PLoS: veranderde expressie van hypoxie-induceerbare factor-1α (HIF-1α) en de regulerende genen bij maagkanker Tissues

Samenvatting

weefselhypoxie induceert herprogrammering van celmetabolisme en kan leiden tot normale celtransformatie en kankervooruitgang. Hypoxie-induceerbare factor 1-alfa (HIF-1α), de belangrijkste transcriptiefactor, speelt een belangrijke rol in de maag kankerontwikkeling en progressie. Deze studie had als doel om de onderliggende regelgeving signaleringsroute bij maagkanker met behulp van maagkanker weefselmonsters te onderzoeken. De integratie van genexpressie profiel en transcriptie regulerend element database (TRED) werd voortgezet om HIF-1α ↔ NFκB1 → BRCA1 → STAT3 ← STAT1 gen trajecten en hun gereguleerde genen te identificeren. De gegevens bleek dat er 82 differentieel tot expressie van genen die kunnen worden gereguleerd door deze vijf transcriptiefactoren in maagkanker weefsels en deze genen gevormd 95 regulering modes, waaronder zeven genen (MMP1, TIMP1, TLR2, FCGR3A, IRF1, FAS en TFF3 ) waren hub moleculen die worden gereguleerd door ten minste twee van deze vijf transcriptiefactoren tegelijkertijd werden geassocieerd met hypoxie, ontsteking en immunologische stoornissen. Real-time PCR en Western blot toonde verhoging van HIF-1α in mRNA en eiwitniveaus en TIMP1, TFF3 in mRNA niveaus bij maagkanker weefsels. De gegevens zijn de eerste studie naar HIF-1α gereguleerde transcriptiefactoren en hun overeenkomstige genen netwerk bij maagkanker tonen. Nader onderzoek met een grotere steekproef en meer functionele experimenten is nodig om deze gegevens te bevestigen en vervolgens te vertalen naar klinische biomarker ontdekking en behandeling strategie voor maagkanker

Visum:. Wang J, Ni Z, Duan Z, Wang G , Li F (2014) veranderde expressie van hypoxie-induceerbare Factor-1α (HIF-1α) en de regulerende genen bij maagkanker Doekjes. PLoS ONE 9 (6): e99835. doi: 10.1371 /journal.pone.0099835

Editor: Pankaj K. Singh, Universiteit van Nebraska Medical Center, de Verenigde Staten van Amerika

Ontvangen: 10 januari 2014; Geaccepteerd: 19 mei 2014; Gepubliceerd: 13 juni 2014

Copyright: © 2014 Wang et al. Dit is een open-access artikel gedistribueerd onder de voorwaarden van de Creative Commons Attribution License, die onbeperkt gebruik, distributie en reproductie maakt in elk medium, op voorwaarde dat de oorspronkelijke auteur en de bron worden gecrediteerd

Financiering:. Dit werk werd mede ondersteund door subsidies van de National Natural Science Foundation of China (̭20108025 en̬71897), Specialized Onderzoek Fonds voor de Doctoral Programma van Hoger Onderwijs van China (É10061120093), China Postdoctorale Science Foundation (É10491311 enÉ2T50285), Stichting van Jilin Provincial Health Department (É1Z049), Stichting van de provincie Jilin Science and Technology Department (É30522013JH enÉ40414048GH) en de Norman Bethune Program van Jilin University (É2219). De financiers hadden geen rol in de studie design, het verzamelen van gegevens en analyse, besluit te publiceren, of de voorbereiding van het manuscript

Competing belangen:.. De auteurs hebben verklaard dat er geen tegenstrijdige belangen bestaan ​​

