array CGH; LN
, Lymphknoten, LS
, Schichtenstruktur; TC
, Röhrenkomponente; SIG
, Siegelring Zellkarzinom; POR
, Wenig differenziertes Adenokarzinom; POR1
, Massiv POR; POR2
, Nicht solide POR; Tub2
, mäßig Adenokarzinom differenziert; MUC
, Muzinöses Adenokarzinom; m
, Schleimhaut; sm
, Submukosa; mp
, Muskel propria; ss
, subserora; se
, serösen Exposition; si
, Invasion zu benachbarten Strukturen; M
, männlich; F
, weiblich; NT
, nicht getestet; NI
, nicht informativ.
LS Auswertung
LS wurde wie in einer früheren Studie definiert [17]. Kurz gesagt, LS +
Regionen musste das Stroma beschränkt kleine Karzinomzellen an der Drüse-Hals-Ebene, die Siegelring-Zellen in der oberflächlichen (und tief) Lamina propria (Abbildung 1a) allmählich differenziert. Das Fehlen von LS in intramuköse Regionen des Tumors wurde durch vier Muster definiert: 1) Kontakt von kleinen Karzinomzellen zur muscularis mucosae in SIG, 2) mucinous Adenokarzinom, 3) POR und 4) das Vorhandensein eines TC (Figur 1B- f). Abbildung 1 histologische Erscheinungen von intramukosalen Teile von undifferenzierten Typ Magenkarzinomen (UGCS). Ein Siegelring-Karzinom (SIG) Komponente mit einer Schichtstruktur bei A107 (a). Kleine Karzinomzellen werden in den tieferen Teil gerade oberhalb oder in der Muscularis mucosae in einem SIG Komponente bei M109 (b) verteilt sind. A mucinous Adenokarzinom Komponente bei A107 (c). Eine schlecht differenziertes Adenokarzinom Komponente bei SM106 (d). Kleinere Rohrkomponenten in den Fällen, SM105 und SM201, bzw. (e, f).
Lasermikrodissektion und DNA-Präparation
Tumorgewebeproben wurden von 5 um dicke Gewebeschnitte erhalten ein LMD6000 Lasermikrodissektion System (Leica Microsystems, Wetzlar, Deutschland). Für invasive Karzinome, wurden DNA-Proben sowohl aus dem intramukosalen und invasive Teile erhalten. Für jede Probe wurden Krebsgewebe von einem Bereich >erhalten; 6 mm 2, bei der Krebszellen entfielen ≥70% der Gesamtzellzahl. Gewebeproben wurden bei 37,0 ° C in 200 &mgr; g /ml Proteinase K-Lösung ungefähr 72 Stunden verdaut und genomische DNA mit Phenol /Chloroform extrahiert.
Amplifikation des gesamten Genoms
Probe DNA amplifiziert wurde das GenomePlex Whole Genome Amplification Kit ( WGA2 Kit; Sigma, St. Louis, USA) [18]. Für einige DNA-Proben, die das WGA5 Kit (Sigma) konnte nicht ausreichend verstärkt werden, eingesetzt.
Array CGH
Ein Oligo CGH-Microarray (60K, 60-mer) (Agilent, Santa Clara, USA) verwendet wurde, diese Studie, nach den Anweisungen des Herstellers. Kurz gesagt, waren die verstärkten Tumor und Kontroll-DNA-Proben nicht enzymatisch mit Cy5 und Cy3 markiert jeweils die Genome DNA ULS Kennzeichnung Kit (Agilent) und kompetitiv hybridisiert an den Microarray verwendet wird. Die hybridisierten Array Bilder wurden unter Verwendung eines DNA-Microarray-Scanner (Agilent) erfasst und dann die Fluoreszenzintensität des Tumors und die Kontrolle an jeder Sonde Punkt wurde von Feature Extraction Ver.9.5.3 (Agilent) berechnet. Die Array-Daten wurden normalisiert Genomic Workbench Software Ver.5.0 mit (Agilent). Die Positionen von Oligomeren basieren auf dem Human Genome Februar 2009 Anordnung (hg19). Copy-Nummer Gewinne und Verluste wurden als Veränderungen in der Logarithmus zur Basis 2 des Tumors definiert, um die Signalintensitätsverhältnis (T /R) größer ist als 0,3219 und weniger als -0,3219 sind.
