A análise in silico e verificação da expressão do gene S100 em cancer

gástrica em silico
análise e verificação da expressão do gene S100 no câncer gástrico da arte abstracta
Fundo
A família de proteínas S100 é composto por 22 membros, cujas sequências de proteínas abranger a menos um EF-hand Ca 2 + motivo de ligação. Foram envolvidos na regulação de um número de processos celulares, tais como a progressão do ciclo celular e diferenciação. No entanto, o estatuto de membros da família S100 em câncer gástrico expressão não foi ainda conhecido.
Métodos
Combinado com análise de análise de séries da expressão do gene, os dados Blot e microarray do Norte virtuais, os níveis de expressão dos membros da família S100 em condições normais e os tecidos do estômago malignos foram sistematicamente investigados. A expressão de S100A3 foi ainda avaliada por RT-PCR quantitativo. Resultados

Pelo menos 5 genes S100 foram encontrados para ser regulada positivamente em cância gástrica por análise in silico. Entre eles, quatro genes, incluindo S100A2, S100A4, S100A7 e S100A10, foram relatados para overexpressed em câncer gástrico anteriormente. A expressão de S100A3 em oitenta pacientes de câncer gástrico foi ainda examinado. Os resultados mostraram que os níveis médios de expressão S100A3 em tecidos de cancro gástrico foram 2,5 vezes maiores do que em tecidos não tumorais adjacentes. expressão S100A3 foi correlacionada com a diferenciação do tumor e TNM (tumor-nódulo-metástase) estágio do câncer gástrico, que foi relativamente altamente expressa em tecidos de câncer gástrico pouco diferenciados e avançados (P Art < 0,05).
Conclusão
Para nosso conhecimento, este é o primeiro relatório de avaliação sistemática das expressões gênicas S100 em cancros gástricos por múltiplos análise in silico. Os resultados indicaram que a sobre-expressão de membros da família de genes S100 foram características de cânceres gástricos e S100A3 podem desempenhar um papel importante na diferenciação e progressão do cancro gástrico.
Fundo
O câncer gástrico é a segunda causa mais comum de morte por câncer no mundo. fatores ambientais e genéticos são importantes na carcinogênese gástrica [1, 2]. Nas últimas duas décadas, muitos progressos foram feitos na identificação de genes envolvidos no desenvolvimento do câncer gástrico. Estes genes identificados são úteis para a compreensão da patogênese do câncer gástrico e definindo sua assinatura molecular. Eles também podem servir como biomarcadores para o diagnóstico precoce e alvos para o desenvolvimento de drogas.
Recentemente, a expressão de genes em larga escala análises surgiram como ferramentas importantes para o rastreio de genes relacionados com o cancro [3]. As duas tecnologias experimentais disponíveis para análise da expressão gênica em larga escala são: 1) baseado em sequenciamento de DNA análise serial da expressão gênica (SAGE) e abordagens expressa tag sequência (EST) e 2) análise de microarray baseado dot-blot. Várias infra-estruturas de bioinformática foram estabelecidas para compilar os dados provenientes destas técnicas. Entre eles, o Projeto Genoma Câncer Anatomy (CGAP) e Gene Expression Omnibus (GEO) são duas redes importantes [4, 5]. aplicações anteriores de mineração de dados usando CGAP e recursos GEO levaram à identificação de vários romance ou genes relacionados com o cancro conhecidos [6, 7].
A família de proteínas S100 é composto por 22 membros, cujas sequências de proteínas abranger pelo menos um EF-hand Ca2 + ligam ao motivo [8]. S100 proteínas estão localizadas no citoplasma e /ou núcleo de uma grande variedade de células, e envolvida na regulação de um número de processos celulares, tais como a progressão do ciclo celular e diferenciação. Dezessete membros da família S100 estão localizados como um cluster no cromossoma 1q21-22, uma região freqüentemente reorganizados em vários tumores. Além disso, a análise molecular revelou que vários S100S, incluindo S100A2, S100A4, S100A7 e S100A10, exibem níveis alterados de expressão em cancro gástrico [9, 10]. Por isso, é interessante investigar sistematicamente a expressão de outros membros da família S100 em tecidos normais e câncer gástrico.
Neste estudo, utilizamos as bases de dados e abordagens analíticas disponíveis a partir do Gene Expression Omnibus e Cancer Genome Anatomy Project para analisar sistematicamente a expressão de 22 genes S100 em tecidos normais e cancerosos do estômago. Os conjuntos de dados SAGE e microarray independentes foram selecionados para S100 padrões de expressão gênica. Nós forneceram evidências de que pelo menos cinco genes S100 foram upregulated no câncer gástrico e mais experimentalmente verificado a regulação positiva de S100A3 por RT-PCR quantitativo.
Métodos
análise SAGE
SAGE mede o número de marcas que representam a transcrição produtos de um gene. Os dados produzidos pela tecnologia SAGE é uma lista de marcas com os seus valores de contagem correspondentes. Todos os dados de SAGE disponíveis publicamente recolhidos no GEO website até janeiro de 2008, foram utilizados para a análise da expressão do gene S100. Ambos os NlaIII e Sau3A etiquetas de SAGEmap http:.... //Www NCBI NLM nih gov /SAGE /foram mapeados para grupos UniGene http:... //Www NCBI NLM nih . gov /UniGene /. Os cachos UniGene confiáveis ​​combinados para marcas S100 foram aprovadas. Estes marcadores de sequências foram então utilizadas para determinar os níveis de expressão de 22 genes S100 em 2 normal e 8 bibliotecas de cancro gástrico. Uma lista de tags utilizadas para análise foi fornecida na Tabela 1 e informações detalhadas sobre essas bibliotecas estão disponíveis no site da GEO. As análises foram realizadas através da comparação do número médio de etiquetas S100 em bibliotecas de mucosa normal com que, em bibliotecas de cancro gástrico. Diferença de > mudança de 3 vezes será considerado como positive.Table 1 análise SAGE de S100 expressão dos genes em bibliotecas normais e cancerosas gástricas
nome Gene