Introductie

Maagkanker is de vierde meest voorkomende vorm van kanker en de tweede belangrijkste oorzaak van kanker-gerelateerde sterfgevallen in de wereld, die ongeveer jaarlijks treft 800.000 mensen en 65.000 kanker-gerelateerde sterfgevallen [1]. Eerdere studies toonden aan dat afwijkende cellulaire metabolisme is een belangrijk kenmerk bij tumorigenese en progressie van kanker [2], [3]. Speciaal is herprogrammering van energiemetabolisme opgenomen als een nieuwe merker voor kanker [4] en abnormaal energiemetabolisme detecteerbaar in verschillende menselijke kanker, dat wil zeggen dat kankercellen hun metabolisme herprogrammeren door toename glycolyse plaats van de mitochondriale oxidatieve fosforylatie cel genereren energie [5]. Weefselhypoxie is een cruciale drijvende kracht leidt tot celmetabolisme reprograming [6]. Onder hypoxie-omgeving, is mobiele glycolyse veroorzaakt en leidt tot celproliferatie en op zijn beurt verhogen, de vorming van een vicieuze cirkel van hypoxie-proliferatie toenemende hypoxie dat celtransformatie en kanker progressie [7] bevorderen. Op het genniveau, hypoxie-induceerbare factor-1 (HIF-1) is de primaire zuurstofgevoelige transcriptionele activator en helpt cellen de lage zuurstofspanning (hypoxie) aanpassen [8]. HIF-1 bestaat uit een constitutief tot expressie β-subeenheid en een hypoxie-induceerbare α-subeenheid. De laatste (HIF-1α) alleen stabiel onder hypoxische condities en reguleert HIF-1 transcriptionele activiteit [9]. Tot op heden, is HIF-1α aangetoond dat meerdere doelgenen die betrekken bij cruciale aspecten van de biologie van kanker, waaronder erythropoiese, angiogenese, glucosemetabolisme, celproliferatie /overleving en apoptose [10] te activeren. HIF-1α kan communiceren met diverse andere kankergerelateerde transcriptiefactoren (TF) en een complex vormen TF-gentranscriptie regelgevingsnetwerk tijdens de ontwikkeling en progressie van kanker. Aldus wordt een conceptie niet verrassend gewekt dat kankercellen differentieel en pathologische transcriptionele patronen vergeleken met normale cellen [11]. Eerdere studies toonden up-regulatie van HIF-1α expressie in maagkanker weefsels en cellen [12], [13], terwijl het juist onderliggende regulerende mechanismen moeten nog worden bepaald. Dus in deze studie gebruikt we Affymatrix Exon Arrays van de differentiële genexpressie profiel maagkanker weefsels te identificeren en uitgevoerd real time PCR en Western blot analyses om de gegevens te valideren. We verder gebouwd de afwijkende TF-gentranscriptie regelgevingsnetwerk geassocieerd met HIF-1α expressie door integratie van transcriptionele regulerende element database (TRED) [14] en genexpressieprofiel behulp Cytoscape software. Deze studie zou een systematische uiteenzetting van de geassocieerde transcriptionele regulatie modi in verband met hypoxie te identificeren en duidelijke informatie voor de toekomstige ontdekking van biomarkers en nieuwe strategie voor de behandeling van maagkanker.

Resultaten en discussie

Profilering van differentieel uitgedrukte genen in maagkanker versus normale weefsels

