U silico analizu i verifikaciju izražavanja S100 gena u želučanom cancer

kompjutora
analizu i verifikaciju izražavanja S100 gena u karcinomu želuca
apstraktne pregled pozadine
S100 obitelji proteina čine 22 članova čiji proteinski sekvence obuhvatiti barem jedan EF-ruka Ca 2 + obvezujuća motiv. Su uključeni u regulaciju brojnih staničnih procesa, kao što su napredovanja staničnog ciklusa i diferencijaciji. Međutim, izraz status članova S100 obitelji u raka želuca nije još bila poznata.
Metode
kombinaciji s analizom serija analize ekspresije gena, virtualne Northern blot i microarray podacima, razina ekspresije članova obitelji S100 u normalu i malignih želuca tkiva su sustavno istražena. Ekspresija S100A3 dalje ocijenjena je kvantitativna RT-PCR. Pregled rezultata
najmanje 5 S100 gena je nađeno da se reguliraju nad komandom u želučanom Cance in silico analiza. Među njima su četiri gena, uključujući S100A2, S100A4, S100A7 i S100A10, prijavljeno izraženo u raka želuca ranije. Ekspresija S100A3 u osamdeset pacijenata raka želuca je dodatno ispitati. Rezultati su pokazali da su srednje razine ekspresije S100A3 u želučanog tkiva raka su 2,5 puta veća nego u susjednim non-tumorskog tkiva. S100A3 ekspresija je povezana s tumorom diferencijacije i TNM (tumor-Node-Metastaza) stadij raka želuca, koji je relativno visoko izražena u slabo diferencirane i napredne želučanog tkiva raka (P izvoznici < 0,05). Pregled Zaključak
prema našim saznanjima, ovo je prvi izvještaj sustavnog vrednovanja S100 gena izraza u želučanog karcinoma višestrukim u silico analizu. Rezultati su pokazali da prekomjerna ekspresija članova obitelji gena S100 su karakteristike želučanog raka i S100A3 može igrati važnu ulogu u diferencijaciji i progresiju raka želuca. Pregled Pozadina pregled, raka želuca je drugi najčešći uzrok smrti od raka u svijetu. Okoliša i genetski faktori su važne u želučanom karcinogeneze [1, 2]. U posljednja dva desetljeća, koliko je postignut napredak u identifikaciji gena koji su uključeni u razvoj karcinoma želuca. Ove identificirani geni su korisni u razumijevanju patogeneze raka želuca i definiranje svoj molekularni potpis. Oni također mogu poslužiti kao biomarkera za rano dijagnosticiranje i mete za razvoj lijekova. Pregled Nedavno je izraz velike genske analize su se pojavili kao važne alate za probir gena povezanih s rakom [3]. Dva eksperimentalna dostupne tehnologije za velike ekspresije gena analize su: 1) sekvenciranje DNA-based serijski analiza ekspresije gena (kadulja) i izrazio slijed oznaka (EST) pristupima i 2) dot-blot temelju analize microarray. Više bioinformatičkih infrastruktura su uspostavljeni za prikupljanje podataka koji proizlaze iz tih tehnika. Među njima, Cancer Genome Anatomy projekta (KDPP) i Gene Expression Omnibus (GEO) su dva važna mreže [4, 5]. Prethodne aplikacije rudarenja podataka koriste KDPP i geo resursa doveli do identifikacije nekoliko novih ili poznatih gena vezanih za rak [6, 7].
S100 proteina obitelj čine 22 članova čiji proteinski sekvence obuhvatiti barem jedan EF-ruke Ca2 + vezujući motiv [8]. S100 proteini su lokalizirani u citoplazmi i /ili jezgra širokom rasponu stanica, a koji su uključeni u regulaciju brojnih staničnih procesa, kao što su napredovanja staničnog ciklusa i diferencijaciji. Sedamnaest članova obitelji S100 nalaze se u obliku klastera na kromosomu 1q21-22, područje često preuređena u nekoliko tumora. Osim toga, molekularna analiza pokazala je da je nekoliko S100s, uključujući S100A2, S100A4, S100A7 i S100A10, pokazivati ​​promijenjena razina ekspresije u rakom želuca [9, 10]. Dakle, zanimljivo je sustavno istražiti ekspresiju drugih članova obitelji S100 u normalnim i želučanih tkiva raka.