Unigene conjunto
SAGE tag
normal (tpm *)
Cancer (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
Somente S100S que mostram partidas positivos são apresentados nesta tabela. * Tag por milhão;
Virtual
Northern No banco de dados CGAP, análise de mancha de Northern virtual permite aos pesquisadores ver a expressão de um gene específico em todas as bibliotecas de EST e sálvia [4]. Através da ferramenta http Gene Finder:... //CGAP NCI nih gov /Genes /GeneFinder, algumas informações organizadas sobre um gene particular pode ser encontrada por meio de consulta ou o identificador único gene ou uma palavra-chave. Incluídas nas informações disponíveis são os EST e SAGE vNorthern padrões Expressional em todas as bibliotecas disponíveis classificados de acordo com suas origens de tecidos. Os dados recolhidos no SAGE CGAP incluem bibliotecas de tecido 5 e 2 bibliotecas de xenoenxerto de cancro gástrico, bem como 3 bibliotecas normais de estômago, que foram parcialmente diferente daquela recolhido em GEO mencionado acima. genes S100 cuja expressão na EST e SAGE bibliotecas de câncer gástrico foi tanto > 3 dobram tanto quanto aqueles no estômago normal foram designados como os positivos
análise Microarray
Actualmente, cinco conjuntos de dados de microarrays (Tabela 2) que contêm. dados a partir de tecidos normais e cancerosas gástricas estavam disponíveis no website GEO http: //www. NCBI NLM nih gov /projetos /geo /.... O conjunto de dados GSE2669, GSE2701 e GSE3438 contribuído por Boussioutas A [11], Chen X [12] e Kim S [13], respectivamente, foram escolhidos para a realização de análise de microarray, porque esses três conjuntos de dados continha relativamente mais casos de câncer normal e gástrica (10 normais e 64 cânceres para Boussioutas A et al; 22 normais e 90 cânceres de Chen X; 50 normais e 50 cânceres de Kim S). Mais detalhes sobre as amostras e análise de microarray pode ser encontrada no site da GEO. Diferença foi considerada significativa quando p Art < 0,05. genes S100 cuja expressão foi altamente em três grupos de tecidos de câncer gástrico foram designados como ones.Table 2 conjuntos de dados de microarrays positivos de câncer gástrico recolhidos no website Omnibus Gene Expression.