Clusteranalyse
Verweis auf Roman Subtypisierung von UGC Proben in dieser Studie eine unüberwachte hierarchische Clusteranalyse basierend auf genomische Profil Ähnlichkeit ausführen wurde unter Verwendung der Programme Cluster 3.0 und Software TreeView über 63 Proben aus 29 UGC Fällen angewendet. Der Cluster-Algorithmus wurde eingestellt Verknüpfung Clustering mit einem unzentrierte Korrelation zu vervollständigen. Um unüberwachten Clusteranalyse ermöglichen, führten wir unvoreingenommene Reduzierung der Sonde Zahl von etwa 60.000 bis mehrere tausend Sonden. Zu diesem Zweck wählten wir große Gene, da die größere Anzahl von entsprechenden Sonden führte zu verbesserten Signal-zu-Rausch-Verhältnis der repräsentativen Zahlen Genkopie. Die unüberwachte Strategie ermöglichte es uns, einen internen Standard zu setzen Clustering-Ergebnisse zu validieren; Die Kopienzahl Profilen in Proben des gleichen Tumors sollte ähnlich sein als alle Kopienzahl Profile aus einem anderen Tumor, weil die Genveränderungen im Prozess der Karzinogenese bei den Proben aus dem gleichen Tumor weitgehend üblich sind.
Statistische Analysen
die Unterschiede in Kreuztabellen wurden für statistische Signifikanz beurteilt unter Verwendung des exakten Fisher-Test. Ein P < 0,05 (2-seitig) wurde als statistisch signifikant angesehen. Die t
-Test Welch wurde verwendet, um den Unterschied in der mittleren DNA-Kopienzahl für jede Sonde zwischen zwei Gruppen von Proben zu bewerten. Die Bonferroni-Korrektur wurde verwendet, um multiple Vergleiche zu korrigieren.
Ergebnisse
mit Array-CGH analysiert Proben
Gewebeproben von 29 archivierten GC Proben durch Lasermikrodissektion herausgeschnitten wurden. Die Bevölkerung Gewebeprobe 11 Regionen enthalten (von 9 intramukosalen SIGs), von denen 9 Regionen waren LS + und die anderen beiden LS-, 26 Regionen (von 11 LS + invasive UGC), von denen 10 LS + Schleimhautregionen waren, 8 waren LS- Schleimhaut Regionen und 8 waren invasive Regionen und 26 Regionen (von 9 LS- /TC + invasive UGCS): 9. intramukosalen POR, 9 intramukosalen TC und 8 invasive Regionen
Genomweite weite~~POS=HEADCOMP Kopienzahl Veränderungen eine grafische Darstellung der genetischen Aberration
Penetranz für alle Chromosomen für LS + UGCS und LS- /TC + UGCS in Abbildung 2a und 2b, gezeigt. Copy-Nummer Gewinne und Verluste waren häufiger in LS- /TC + UGCS als in LS + UGCS. Die häufigsten Kopienzahl Gewinne wurden bei 3q26 (7/63 Proben) nachgewiesen, 5p15 (8/63), 8p23 (9/63), 8q24 (7/63) und 12p12 (6/63), während die am häufigsten Kopienzahl Verluste wurden bei 7q36 (5/63) und 12p12 (5/63) gefunden. Abbildung 2 Häufigkeit der Kopienzahl Veränderungen auf Chromosomenebene. Der prozentuale Anteil der Proben, die CNAs für jedes Chromosom in den LS + UGCS (a) und LS- /TC + UGCS (b) aufweisen. Gewinne und Verluste werden in Rot angezeigt bzw. grün.
Copy-Nummer Veränderungen (CNAs), die für alle Proben aus der gleichen Tumorstammlinie Änderungen genannt wurden [14] und geschätzt im frühesten Stadium der Tumorentstehung auftreten und zu immanent in Tumor Linie. Stevenlinie Gewinne von 3q26 wurden in 2/20 Fälle von invasivem LS + UGCS und keine invasive LS- /TC + UGCS erkannt. Im Gegensatz dazu Stevenlinie Gewinnen von 5p15, 8p23 und 12p12 wurden in 2/9 Fällen von invasivem LS- /TC + UGCS aber in keinem Fall invasiver LS + UGCS detektiert. Keine Verluste in Stammlinie alle Fälle von UGCS nachgewiesen wurden.