U ovoj studiji korištena smo baze podataka i analitičkih pristupa dostupne na Gene Expression Omnibus i raka Genome Project Anatomy sustavno analizirati izraz 22 S100 gena u normalnim i kancerogenih želučanog tkiva. Nezavisne kadulja i microarray skupove podataka su testirane S100 ekspresije gena uzoraka. pod uvjetom da dokaze da su najmanje pet S100 geni reguliran u rak želuca i dalje eksperimentalno potvrdili reguliranje prema S100A3 kvantitativnim RT-PCR.
Metode
SAGE analiza pregled SAGE mjeri broj oznaka koje predstavljaju transkripcije produkti gena. Podaci dobiveni SAGE tehnologija je popis oznaka s njihovim odgovarajućim računati vrijednosti. Sve javno dostupnih podataka SAGE prikupljeni u GEO web stranice do siječnja 2008. godine korištene su za analizu ekspresije S100 gena. Oba NlaIII i Sau3A oznake iz SAGEmap http:.... //Www NCBI NLM NIH gov /KADULJA /preslikani su u UniGene klastera http:... //Www NCBI NLM NIH . gov /UniGene /. usvojeni su pouzdani UniGene klasteri podudaraju u S100 oznaka. Te slijed oznake su zatim korišteni za određivanje razine ekspresije 22 S100 gena u 2 normalnim i 8 želučane knjižnicama raka. Popis oznaka koje se koriste za analizu je navedeno u tablici 1, a detaljne informacije o tim knjižnicama dostupne su na web stranici GEO. Analiza je izvršena usporedbom prosječnog broja S100 oznaka u knjižnicama normalnoj sluznici s onom u knjižnicama raka želuca. Razlika od > 3 puta promjene će se smatrati positive.Table 1 SAGE analize S100 izražavanja gena u normalnim i želučanih knjižnicama raka pregled ime Gene
pregled Unigene klaster
SAGE tag
Normal (TPM *)
rak (tpm*)

S100A2
516484
GATCTCTTGG
0.0
98.1
S100A3
433168
TCTCCCACAC
0.0
2.8
S100A4
81256
ATGTGTAACG
0.0
207.8
S100A6
275243
CCCCCTGGAT
245.9
865.9
S100A7
112408
GAGCAGCGCC
0.0
143.8
S100A8
416073
TACCTGCAGA
0.0
549.2
S100A9
112405
GTGGCCACGG
0.0
637.0
S100A10
143873
AGCAGATCAG
263.6
1890.5
S100A12
19413
GATTTTTAAA
0.0
13.9
S100A16
515714
AGCAGGAGCA
0.0
130.6
Samo S100s koji pokazuju pozitivne utakmica su prikazani u ovoj tablici. * Oznake na milijun;
Virtualni Sjeverna pregled U KDPP bazi podataka, virtualni Northern blot analiza omogućuje istraživačima da biste vidjeli izražavanje određenog gena u svim EST i kadulje knjižnice [4]. Kroz Gene Finder alat http:... //KDPP NCI NIH gov /gena /GeneFinder, neki organizirani podaci o pojedinom genu mogu se naći upite ili jedinstveni identifikator gena ili ključnu riječ. Uključeno u dostupne informacije su EST i kadulje vNorthern izražajnih uzoraka na svim dostupnim knjižnicama klasificirani prema njihovim tkiva porijekla. Podaci SAGE prikupljeni u KDPP uključuju 5 knjižnice tkiva i 2 sa stranim tijelom knjižnice karcinoma želuca, kao i 3 normalne knjižnice želuca, koji su djelomično različita od one prikupljaju GEO gore spomenuto. S100 gena čija ekspresija u EST i kadulje knjižnicama karcinoma želuca bila i > 3 puta, dok je više onih u normalnom želucu su kao pozitivne pregled Microarray analiza pregled Trenutačno, pet microarray skupovima