Cases
matriz
ponto
Fornecedor


normal
Cancer



GSE2637 Sims 3
55
cDNA
13 k /17 K
Aggarwal A et al
GSE2685
8
22
oligo- nucleotídeo
~ 7,2 K
Hippo Y et al
GSE2669
10
64
cDNA
~ 7,4 K
Boussioutas A et al
GSE2701
22
90
cDNA
44 K
Chen X et al
GSE3438
50
50
cDNA
14 K
Kim S et al
Coleção Tissue
Oitenta pacientes com câncer gástrico submetidos à cirurgia em nosso hospital a partir de setembro de 2004 a março de 2007, foram incluídos neste estudo. O tumor ressecado e amostras de tecido não-tumorais adjacentes foram imediatamente congeladas em azoto líquido e mantido a 70 ° C até à extracção do ARN. O diagnóstico de ambas câncer gástrico e mucosa gástrica normal foi clinicamente e patologicamente provado. o sexo do paciente, idade, tamanho do tumor, estágio TNM, profundidade de invasão da parede, subtipo microscópico, e o estado de metástase ganglionar foram obtidas dos registros cirúrgicos e patológicos. Os protocolos utilizados neste estudo foram aprovados pela protecção dos seres humanos Comitê do Hospital. Os pacientes que fornecem cirúrgica de tecido fresco para o estudo assinaram o consentimento informado.
RT-PCR quantitativo
ARN total (ARNm) foi extraído a partir de cancro gástrico e tecidos não tumorais adjacentes de acordo com as recomendações do fabricante do reagente TRIzol (Invitrogen, Carlsbad , CA). 1 ug de amostra de ARN total foi transcrito de forma reversa para ADN complementar (ADNc) com iniciadores oligo (dT). Os iniciadores de sentido e anti-sentido para S100A3 foram concebidos de acordo com a sequência de ARNm (número de acesso GenBank NM_002960.1). Nós na amplificação específica de fragmentos de PCR abrangendo os exões diferentes para evitar a amplificação do ADN genómico de contaminação. O iniciador com sentido foi 5'-GACCATCTGGTTCAGGTTCC-3 'e o iniciador anti-sentido era 5'-ACATTCCCGAAACTCAGTCG-3'. Os produtos de PCR foram de 200 pb de tamanho. O gene GAPDH de limpeza foi utilizado como um controlo interno. O iniciador com sentido foi 5'-CCAGGTGGTCTCCTCTGACTT-3 'e o iniciador anti-sentido era 5'-GTTGCTGTAGCCAAATTCGTTGT-3'. Os produtos de PCR foram de 130 pb de tamanho.
A curva padrão foi produzido através da medição do ponto de passagem de cada valor standard (6 vezes ADNc diluídas em série do músculo cardíaco, nos quais o teor de S100A3 era relativamente abundante) e trama -los contra o valor logarítmico da concentração. amostras da curva padrão foram incluídos em cada série. Quantitativa em tempo real de RT-PCR foi realizada utilizando um Prism 7000 Sequence Detection System ABI (Applied Biosystems, Foster City, CA). A RT-PCR foi realizada num volume total de 30 ul. A mistura de reacção incluía 1 × tampão, 200 umol /L de trifosfatos de desoxi-ribonucleósido (dNTPs) (Invitrogen), 0,3 mmol /L de sentido e anti-iniciadores, 1 L de Takara ExTaq Hotstart Taq (Takara Biotechnology), 0,6 mL de 5 carboxi-X-rodamina (ROX) corante de referência, e 2 uL de ADNc. O ciclo de PCR envolvido 2 minutos a 95 ° C, seguido de 40 ciclos de amplificação de desnaturação a 94 ° C durante 30 segundos, emparelhamento a 58 ° C (para a detecção de GAPDH) ou 55 ° C (para a detecção de S100A3) durante 30 segundos, e alongamento a 72 ° C durante 1 minuto. A quantificação relativa de dois S100A3 e GAPDH foi determinada pelo método comparativo CT (ciclo térmico). Os valores de expressão de ARNm de S100A3 foram normalizados de acordo com a expressão de GAPDH. Cada ensaio foi repetido três vezes para verificar os resultados, e a razão entre o valor de tecidos de cancro gástrico para tecidos não tumorais adjacentes a expressão de ARNm foi utilizada para a análise subsequente.
Análise estatística Para
variáveis ​​contínuas, os dados foram expressos como os meios +/- SD. dados de expressão de genes S100 em conjuntos de dados de microarrays foi recuperado e as diferenças nos níveis de expressão entre tecidos normais e cancerosas gástricas foram determinadas pelo teste t de Student. A associação entre índices de expressão relativa de S100A3 e características clínicas foram analisados ​​pelo teste de Mann-Whitney. Todos os dados foram analisados ​​utilizando o pacote de software SPSS11.0 (SPSS, Chicago, EUA) e a diferença foi considerada significativa quando p < 0,05.
Resultados
1. SAGE e análise virtual de Northern blot de S100 expressão dos genes no câncer gástrico
Há 2 bibliotecas SAGE de mucosa gástrica normal, e 8 bibliotecas SAGE de tecidos de câncer gástrico disponíveis no website GEO (GSE545 e GSE14). Estas bibliotecas foram fornecidos por dois laboratórios diferentes [14, 15]. As tags de confiança de 20 genes S100 foram extraídos do site SAGEmap e utilizada para pesquisar os dados SAGE. 10 genes foram encontrados para ser altamente expresso em tecidos de cancro gástrico de acordo com os critérios de definição de > diferença de 3 vezes (Tabela 1). Nesses 10 genes, apenas a S100A6 e S100A10 poderia ser detectável em tecidos da mucosa gástrica normal, que também tiveram densidade média superior no câncer gástrico (865,9 tpm e 1.890,5 tpm respectivamente). Os outros 8 genes, incluindo S100A2, S100A3, S100A4, S100A7, S100A8, S100A9, S100A12 e S100A16, tinha densidade média diferentes que variam de 2,8 TPM para 637,0 tpm, nenhum dos quais foram expressas em tecidos da mucosa gástrica normais. Não houve diferença significativa na expressão entre tecidos normais e cancerosos Pode ser encontrado no S100A11, e S100A14 S100P (dados não mostrados). Em seguida, utilizado Northern blot virtual para analisar a expressão dos genes S100 (Tabela 3). Seis genes foram confirmados para ser regulada em tecidos com câncer gástrico. O positivo S100A6, S100A8 e S100A16 identificados pela análise SAGE foram mostrados para ter nenhuma diferença significativa na expressão entre as bibliotecas normais e cancerosas gástricas na condução EST virtual Northern Blot. S100A13, não é detectável nas bibliotecas SAGE, foi mostrado ser altamente expresso em tecidos de cancro gástrico de EST Northern blot virtual. S100A3 e S100A12 não poderia ser detectado por Northern blot.Table 3 análise de Northern Virtual virtual blot de S100 expressão dos genes em bibliotecas normais e cancerosas gástricas