om de differentieel tot expressie van genen bij maagkanker te identificeren, we gebruik gemaakt van de Affymatrix Exon Arrays dat 17.800 menselijke genen bevatten tot vijf paren van maagkanker en normale weefsels profiel (informatie van patiënten waren toonde in Tabel S1). We vonden een totaal van 2546 differentieel tot expressie van genen, waarvan er 2422 werden up-gereguleerd en 124 werden down-gereguleerd (tabel S2). Specifiek werd HIF-1α aanzienlijke mate tot expressie gebracht bij maagkanker weefsels in vergelijking met de aangrenzende normale weefsels (P < 0,01). We verder gevalideerd de microarray gegevens door het uitvoeren van kwantitatieve real-time RT-PCR en western blot in een andere 10 paren van maagkanker versus normale weefsels (gegevens van patiënten werden toonde in tabel S1). Het HIF-1α mRNA expressie bleek 2,55 ± 0,56 opvouwen-regelgeving in tumorweefsels versus normale mensen (p < 0,01); Western blot analyse toonde een duidelijke scheiding tussen de relatieve eiwit dichtheid van HIF-1α in kankerweefsel (0,41 ± 0,24) versus normale cellen (0,17 ± 0,15) met p < 0,01, kunnen resultaten te zien in Figuur 1 en Figuur S1. Inderdaad, een eerdere studie toonde aan dat HIF-1α overvloedig tot expressie werd gebracht in humane en muis weefsels onder hypoxie [15] en bij maagkanker weefsels [12], [13], overexpressie daarvan is geassocieerd met een slechte prognose voor patiënten met maagkanker [12 ], [13]. Zo hebben we verder geanalyseerd HIF-1α-overexpressie geassocieerde TF en mogelijke targeting genen bij maagkanker weefsels.

Identificatie van HIF-1α-overexpressie geassocieerde TF en mogelijke targeting genen bij maagkanker weefsels

om HIF-1α-overexpressie geassocieerd TF's en hun potentieel targeting genen, transcriptie regulerend element database (TRED) te identificeren biedt een unieke tool om te analyseren zowel cis
- en trans
- regulerende elementen in zoogdieren, die helpt om beter inzicht in de uitgebreide gen regelgeving en regulerende netwerken, met name op het niveau van transcriptie regelgeving. Zo is het gebruik van de integratie genexpressie profiel en informatie over regelgeving van TRED, analyseerden we HIF-1α en andere vier HIF-1α-gerelateerde transcriptiefactoren (dwz NFκB1, BRCA1, STAT3 en STAT1) dat alle up-gereguleerd bij maagkanker waren weefsels en vond dat ze vormden deze TF-gen regulerende netwerken met 82 genen, 79 van die werden up-gereguleerd en 3 werden down-gereguleerd (Tabel S3). Figuur 2 vertoonde het bi-clusters analyse van deze 82 differentieel tot expressie gebrachte genen in maagkanker weefsel versus normale weefsels.

Daarna is de databank voor annotatie, visualisatie en geïntegreerde Discovery (DAVID) [16] werd toegepast voor functionele annotatie van deze 82 differentieel tot expressie van genen. Wij maakten een lijst van de top vier ziekte klassen die in verband met deze 82 afwijkende genen (tabel 1) en vond dat de belangrijkste les is Kanker met 29 genen, gevolgd door Infection (18 genen), Cardiovascular (25 genen) en immuunziekte (26 genen) .

Identificatie van maag-kanker-gerelateerde transcriptiefactor-gen (TF-gen) netwerk

op basis van de transcriptie regulerende element database en genexpressieprofiel, gebouwd we de transcriptie regulerende netwerk gerelateerd aan HIF 1α ↔ NFκB1 → BRCA1 → STAT3 ← STAT1 met deze 82 genen bij maagkanker weefsels. Onze gegevens bleek dat deze 82 genen 95 verschillende regelgeving modi (figuur 3A) en de gedetailleerde TF-genregulatie modes informatie wordt weergegeven in tabel S4 kunnen vormen.