podataka (Tablica 2) sadrže. podaci iz zdravih i želučanih tkiva raka su dostupni u GEO web stranici http:. //www NCBI NLM NIH gov /projekti /geo /.... Skup podataka GSE2669, GSE2701 i GSE3438 pridonio Boussioutas A [11], Chen X [12] i Kim [13], odnosno izabrani su za provođenje microarray analize, jer su te tri skupa podataka sadržana relativno više slučajeva normalno i rakom želuca (10 normalnih one i 64 vrsta raka za Boussioutas a et al; 22 normalne one i 90 raka za Chen X 50 normalne one i 50 raka za Kim s). Više informacija o uzorcima i microarray analize može se naći s web stranice GEO. Razlika je smatrana značajnom ako je p izvoznici < 0.05. S100 geni čija ekspresija je i visoko u tri skupine od želučanog tkiva raka su označeni kao pozitivni ones.Table 2 Microarray skupova podataka raka želuca prikupljenih Gene Expression Omnibus web stranice. Pregled pregled predmeta
Array
Spot
Dobavljač

pregled Normalno
raka
pregled pregled pregled GSE2637 pregled 3 pregled 55
cDNA pregled, 13 k /17 K pregled Aggarwal et al pregled GSE2685 pregled 8
22 pregled oligosaharidi nukleotida pregled ~ 7.2 K pregled konj Y i sur
GSE2669 pregled, 10 pregled, 64 pregled cDNA pregled ~ 7,4 K pregled Boussioutas et al pregled GSE2701 pregled, 22 pregled, 90 pregled cDNA pregled 44 K
Chen X sur pregled GSE3438 pregled, 50 pregled, 50 pregled cDNA pregled 14 K pregled Kim i sur pregled sakupljanje tkiva pregled osamdeset pacijenata s rakom želuca koji je operiran u naša bolnica od rujna 2004. do ožujka 2007. godine bili upisani u ovoj studiji. Reseciranog tumora i susjedna uzorci nisu tumorskog tkiva su odmah zamrznute u tekućem dušiku i čuvaju na 70 ° C sve dok ekstrakciju RNK. Dijagnoza oba karcinoma želuca i normalne sluznice želuca klinički i patološki dokazano. Pacijenta spol, dob, veličina tumora, TNM stadij, dubina zida invazije, mikroskopskom podtip, i statusa limfnih čvorova metastaze su dobivene od kirurških i patoloških zapisa. Protokoli koji se koriste u ovom istraživanju su odobreni od strane bolnice zaštitu ljudskih subjekata odbora. Pacijenti koji pružaju svježe kirurški tkiva za proučavanje potpisali informirani pristanak. Pregled kvantitativne RT-PCR pregled Ukupna RNA (mRNA) je izvađen iz raka želuca i susjednih ne-tumorskih tkiva u skladu s preporukama proizvođača za Trizol reagensa (Invitrogen, Carlsbad , CA). 1 ug uzorka ukupne RNA je reverzibilno prepisana u komplementarne DNA (cDNA) uz oligo (dT) primerima. Smisao i antisense primeri za S100A3 su dizajnirani prema redoslijedu mRNA (GenBank pristupni broj NM_002960.1). Koristili smo pojačan PCR fragmenata u rasponu različitih eksona da spriječi pojačanje kontaminiranog genomske DNA. Sense početnik bio je 5'-GACCATCTGGTTCAGGTTCC-3 'i antisenzitivni primer je bio 5'-ACATTCCCGAAACTCAGTCG-3'. PCR produkti su 200 bp veličine. Domaćem genu GAPDH korištena je kao interna kontrola. Sense početnik bio je 5'-CCAGGTGGTCTCCTCTGACTT-3 'i antisenzitivni primer je bio 5'-GTTGCTGTAGCCAAATTCGTTGT-3'. PCR produkti su 130 bp veličine.