marcas EST (tpm *)
SAGE tags (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
Somente S100S que mostram partidas positivos são apresentados nesta tabela. * Tag por milhão;
análise 2. Microarray de S100 expressão dos genes no câncer gástrico
análise Microarray foi realizado para comprovar os superexpressão de genes S100 no câncer gástrico. 8, 11 e 7 S100 genes poderia ser encontrado na GSE2669, GSE2701 e GSE3438 conjuntos de dados respectivamente (Tabela 4). Ambos genes S100A2 e S100A10 foram mostrados a ser regulada no câncer gástrico de todos os três conjuntos de dados. S100A3 foi demonstrada a ser sobre-expresso em cancro gástrico pelo conjunto de dados GSE2669 e GSE2701, o que não existia no conjunto de dados GSE3438. S100A4, S100A6 e S100A7 foram mostrados a ser regulada no câncer gástrico em apenas um conjunto de dados, mas não existia nos outros dois conjuntos de dados. No entanto, a expressão de S100A8 e S100A9 teve nenhuma diferença significativa entre os tecidos normais e cancerosos no conjunto de dados GSE2701. A tendência expressão diferencial de S100A12 em GSE2701 era contrária à de análise SAGE (Tabela 1) .table 4 Análise de Microarray da S100 expressão dos genes em tecidos normais e cancerosas gástricas