Met het oog op een beter begrip van de regelgeving netwerk, bouwden we een korte kader van het netwerk (Figuur 3B). Transcriptiefactoren HIF-1α ↔ NFκB1 → BRCA1 → STAT3 ← STAT1 konden het kader van de regelgevingsnetwerk waarmee rechtstreeks geregeld 21, 45, 2, 12 en 10 genen, respectievelijk vormen. NFκB1 rechtstreeks geregeld door HIF-1α en het was inderdaad de meeste regelgevingsnetwerk direct HIF-1α (21/82) en NFκB1 (45/82), de sleutelregulatoren verbonden met hypoxie en ontsteking bij kanker [gereguleerd ,,,0],17]. Maagkanker wordt gekenmerkt door weefselhypoxie en chronische ontstekingen (zoals Helicobacter pylori
infectie). In de huidige studie, HIF-1α aanzienlijk opgereguleerd in maagkanker opzichte van de aangrenzende normale weefsels (P < 0,01). Bovendien, de huidige gegevens toonden dat expressie van meer dan 20 genen die direct aan HIF-1α geregeld werd gewijzigd bij maagkanker weefsels, waaronder NFκB1, de centrale regulator molecuul bij ontstekingen en kanker [18] en de gerichtheid van NFKB kan nuttig zijn bij chemopreventie van verschillende menselijke kankers [19].

de stroomafwaarts van de regelgevende route netwerk wordt vooral gereguleerd door STAT3 (12/82) en STAT1 (10/82), de leden van het signaal transducer en activator van transcriptie familie ( STAT). STAT signalering met Jak een canonieke pad naar genen die zijn betrokken bij vele fysiologische processen overdracht signalen van de celmembraan tot de kern [20] te reguleren. Om paracriene cytokine signalering en veranderingen in metastatische locaties te reguleren, STAT3 oefent zowel tumor-intrinsieke en extrinsieke effecten [21]. Targeting Jak-STAT3 signaleringsroute wordt beschouwd als een mogelijke therapeutische strategie, met name in de context van de tumor inflammatie en immuniteit [21]. Continue deregulering van genen door aanhoudend geactiveerde NFKB en STAT3 in de tumor micro-omgeving is twee cruciale aspecten voor ontstekingen en kwaadaardige progressie [17]. Een eerdere studie toonde een coöperatief effect van STAT3 en HIF-1α op activering van genen onder hypoxie omgeving niercelcarcinoom cellen [22]. Het specifieke mechanisme van Jak-STAT activatie, STAT3 blijft vooral bij maagkanker te bepalen, hoewel onze actuele gegevens bleek significant hoger JAK1, STAT3 en STAT1 expressie in maagkanker weefsels.

Functie analyse van de naaf -genen

Een gegeven transcriptiefactor kan tientallen reguleren, zo niet honderden, van het doel genen, terwijl één gen in gen-regulatorische netwerken kunnen worden gereguleerd door verschillende TF. Zo, we ervan uitgegaan dat hub genen worden gereguleerd door meerdere transcriptiefactoren tegelijkertijd bij maagkanker, die synergetische effecten op de menselijke carcinogenese kunnen hebben. In de huidige studie, identificeerden we zeven genen (inclusief MMP1, TIMP1, TLR2, FCGR3A, IRF1, FAS, en TFF3), die rechtstreeks door ten minste twee belangrijke transcriptiefactoren kan worden geregeld, de meeste van hen zijn hub knooppunten die koppeling met NFκB1 en STAT route (figuur 4). Omdat transcriptiefactoren reguleren de doelgenen door een transcriptie-afhankelijk wijze hun mRNA expressie moduleren, hier voerden wij qRT-PCR om expressie van TIMP1 en TFF3 mRNA onderzoekt twee doelgenen van HIF-a- De relatieve expressie van TIMP1 en TFF3 mRNA 1,58 ± 0,25 en 2,16 ± 0,59 opvouwen opgereguleerd in tien tumor- versus normale weefsels, respectievelijk (figuur 1).