Standardna krivulja je dobivena mjerenjem raskrižje svakog standardnog vrijednosti (6-struko serijski razrijeđeni cDNA srčanog mišića, u kojima je sadržaj S100A3 bila relativno velike) i crtanje ih protiv logaritamske vrijednosti koncentracija. Standardni uzorci krivulja su uključeni u svakoj vožnji. Kvantitativno u realnom vremenu RT-PCR je izveden upotrebom ABI PRISM 7000 za detekciju sekvenci (Applied Biosystems, Foster City, CA). RT-PCR je provedena u ukupnom volumenu od 30 ul. Reakcijska smjesa uključuje 1 x pufer, 200 umol /L deoksi-ribonukleozid trifosfata (dNTP) (Invitrogen), 0,3 umol /L smislenim i protivsmislenim zaglavljima, 1 U of Takara ExTaq Hotstart Taq (Takara Biotechnology), 0,6 ul 5 -karboksi-x-rodamina (ROX) reference boja i 2 ul cDNA. PCR ciklus uključen 2 minute pri 95 ° C nakon čega slijedi 40 ciklusa umnožavanja denaturacije pri 94 ° C tijekom 30 sekundi, nalijeganjem na 58 ° C (za detekciju GAPDH) ili 55 ° C (za detekciju S100A3) kroz 30 sekundi, rastezanja pri 72 ° C tijekom 1 minute. Relativna kvantificiranje oba S100A3 i GAPDH određuje se u usporednom CT (termički ciklus) metodom. Vrijednosti ekspresije mRNA S100A3 su normalizirani prema ekspresiji GAPDH. Svaki test je ponovljen tri puta je za potvrđivanje rezultata, a omjer ekspresije mRNA vrijednosti želuca tkiva raka na susjednim ne-tumorskog tkiva upotrijebljen je za slijedeću analizu.
Statistička analiza
Za kontinuirane varijable, podaci su izraženi kao sredstvo +/- SD. Expression podaci S100 gena u microarray bazama podataka je preuzeta, razlike u razinama ekspresije između normalnog i želučanih tkiva raka utvrđeni su studentski T test. Veza između relativnih omjera ekspresije S100A3 i kliničke značajke analiziran je Mann-Whitney test. Svi podaci su analizirani pomoću SPSS11.0 programskog paketa (SPSS, Chicago, USA), a razlika je smatran kao značajan kada p < 0.05. Pregled Rezultati
1. kadulje i virtualni Northern blot analizu S100 geni izražavanja u rak želuca
Postoje 2 SAGE knjižnice normalnoj sluznici želuca i 8 SAGE knjižnice želučanog tkiva raka dostupne u GEO web stranice (GSE545 i GSE14). Ove knjižnice su osigurale dva različita laboratorija [14, 15]. Pouzdan oznake 20 S100 gena su iz SAGEmap web stranice i koristiti za pretraživanje podataka kadulje. 10 geni pronađeno je da je visoko ekspresirana u želučanom tkivu raka prema kriterijima ambijentu > 3 puta razlika (tablica 1). U tih 10 gena, samo S100A6 i S100A10 mogao biti prepoznatljiv u normalnim želučane sluznice tkiva, koja je također imala najveću prosječnu gustoću karcinoma želuca (865.9 TPM-a i 1890.5 TPM respektivno). Druge 8 gena, uključujući S100A2, S100A3, S100A4, S100A7, S100A8, S100A9, S100A12 i S100A16, imao drugačiji prosječnu gustoću u rasponu od 2,8 do TPM 637.0 TPM, od kojih niti jedna nije izražena u normalnim želučane sluznice tkiva. Nema značajne razlike u ekspresiji između normalnih i malignih tkiva mogu se naći na S100A11, S100A14 i S100P (podaci nisu prikazani). Mi smo tada koristili virtualne Northern blot analizu ekspresije gena S100 (Tablica 3). Šest geni su potvrdili da su doregulirane u želučanom tkivu raka. Pozitivni S100A6, S100A8 i S100A16 identificirati SAGE analizom pokazalo se da su značajne razlike u ekspresiji između normalnih i želučanih knjižnicama raka prilikom provođenja EST virtualni Northern blot. S100A13, ne mogu detektirati u SAGE knjižnica, pokazalo se da je visoko ekspresirana u želučanom tkivu raka za EST virtualni Northern blot. S100A3 i S100A12 nije mogla biti otkrivena od strane virtualnog Sjeverna blot.Table 3 Virtual Northern blot analizom S100 izražavanja gena u normalnim i želučanih knjižnicama raka pregled