GSE3438
GSE2669
GSE2701

normal *
Cancer *
p
normal *
Cancer *
p

normal * Cancer
*
P


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
Somente S100S que mostram resultados positivos são mostrados na tabela. * dados extraídos de conjuntos de dados de microarrays; # dados não existe no conjunto de dados.
Tomados em conjunto, 5 genes demonstraram ser altamente expresso em cancro gástrico por todos os três em abordagens de análise de silico. Eles foram S100A2, S100A3, S100A4, S100A7 e S100A10. Entre estes 5 genes, S100A3 foi o único que ainda não foi relatado estar relacionada com o cancro gástrico anteriormente. Em seguida avaliou-se a expressão de S100A3 em tecidos de cancro gástrico por RT-PCR quantitativo.
3. Verificação de S100A3 sobre-expressão em cancro gástrico por RT-PCR quantitativo
Para investigar se S100A3 foi sobre-expresso em cancro gástrico, examinámos o a expressão de ARNm de S100A3 em tecidos de cancro gástrico e tecidos não tumorais adjacentes correspondentes de 80 pacientes por RT-PCR quantitativo. O relativamente nível médio de expressão de S100A3 no câncer gástrico foi 2,52 ± 1,45 quando comparado com tecidos não tumorais adjacentes (p
= 0,01). Correlações de expressões de mRNA S100A3 com as características clínicas foram ainda analisados. Os resultados mostraram que a expressão do mRNA S100A3 não correlacionados com sexo, idade, tamanho do tumor, profundidade de invasão da parede, subtipos microscópicos ou metástase linfonodal com uma estatística p > 0,05 em cada parâmetro (Tabela 5). No entanto, descobrimos que a expressão de mRNA S100A3 foi correlacionada com a diferenciação do tumor e estágio do tumor-nódulo-metástase. Os níveis de expressão S100A3 em tecidos tumorais bem- moderados e diferenciadas foram significativamente menor do que em uns mal diferenciadas (p Restaurant < 0,05). S100A3 expressão em fase TNM I e II também foi mais baixa do que na fase III e IV (p
= 0,04). Todos estes dados demonstram que S100A3 foi sobre-expresso em amostras de câncer de estômago e pode estar relacionada com a diferenciação e desenvolvimento de gástrica cancer.Table 5 Correlação da expressão de mRNA S100A3 com os parâmetros clinicalpathological em pacientes com carcinoma gástrico.
variável
expressão de mRNA
P