Bovendien, de familie van matrix metalloproteïnasen (MMPs) is de belangrijkste extracellulaire matrix remodeling enzymen, activiteit die het resultaat is van interactie tussen tumorcellen en de tumor micro-omgeving en wordt streng gecontroleerd door transcriptionele activatie, waaronder een complex proteolytisch activatiecascade alsook endogene systeem weefsel van metalloproteïnasen (TIMP's) [23]. MMP1 is gerapporteerd betrokken te zijn bij maagkanker invasie [24]. Bovendien TLR2 is lid van toll-like receptoren en speelt een fundamentele rol in het pathogeen erkenning en activering van aangeboren immuniteit door activering van NFKB. TLR2 kan functioneren als een initiator voor het geven van de geïnfecteerde of beschadigde cellen een tweede kans te ontwikkelen tot kankercellen en ongecontroleerde celproliferatie [25]. Ondertussen, het Fc-fragment van IgG, lage affiniteit IIIa receptor (FCGR3A, ook bekend als CD16a) behoort tot de Fc gamma receptoren (FCGR). FCGR3A
polymorfisme geassocieerd met gevoeligheid voor bepaalde auto-immuunziekten en FCGR3A een belangrijke rol bij het verwijderen van de immuuncomplexen uit het lichaam en neemt ook deel aan cytotoxische responsen tegen tumorcellen en infectieuze agentia [26]. Interferon regulerende factor (IRF) -1 is ook een actief molecuul immuun en inflammatoire procesregelaar, de activatie van IRF-1 en NF-kB bleek gelijktijdig geactiveerd melanoom [27]. Bovendien, polymorfismen van de trefoil factor 3 ( TFF3
) promotor geassocieerd met maagkanker gevoeligheid [28] en TFF3 werd gereguleerd door zowel HIF-1 en NFkB [29]. Overexpressie van TFF3 een onafhankelijke indicator voor de algehele overleving maagkanker patiënten [30]. Nogmaals, FAS (ook bekend als TNFSF6 /CD95 /APO-1) behoort tot tumornecrosefactor receptor superfamilie (lid 6) en speelt een essentiële rol in de regulatie van extrinsieke apoptose pathway [31]. FAS verminderde expressie was geassocieerd met een verhoogde kans op kanker door downregulatie van FAS-gemedieerde apoptose [32]. Echter, onze huidige gegevens bleek een tegenstrijdige hoge expressie van FAS bij maagkanker weefsels advertentie verder onderzoek is nodig om het te bevestigen. Overall, veranderde expressie van deze genen bij maagkanker weefsels moet verder onderzoek als biomarkers voor maagkanker diagnose en prognose. Deze genen zijn van cruciaal belang bij ontstekingen en immuun gerelateerde ziekten, die verder het belang van de Helicobacter
pylori-infectie in de maag ontwikkeling en progressie van kanker kunnen wijzen.

Materialen en methoden

Tissue specimens

Een totaal van 15 maagkanker patiënten werden gerekruteerd voor kanker en de verre normaal weefsel collectie van het eerste ziekenhuis van Jilin University, Changchun, China. Deze studie werd goedgekeurd door de ethische commissie van het College van Basic Medische Wetenschappen, Jilin University, werd elke patiënt toestemming in een informed consent-formulier. De gegevens werden geanalyseerd anoniem. Alle weefsels werden genomen van operatiekamer en snel bevroren en opgeslagen in vloeibare stikstof binnen 10 min na resectie. TNM en histologische classificatie werd uitgevoerd volgens World Health Organization (WHO) criteria.

RNA-isolatie en microarray hybridisatie en scannen

Weefsel RNA werd geïsoleerd met gebruik van Trizol (Invitrogen, CA, USA) en verder gezuiverd met behulp van de RNeasy Mini kit (Qiagen, Düsseldorf, Duitsland) volgens de instructies van de fabrikant. RNA concentratie werd vervolgens bepaald volgens de UV2800 ultraviolet spectrofotometer (UNIC, NY, USA) met A260 /A280 verhouding tussen 1.8~2.0 en RNA concentratie varieerde van 100 ng /ul tot 1 ug /ul.