EST oznake (TPM *)
SAGE oznake (TPM *)

Normal

Cancer

Normal

Cancer

S100A2
0.0
25.9
0.0
200.5
S100A3
0.0
0.0
0.0
0.0
S100A4
52.3
293.7
0.0
168.4
S100A7
0.0
0.0
0.0
304.8
S100A9
0.0
8.6
0.0
1339.4
S100A10
0.0
181.4
272.3
1483.7
S100A12
0
0
0
0
S100A13
0.0
43.2
0.0
0.0
Samo S100s koji pokazuju pozitivne utakmica su prikazani u ovoj tablici. * Oznake na milijun; pregled, 2. Microarray analiza S100 geni izražavanja u rak želuca
Microarray Analiza je provedena kako bi dodatno potvrdili izražajnost S100 gena raka želuca. 8, 11 i 7 S100 geni mogu se naći u GSE2669, GSE2701 i GSE3438 skupova podataka, odnosno (Tablica 4). I S100A2 i S100A10 geni su pokazala da se reguliran u karcinomu želuca svih triju skupova podataka. S100A3 je pokazao da se izraženo u raka želuca od skupa podataka GSE2669 i GSE2701, koja nije postojala u skupa podataka GSE3438. S100A4, S100A6 i S100A7 se pokazalo da su reguliran u rak želuca, samo u jednom setu podataka, ali ne postoje u drugim bazama podataka. Međutim, izraz S100A8 i S100A9 imao značajnu razliku između normalnih i kancerogenih tkiva u skupa podataka GSE2701. Diferencijalni izraz tendencija S100A12 u GSE2701 je u suprotnosti s onim SAGE analize (Tablica 1) .table 4 Microarray analiza S100 ekspresije gena u normalnim i želučanih tkiva raka pregled pregled GSE3438
GSE2669
GSE2701
pregled Normal *
Rak *
p
Normal *
rak *
p

Normal *
Rak *
P pregled

S100A2
-0.22
0.00
0.00
1.03
1.35
0.01
-0.95
-0.36
0.00
S100A3
#
#
#
0.84
1.55
0.03
-0.14
0.05
0.03
S100A4
-0.23
0.30
0.00
#
#
#
#
#
#
S100A6
-0.43
0.27
0.00
#
#
#
#
#
#
S100A7
#
#
#
#
#
#
-1.00
-0.35
0.00
S100A8
#
#
#
0.32
0.69
0.01
0.66
0.70
0.81
S100A9
#
#
#
1.25
3.48
0.00
0.42
0.79
0.13
S100A10
-0.50
0.42
0.00
0.46
1.36
0.00
0.19
1.22
0.00
S100A12
#
#
#
#
#
#
0.50
0.21
0.01
Samo S100s koji pokazuju pozitivne utakmica prikazani su u tablici. * Podaci izvađeni iz microarray bazama podataka; # podaci ne postoji u skupu podataka.
Uzeti zajedno, 5 geni su pokazali da se vrlo izražen kod raka želuca sva tri u pristupima siliko analize. Bili su S100A2, S100A3, S100A4, S100A7 i S100A10. Među tih 5 gena, S100A3 bio jedini koji još nije bio prijavljen da se odnose na rak želuca ranije. Zatim smo ocijenili ekspresiju S100A3 u želučanim tkiva raka pomoću kvantitativne RT-PCR. Pregled, 3. Verifikacija S100A3 prekomjerne ekspresije kod raka želuca pomoću kvantitativne RT-PCR
istražiti da li S100A3 je izraženo u rak želuca, ispitali smo mRNA za S100A3 u želučanim tkivima raka i odgovarajućih susjednih ne-tumorskih tkiva 80 bolesnika sa kvantitativnom RT-PCR. Relativno Srednja razina ekspresije S100A3 u karcinomu želuca bila 2,52 ± 1,45 u odnosu na susjedne bez tumorskih tkiva (p
= 0.01). Korelacije S100A3 mRNA izraza s kliničkim značajkama dodatno su analizirani. Rezultati su pokazali da je ekspresija S100A3 mRNA nije povezana sa spolom, dobi, veličini tumora, dubine zida invazije, mikroskopskih podtipova ili limfnih čvorova metastaza sa statističkom p > 0.05 u svakom parametru (Tablica 5). No, otkrili smo da je izraz S100A3 mRNA korelira s tumora diferencijacije i Tumor-čvor-metastaza fazi. U S100A3 razine ekspresije u dobro i umjereno-diferencirana tumorskih tkiva i bile su značajno niže nego u slabo one diferencirane (p izvoznici < 0,05). S100A3 izraz u TNM stadij I i II također je niža od one u fazi III i IV (p