Frühere Studien unter Verwendung von chromosomaler oder Array-CGH-Analysen [19-27] berichtet, dass häufige CNAs in Magenkrebs (für beide UGC und DGC) chromosomale Gewinne bei 3Q waren, 5p, 7p, 8Q, 13q, 17q, 20p und 20q und Verluste bei 4Q, 5q, 6q, 9p, 17p, 18q und 21q. In den UGCS in der vorliegenden Studie untersucht, die alle zuvor berichtet CNAs außer Gewinne bei 17q und 20p und Verluste bei 5q und 6q beobachtet wurden. Gewinne bei 8P und 12p waren in LS- /TC + UGCS gemeinsam. Copy-Nummer Gewinne bei 8q24 waren gemeinsam in beiden Arten von UGCS, mit 4/20 Fälle von LS + UGCS und 3/9 Fälle von invasivem LS- /TC + UGCS, aber diese waren nicht Stevenlinie ändert.
Unparteiische Auswahl von Genen widerspiegelt das gesamte Genom Profil für UGC Proben auf der Basis der Gesamtähnlichkeit im Profil der Genkopienzahl Änderungen zu klassifizieren, haben wir unüberwachten hierarchischen Clusteranalyse. Dazu war es notwendig, die Anzahl von Gensonden in der Clusteranalyse von 60K bis zu mehreren Tausend zu verringern. Die reduzierte Anzahl von Genen, sollte immer noch das gesamte Genom Profil reflektieren, wenn unparteiisch ausgewählt. Um diese Bedingungen zu erfüllen, wählten wir Gene beruht allein auf der Größe von Genen (die Anzahlen der entsprechenden Sonden). Nach wiederholten Versuchen von Clusteranalysen Gene verschiedener Mindestgrößen (oder Messfuehlernummern pro-Gen) unter Verwendung von beobachteten wir, dass die meisten CNAs aus demselben Tumor mehr geclustert waren eng zusammen als alle Proben aus einem anderen UGC Fall, wenn wir nur Gene mit 3 analysiert oder mehr Sonden pro Gen. insgesamt 5019 Gene
Klassifizierung von UGC hierarchische Clusteranalyse mit
wir eine unüberwachte zweidimensionalen hierarchischen Clustering-Algorithmus angewendet wird, auf insgesamt der 63 DNA-Proben von 29 UGCS. Die Proben wurden in zwei große Gruppen A und B, klassifiziert basierend auf der Ähnlichkeit in dem Genom Profil (Abbildung 3). Von 63 Proben, 30 LS + UGCS wurden in Cluster A eingestuft und nur 7 in Cluster B. Für LS- /TC + UGCS wurden 8 Proben in Cluster A klassifiziert und 18 in Cluster B. Alle Intramuköser LS + UGCS wurden in Cluster A. Cluster enthalten A und B hatten signifikant unterschiedlichen Anteilen von morphologischen Subtypen (P = 0,0001). Abbildung 3 Unbeaufsichtigte hierarchische Clusteranalyse von Array-basierte komparative genomische Hybridisierung (aCGH) Daten. Gene Kopienzahl Gewinne und Verluste werden durch rot und grün angedeutet ist. Insgesamt 63 Proben von 29 UGCS wurden in zwei große Gruppen eingeteilt: A und B. Die meisten Proben von LS + UGCS wurden in Cluster A und die meisten LS- /TC + UGCS Proben wurden in Cluster B. Alle Intramuköser LS + UGCS enthalten waren, die in Die Kopienzahl Veränderungen von MYC
und TP53
Cluster A.
Gewinne bei 8q24 waren häufig Veränderungen für beide LS + und LS- /TC + UGCS. Die repräsentativen Gene an diesem Ort befindet sich MYC.