GeneChip Human exon 1,0 ST (Affymetrix, CA, USA) werd gebruikt om differentieel tot expressie gebrachte genen profileren maagkanker weefsel versus normale cellen volgens het protocol geleverd door Affymetrix (P /N 900223). In het kort werd 1 ug RNA sjabloon om omgekeerd getranscribeerd in cDNA en cDNA monsters werden gedigereerd in cDNA-fragmenten met de endonucleasen en vervolgens gemerkt met de DNA labelingsreagens door Affymetrix. Daarna werden de gemerkte cDNA-monsters als probes om te hybridiseren aan de array chips door incubatie bij 45 ° C en geroteerd met 60 rpm gedurende 17 uur. Na gewassen en gekleurd de chips na hybridisatie werden de chips gescand met GeneChip Scanner3000 met GeneChip Operating Software (GCOS). Alle instrumenten, chips, en reagentia werden alle gekocht van Affymetrix.

Analyse van de differentieel tot expressie van genen bij kanker versus normale weefsels

GeneChip Operating Software werd toegepast op de chips te analyseren en te extraheren de RAW-afbeeldingen te signaleren gegevens. De GEO DataSets van NCBI toegangsnummer van onze studie is: GSE56807. Ruwe signaal data werden vervolgens geïmporteerd en geanalyseerd met Limma algoritme om de differentieel tot expressie van genen te identificeren. De lineaire modellen en empirische Bayes methoden zouden de gegevens te analyseren. Dit verhinderde een gen met een zeer kleine voudige verandering van wordt beoordeeld als differentieel tot expressie, alleen maar omdat van een ongeluk kleine resterende SD. De resulterende P-waarden werden aangepast met de BH FDR algoritme. Genen werden als significant verschillend tot expressie gebracht als zowel de FDR waarden was < 0,05 (regelen de verwachte FDR niet meer dan 5%) en genexpressie vertoonden ten minste 2-voudige veranderingen tussen kanker en hun overeenkomstige normale weefsels Log2FC > 1 of log2FC < -1, P-waarde < 0.05.

Kwantitatieve real-time RT-PCR

Voor qRT-PCR-analyse, werd minder dan 5 ug totaal RNA reverse getranscribeerd in cDNA met 1 ^{st streng cDNA Synthsis Kit (Takara , Dalian, China); de expressie van mRNA voor menselijke HIF-1α, TIMP1 en TFF3 werden onderzocht door qRT-PCR met SYBR Premix Ex Taq (Takara, Dalian, China) en Applied Biosystems 7300 Fast Real-Time PCR System. De relatieve expressie van mRNA werden genormaliseerd aan P-actine-expressie door vergelijkende Ct-methode (2 -ΔΔCt, ACt = Ct _{target-Ct β-actine, ΔΔCt = ACt tumor-ACt normaal). Alle primers werden ontworpen met Primer Premier 6 Software, werden primer sequenties voor amplificatie in tabel 2 vermelde gegevens van qRT-PCR werden geanalyseerd met GraphPad Prism versie 5.0, werden verschillen tussen groepen statistisch geëvalueerd door monster eenzijdige t-test van Student met p waarde < 0,05 beschouwd als significant}}

Western blotanalyse

Ongeveer 1 mm ^{3 van weefselmonsters werden gepolijst met vloeibare stikstof vervolgens gehomogeniseerd in cel lysis buffer (Beyotime, China) in. 4 ° C gedurende 30 minuten, verwijderd celresten door centrifugeren bij 10.000 rpm gedurende 20 min bij 4 ° C. De eiwitconcentratie werd geanalyseerd door Bradford eiwit assay (Bio-Rad, USA). De hele eiwit werd gescheiden met 10% SDS-PAGE en vervolgens overgebracht naar een PVDF-membraan (0,45 pm) gedurende 2 uur. Na 2 uur blokkeren met 5% melk in TBST, geïncubeerd met het membraan muizen anti-HIF-1α (Santa Cruz, CA, USA) en 1:200 verdunning en muis anti-β-actine (Proteintech, VS) bij 1: 2000 verdunning in 4 ° C gedurende 12 uur, gevolgd door 2 uur incubatie met geit anti-muis IgG (Proteintech, VS) bij 1:2000 verdunning. Na het wassen met TBST, ontdekte het membraan signalen met behulp van versterkte chemiluminescentie ECL (Beyotime, China). De afbeelding J software werd toegepast voor de kwantitatieve analyse van HIF-1α signaal intensiteiten genormaliseerd met β-actine levels. De gegevens werden geanalyseerd met GraphPad Prism versie 5.0, werden verschillen tussen groepen statistisch beoordeeld door monster eenzijdige t-test van Student met een p-waarde < 0,05 beschouwd als significant}