= 0,04). Svi ovi podaci pokazuju da S100A3 je izraženo u želučanom uzoraka raka i može se odnositi na diferencijaciju i razvoj želučanog cancer.Table 5. Korelacija izražavanja S100A3 mRNA s clinicalpathological parametara u bolesnika s želučanim karcinoma. Pregled Variable
mRNA ekspresije pregled
P
pregled, Broj pregled pregled, N /T ^ 4
N /T 2-4
N /T 1-2
N /T < 1 pregled
pregled Spol pregled muški pregled, 61 pregled, 11 pregled, 34 pregled, 9
8
0,17 pregled Ženski pregled 19 pregled 3
5 pregled 8
2 pregled Age (y) izvoznici < 65 pregled, 54 pregled, 10 pregled, 31 pregled 6
7 pregled 0,08 Netlogu > 65 pregled, 26 pregled, 4
8
11 pregled 3
tumora diferencijacija pregled Well1
3
0
0
1
2
0.22a
Moderate2
33
8
7
12
6
0.03b
Poor3
44
6
32
4
2
0.01c
Veličina tumora (cm) izvoznici < 5,0 pregled, 41 pregled 6
23 pregled 5
7 pregled 0.96 izvoznici > 5,0 pregled, 39 pregled, 8
16 pregled, 12 pregled 3 pregled Dubina zidu invazije pregled sluznice, submucosa1 pregled 6
2 pregled, 1 pregled 2 pregled, 1 pregled 0.45a
muscularis propria2 pregled 18 pregled 6
8
4
0 pregled 0.33b
Subserosa, serosa3
56 pregled, 10 pregled, 34 Netlogu 6 pregled 6
0.72c pregled Stage pregled I + II
19 pregled 2 pregled, 7 pregled 5
5
0,04 pregled III + IV pregled, 61 pregled, 12 pregled, 32 pregled, 12 pregled 5
Mikroskopska podtipovi pregled Intestinal1
57
10
29
11
7
0.87a
Diffuse2
18
4
8
4
2
0.26b
Atypical3
5
0
2
2
1
0.21c
Limfni čvor metastaze pregled Da
64 pregled, 11 pregled, 35 pregled, 11 pregled 7
0,16 pregled Bez pregled 16 pregled 3
4 pregled 6. pregled 3
AP pregled: 1 VS
2; BP pregled: 2 VS
3; cP pregled: 1 VS
3. pregled Rasprava pregled Iako članovi obitelji S100 imaju zajedničku strukturu i uglavnom lokaliziran u određenoj regiji kromosoma 1, svi oni imaju vrlo jedinstvene izraz uzoraka u normalnim ili patološkim tkiva. Sustavno istraživali ekspresiju članova S100 obitelji u želučanog tkiva raka kombinirajući analizu kadulja, virtualnih Northern blot i microarray podatke. To je izvijestio da je cross-hibridizacije pogreške mogu dogoditi u microarray analize kada sličnosti u slijedu premašuje 75%. Međutim, mRNA sličnosti u slijedu članova obitelji S100 4% -67%, te mogućnost unakrsne hibridizaciju S100 gena na sva tri žetona analizirani u ovoj studiji biti relativno mala. Nadalje, I KADULJA tehnologije i EST virtualni Northern blot su na temelju DNA sekvenciranje i su mislili da se pouzdane metode za evaluaciju ekspresije gena. Kombiniranjem više podataka i analitičke pristupe gore navedenih, mogućnost artefakata će biti znatno manje. U ovom istraživanju, 5 S100 geni su pokazali da se reguliran u rak želuca, kombinirajući analizu, među kojima 4 geni su ranije izvijestili, što ukazuje na valjanost kompjutora strategije za analizu koristili smo u ovom poslu, a možda i važnu ulogu S100 gena u razvoj i napredovanje karcinoma želuca. pregled u posljednjih nekoliko godina, mnogi članovi obitelji S100 su pokazala da su diferencijalno regulirani u različitim malignih bolesti. Iako su akcije mehanizmi S100s i funkcionalne implikacije njihova promijenjena ekspresija još treba utvrditi, nekoliko je studija pokazalo je da prekomjerna ekspresija S100 proteina pokazuje velike kliničke implikacije za dijagnosticiranje