Gewinne von MYC
wurden in 2/11 von Intramuköser LS + UGCS (18,2%) festgestellt, 26.6 von LS + UGC (23,1%) und 26.08 invasiver LS- /TC + UGCS (30,1%). Das aggressive Muster (MYC +
und /oder TP53
-) wurde in 6/11 von Intramuköser LS + UGCS (54,5%), 11/26 invasiver LS + UGCS (42,3%) und 20/26 invasiver LS erkannt - /TC + UGCS (76,9%; Abbildung 4). Daher wurde mehr die aggressive Muster häufig in invasive LS- /TC + UGCS erkannt als in LS + UGCS (P = 0,0195). Die dormant Muster (MYC
- und TP53 +
) wurde in einem der UGC Proben nicht erkannt, auch solche aus intramuköse GCs (Abbildung 4). Abbildung 4 Array-CGH-Daten von MYC und TP53 in LS + UGCS und LS- /TC + UGCS. LS + UGCS sind unterteilt in intramukosalen Krebs und invasiven Karzinomen. Die Ziffern bedeuten die Basis 2 Logarithmus der Prüf- /Referenzsignalintensitätsverhältnisse von Array-CGH-Daten. Deutliche Gewinne und Verluste werden mit roten und grünen angedeutet ist. Die Proben markiert mit und ohne grauen Rand sind in Cluster B und Cluster A enthalten jeweils in Abbildung 3
Kopienzahl Veränderungen von anderen Genen als MYC in oder TP53
Wie oben erwähnt, 5p15 war eine der häufigsten Gewinn Standorten in invasive LS- /TC + UGCS (26.8; 30.7%), wurde aber in einem der 37 intramukosalen und invasive LS + UGCS (Abbildung 2) nicht erkannt. Die Zielgene an dieser Stelle angeordnet ist, kann die Telomerase-Reverse-Transkriptase-Gen (TERT
) enthalten, da ein Gewinn
TERT häufiger in invasive LS- /TC + UGCS als intramukosalen und invasive LS + UGCS (16/26 vs. erkannt wurde 1/37, P < 0,0001) (Abbildung 5). Im Gegensatz dazu TERT Verluste der Häuser wurden in 4/37 Proben von intramukosalen und invasive LS + UGCS (10,8%), aber nicht in der invasiven LS- /TC + UGCS erkannt. Abbildung 5 Array-CGH-Daten von anderen Genen als MYC und TP53 mit signifikant unterschiedlichen T /R-Verhältnis zwischen den Clustern A und B. UGCS sind unterteilt in Cluster A und B, die in Abbildung bestimmt wurden 3. Die Heatmap zeigt die Basis 2 Logarithmus der Prüf- /Referenzsignalintensitätsverhältnisse von Array-CGH-Daten. Gewinne und Verluste werden in Rot angezeigt bzw. grün.
Welch t
Test durchgeführt wurde, die mittlere T /R-Verhältnis zwischen den Proben in Cluster A und die der Cluster B an jedem 2756-Sonde Loci von 979 Krebs zu vergleichen -related Gene. Dreiundvierzig Gensonden bis 40 Gene gehören, hatten signifikant unterschiedliche mittlere T /R-Verhältnisse zwischen Gruppen A und B auf einem Niveau von P < 0,05 nach Bonferroni-Korrektur (Tabelle 2). Von den 40 Genen, 6 Gene (KIT
, RAN
, RAB39B
, RAB9A
, RAB37
und TERT
), einschließlich Proto-Onkogene, wurden in erhöhte Tumor beteiligt Gene Wachstum, und 8 (ETS1
, SPI1
, ETV6
, EphA7
, EphA5
, EPHB2
, EPHA10
und TRIO
) in Invasion /Metastasierung und 3 Gene (APC, NF1
und MEN1
) in der Tumorunterdrückung (Tabelle 2). Die meisten von log 2 T /R-Verhältnisse der 43 unterscheiden Gensonden wurden mit entgegengesetztem Vorzeichen zwischen Clustern A und B, mit größer in absoluten Werten in Cluster B (Figur 5) .Tabelle 2 Liste der 40 Gene, die CNAs signifikant Unterschiede zwischen Clustern A und B
Sondenname
Ort
Name der Gene