De bouw van transcriptiefactor genetische netwerk op basis van genexpressie. profiel en transcriptionele regulerende element databank

Transcriptie factor (TF) genetische netwerk werd geconstrueerd op basis van genexpressieprofiel en transcriptioneel regulerend element database (TRED) middels Cytoscape software volgens de regulatorische interactie en de differentiële expressie waarden van elk TF en gen. De adjacentiematrix van TF en genen werd door het attribuut relaties tussen alle genen en TF. De ellips in TF-gen netwerk vertegenwoordigd genen met rood (up-gereguleerd) en groene (down-gereguleerd), de driehoeken vertegenwoordigt transcriptiefactoren. De relatie tussen TF en hun doelstellingen werden vertegenwoordigd door pijlen, richting van de pijl was van de bron naar het doel.

Analyse van de ziekte geassocieerde genen en route annotatie

Database voor annotatie, visualisatie en geïntegreerde Discovery (DAVID) functionele annotatie software werd toegepast om de functionele verrijking van afwijkende genen te analyseren. "GENETIC_ASSOCIATION_DB_DISEASE_CLASS" geboden mogelijkheid de informatie over de ziekte van vereniging verrijking van gen-clusters. Wij selecteerden "GENETIC_ASSOCIATION_DB_DISEASE_CLASS" voor de identificatie van de ziekte klasse verrijking en "KEGG_PATHWAY" voor pathway verrijking met Benjamini methode het bepalen van de belangrijke verrijking score≥1.3.

Ondersteunende informatie
Figuur S1.
Western blot analyse van HIF-1α in 10 paren van maagkanker en normale weefsels
doi:. 10.1371 /journal.pone.0099835.s001
(DOC)
Tabel S1.
Patiënten data
doi:. 10.1371 /journal.pone.0099835.s002
(DOC)
tabel S2.
Samenvatting van 2546 differentieel tot expressie gebrachte genen in maagkanker weefsels in vergelijking met de verre normale weefsels. Genexpressie niveaus in maagkanker weefsels ten opzichte van de verre normale weefsels waren minstens 2-voudig anders met een p-waarde < 0.05
doi:. 10.1371 /journal.pone.0099835.s003
(XLSX)
Tabel S3.
Samenvatting van these82 differentieel tot expressie van genen in de TF-regulerende netwerk bij maagkanker weefsels
doi:. 10.1371 /journal.pone.0099835.s004
(XLSX)
Tabel S4. Ondernemingen De 95 regulering modes gevormd door 82 differentiële genen in TF-gen regulerende netwerk. Alle regelgeving informatie was afkomstig van transcriptie regulerende element database (TRED)
doi:. 10.1371 /journal.pone.0099835.s005
(XLSX)

Dankwoord

We danken ook de Medjaden Bioscience Limited (Hong Kong, China) voor het bewerken en proeflezen dit manuscript.

• PLoS ONE: Simulatie van Swansons Literatuur-Based ontdekking: Anandamide Behandeling remt groei van cellen maagkanker in vitro en in Silico
• PLoS ONE: interleukine 17A Bevordert maagkanker Invasiviteit via NF-KB Mediated Matrix metalloproteïnasen 2 en 9 Expression