i organiziranje ljudskih tumora, kao i za predviđanje prognoze. pregled objavljeno je da S100A2 je visoko izražen u ne-malih stanica pluća, karcinoma skvamoznih stanica jednjaka, larinksa, karcinoma skvamoznih stanica jajnika serozne papilarni rak, kao i raka želuca. S100A2 također pokazalo se da je prediktor udaljenim metastazama i stopa preživljavanja u ranoj fazi ne-malih stanica raka pluća [16]. S100A4 nađeno je da je povećana kod raka mjehura i može poslužiti kao prediktor progresije tumora [17]. Mnoga istraživanja su pokazala da S100A7 imaju povećanu ekspresiju u raka dojke. Unosom S100A7 bio povezan s višim stupnjevima TNM raka dojke i invazivnih karcinoma dojke estrogenski receptor negativni, S100A7 ekspresija je povezana s lošim ishodom [18]. S100A7 prekomjerna ekspresija također bio povezan s povećanim malignosti raka dojke, što se može dogoditi kroz poticanje aktivnosti Jab1. Osim toga, S100A10 je identificiran kao doreguliran gena u stanicama pločastog karcinoma ne-malih stanica pluća i karcinoma skvamoznih stanica jednjaka do mikropolja tehnologije. Svi ovi 4 S100 geni su također pokazala da se u želučanim upregulaetd raka prethodno [9, 10], koji je dalje potvrđeno u ovom radu.
S100 geni mogu biti regulirani u nekim drugih vrsta raka. Na primjer, S100A6 ponizna izražena kod karcinoma prostate, koji bi mogli biti u vezi s promotor Hipermetilacija od S100A6. Drugi primjer je S100A2. Ona je imala smanjenu ekspresiju u prostati i raka usne šupljine i bio je smatran kao potencijalni supresor tumora. S100A2 mogu komunicirati s C-kraj p53, a zatim povećati transkripcijsku aktivnost p53. Ovaj p53 S100A2 interakcija staničnog ciklusa ovisne bi posreduju inhibirajući učinak S100A2 na rak. Ovi rezultati sugeriraju da je S100 geni mogu imati različite uloge u razvoju različitih vrsta raka.
S100A3, protein korelaciji s razvojem folikula dlake, nije dokazano da povećana kod tumora. Na primjer, razine ekspresije proteina S100A3 izrazito razlikovali u astrocitnih tkivu tumora u odnosu na vrste tumora i razreda [19]. Ovaj rad potvrdio je prvi put da je S100A3 je reguliran u rak želuca i koji je povezan s lošom diferencijacije i visokog TNM stadij želučanih stanica raka. Međutim, uloga S100A3 u diferencijaciji i progresiju raka želuca trebalo dodatno istražiti. Pregled Zaključak pregled Naš rad je predložio da se u silico analizu je valjana strategija za otkrivanje različito izražene gene kod raka želuca, a S100A3 bio roman pojačana ekspresija gena u želučanim stanicama raka i može igrati važnu ulogu u diferencijaciji i progresiju raka želuca. pregled Bilješke pregled Ji Liu, Xue Li, Guang-Long Dong doprinijeli jednako na taj posao. pregled Kratice
SAGE: pregled serijskog Analiza ekspresije gena
EST:
Izraženo Slijed Tag
KDPP:
Rak Genome Project Anatomy
GEO: pregled Gene Expression Omnibus
RT-PCR:
reverzne transkripcije lančana reakcija polimeraze .
deklaracijama
Zahvale
ovaj rad je podržan od strane Nacionalne zaklade prirodoslovni Kine (Grant br 30670970). Zahvalni smo YangLin Pan za izvrstan vodič u procesu eksperimenta.
Suprotstavljenih interesa pregled Autori izjavljuju da nemaju konkurentne interese. Pregled

• Metilentetrahidrofolat reduktaze C677T polimorfizma u bolesnika s želuca i rak debelog crijeva u korejskom population
• Kvaliteta života u bolesnika s karcinomom želuca: prijevod i psihometrijskom vrednovanje iranske verzije EORTC QLQ-STO22