Beschreibung
P-Wert
pValue nach Bonferroni-Korrektur
A_16_P41637097
Xp21.2
DMD
Dystrophin
4.541E-08
1.251E-04
A_14_P133591
5q21- q22
APC
adenomatöse Polyposis coli
5.774E-08
1.591E-04
A_14_P130973
4Q11-q12
* KIT Bei
v -kit Hardy-Zuckerman 4 Katzen-Sarkom virales Onkogen Homolog
1.047E-07
2.886E-04
A_14_P125447
13q12-q14
SMAD9
SMAD Familienmitglied 9
1.373E-07
3.784E-04
A_14_P100439
12q24.3
* RAN
Mitglied RAS-Onkogens Familie
1.876E-07
5.171E -04
A_14_P102616
20q11.2
GDF5
Wachstumsdifferenzierungsfaktor 5
2.828E-07
7.794E-04
A_14_P133647
11q23.3
** ETS1
v-etserythroblastosis Virus E26 Onkogen Homolog 1 (aviäre)
5.603E-07
0,0015
A_14_P138640
5p14.3
CDH18

Cadherin 18, Typ-2-
6.138E-07
0,0017
A_14_P128664
18q23
ATP9B
ATPase, Klasse II, Typ 9B
6.474E -07
0,0018
A_14_P124801
19p12
PBX4
4 prä-B-Zell-Leukämie homeobox
1.010E-06
0,0028
A_14_P118423
Xq28
* RAB39B
Mitglied RAS-Onkogens Familie
1.573E-06
0,0043
A_14_P134602
17q11.2
NF1
neurofibromin 1
1.802E-06
0,0050
A_14_P120351
5q31.1
IL5
Interleukin 5 (Kolonie-stimulierender Faktor, eosinophile)
1.988E-06
0,0055
A_14_P125637
6q16.1
** EphA7

EPH Rezeptor A7
2.153E-06
0,0059
A_14_P100300
13q12-q14
SMAD9
SMAD Familienmitglied 9
2.525E-06
0,0070
A_14_P201681
7p21.1
ITGB8
Integrin, beta 8
2,589 E-06
0,0071
A_14_P130112
Xp22.2
* RAB9A
RAB9A, Mitglied RAS-Onkogens Familie
2.949E-06
0,0081
A_14_P120484
1q41
RPS6KC1
ribosomale Protein S6 Kinase, 52 kDa, Polypeptid 1 | 3.052E-06
0,0084
A_16_P16709446
4q13.1
** EphA5
EPH Rezeptor A5
3.584E-06
0,0099
A_14_P201127
2q32
DLX2
distal weniger homeobox 2
3.703E-06
0,0102
A_14_P126957
11p11.2
** SPI1
Milz Fokus bilden Virus (SFFV) provirale Integration Onkogen
4.334E-06
0,0119
A_14_P104667
8q22.2
STK3
Serin /Threonin-Kinase-3
4.386E-06
0,0121
A_14_P137889
14q13.3
NKX2-8
NK2 homeobox 8
5.393E-06
0,0149
A_14_P109970
1p36.1-p35
** EPHB2
Eph-Rezeptor B2
6,637 E-06
0,0183
A_14_P118116
Xp21.2
DMD
Dystrophin
8.087E-06
0,0223
A_16_P01378894
5q34
ATP10B
ATPase, Klasse V, Typ 10B
8.165E-06
0,0225
A_14_P139456
17q25.1
* RAB37
Mitglied RAS Familie Onkogen
1.001E-05
0,0276
A_14_P111361
17q21.2
KRT33B
Keratin 33B
1.069E-05
0,0295
A_14_P134909
19p13.3-P13.2
INSR
Insulinrezeptor
1.110E-05
0,0306
A_16_P02740008
13q12
ATP8A2
ATPase , Aminophospholipid- Transporter, Klasse I, Typ 8A, member 2
1.129E-05
0,0311
A_14_P102858
1q42
KIAA1804
gemischte Abstammung-Kinase 4
1.155E -05
0,0318
A_14_P113857
12p13
** ETV6
ets Variante 6
1.172E-05
0,0323
A_14_P115054
16q22.3
ZFHX3
Zinkfinger homeobox 3
1.180E-05
0,0325
A_14_P138431
1p32-p31
ROR1
Rezeptor-Tyrosinkinase-like Orphan-Rezeptor 1 | 1.209 E-05
0,0333
A_18_P22746653
3p25.3
ATP2B2
ATPase, Ca ++ Transportieren, Plasmamembran 2
1.282E-05
0,0353
A_14_P105811
11q13
MEN1
multiple endokrine Neoplasie I
1.318E-05
0,0363
A_14_P136621
18q11.2
CDH2
Cadherin 2, Typ 1, N-Cadherin (neuronale)
1.420E-05
0,0391
A_14_P103176
1p34.3
** EPHA10

• Epstein-Barr-Virus infiziert Adenokarzinom des Magens und drückt latent lytischen viralen Transkripte und hat einen deutlichen Expressionsprofil menschliche Gen
• Die markante Magenflüssigkeit Proteom bei Magenkrebs zeigt ein Multi-Biomarker diagnostische Profil