número

N /T > 4
N /T 2-4
N /T 1-2
N /T < 1 |

Sexo Masculino

61
11
34
9
8
0,17
Feminino
19 Sims 3
5
8 Página 2
Idade (y) Art < 65
54
10
31
6
7
0,08
> 65
26 4
8
11 Sims 3
Tumor diferenciação
Well1
3
0
0
1
2
0.22a
Moderate2
33
8
7
12
6
0.03b
Poor3
44
6
32
4
2
0.01c
O tamanho do tumor (cm) Art < 5.0
41
6
23
5
7
0,96 Art > 5.0
39
8
16
12 Sims 3
profundidade de invasão da parede
Mucosa, submucosa1
6 Página 2
1 | 2
1 | 0.45a
Muscularis propria2
18
6
8 4
0
0.33b
subserosa, serosa3
56
10
34
6
6
0.72c
Stage
I + II
19 Página 2
7
5
5
0,04
III + IV
61
12
32
12
5
subtipos microscópicos
Intestinal1
57
10
29
11
7
0.87a
Diffuse2
18
4
8
4
2
0.26b
Atypical3
5
0
2
2
1
0.21c
Metástases linfonodais
Sim
64
11
35
11
7
0,16
Sem
16 Sims 3 4
6 Sims 3
aP
: 1 VS
2; bP
: 2 VS
3; cP
: 1 VS
3.
Discussão
Embora membros da família S100 têm uma estrutura comum e estão localizadas principalmente em uma região específica do cromossomo 1, todos eles têm padrões de expressão muito originais em normal ou patológica tecidos. Nós sistematicamente investigada a expressão de membros da família S100 em tecidos com câncer gástrico através da combinação de análise da SAGE, os dados Blot e microarray do Norte virtuais. Tem sido relatado que os erros de hibridação cruzada pode acontecer em análise microarray ao semelhança de sequência superior a 75%. No entanto, o ARNm de similaridade de sequência de membros da família S100 foi de 4% -67%, de modo que a possibilidade de hibridação cruzada dos genes S100 em todas as três fichas analisados ​​no presente estudo seria relativamente pequeno. Além disso, tanto a tecnologia SAGE e EST Northern blot virtual foi baseado em sequenciamento de DNA e foram pensados ​​para ser métodos confiáveis ​​na avaliação da expressão gênica. A combinação de base de dados múltiplos e abordagens analíticas mencionadas acima, a possibilidade de artefactos seria muito reduzida. No presente estudo, 5 genes S100 foram demonstrou ser regulada no câncer gástrico através da combinação de análise, entre os quais 4 genes foram relatados anteriormente, indicando a validade do in silico estratégia de análise foi utilizado neste trabalho e o papel possivelmente importante de genes S100 em desenvolvimento e progressão do cancro gástrico.
nos últimos anos, diversos membros da família S100 foram mostrados para ser regulados diferencialmente em diversas malignidades. Embora os mecanismos de ação de S100S e as implicações funcionais de sua expressão alterada permaneceu a ser determinado, vários estudos têm demonstrado que a sobre-expressão de proteínas S100 mostra grandes implicações clínicas para o diagnóstico e estadiamento de tumores humanos, bem como para a previsão do prognóstico.
tem sido relatado que S100A2 foi altamente expressa no cancro de não pequenas células do pulmão, carcinoma de células escamosas esofágico, carcinoma de células escamosas da laringe, ovário carcinomas papilares serosos, bem como o cancro gástrico. S100A2 também foi mostrado para ser um preditor de metástases à distância e taxa de sobrevivência no cancro do pulmão de células em estágio inicial de não-pequenas [16]. S100A4 foi encontrado para ser sobre-expresso em cancro da bexiga e pode ser servido como um preditor da progressão do tumor [17]. Muitos estudos mostraram que S100A7 tinha uma expressão aumentada no cancro da mama. A superexpressão de S100A7 estava relacionada aos estágios TNM mais elevados de câncer de mama e nos cânceres de mama invasivos negativos para receptores estrogênicos, expressão S100A7 foi associada com mau resultado [18]. S100A7 superexpressão também foi associado com o aumento da malignidade do câncer de mama, o que pode ocorrer através da estimulação da atividade Jab1. Além disso, S100A10 foi identificado como um gene regulada positivamente em cancros do pulmão de células não-pequenas escamosas e carcinoma de células escamosas do esôfago pela tecnologia de microarray. Todos estes 4 genes S100 também foram mostrados para ser upregulaetd em cancros gástricos anteriormente [9, 10], o que foi confirmado no presente trabalho.
Genes S100 podem ser regulados negativamente em alguns outros tipos de câncer. Por exemplo, S100A6 foi humilde expressa em cancros da próstata, que podem estar relacionados a hipermetilação do promotor de S100A6. Outro exemplo é S100A2. Ele tinha uma expressão reduzida na próstata e câncer oral e foi considerado como um potencial supressor de tumor. S100A2 pode interagir com o terminal C da p53 e, em seguida, aumentar a actividade transcricional de p53. Essa interação p53-S100A2 dependente do ciclo celular pode mediar o efeito inibidor da S100A2 sobre o câncer. Estes resultados sugerem que os genes S100 pode desempenhar funções diferentes durante o desenvolvimento de diferentes tipos de cancro.
S100A3, uma proteína relacionada com o desenvolvimento do folículo de cabelo, foi provado ser sobre-expresso em tumores. Por exemplo, os níveis de expressão das proteínas S100A3 diferiam marcadamente no tecido tumoral astrocítica em relação aos tipos de tumores e tipos [19]. O presente trabalho confirmou pela primeira vez que S100A3 foi regulada no cancro gástrico e associado com os pobres diferenciação e maior fase TNM de células cancerosas gástricas. No entanto, o papel de S100A3 na diferenciação e na progressão do cancro gástrico necessária para continuar a ser investigada.

Conclusão O nosso trabalho sugeriram que a análise in silico é uma estratégia válida para a descoberta de genes diferencialmente expressos em cancro gástrico, e S100A3 era um novo gene sobre-expressos em células cancerosas gástricas e pode desempenhar um papel importante durante a diferenciação e progressão do câncer gástrico.
Notas
Ji Liu, Xue Li, Guang-Long Dong contribuíram igualmente para este trabalho.
abreviações
SAGE:
Análise Serial de Expressão gênica
EST:
Expressed Sequence Tag
CGAP:
Cancer Genome Anatomy Projeto
GEO:
Gene Expression Omnibus
RT-PCR:
transcrição reversa Polymerase Chain Reaction .
Declarações
Agradecimentos
Este trabalho foi financiado pela National Science Foundation Natural da China (Grant No. 30.670.970). Somos gratos a Yanglin Pan para excelente guia no processo de experiência.
Conflito de interesses
Os autores declaram que não têm interesses conflitantes.

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