При анализе силикомарганца и верификации экспрессии генов S100 в желудочном cancer

В силикомарганца
анализа и верификации экспрессии генов S100 при раке желудка
Аннотация
Справочная информация
семейства белков S100 состоит из 22 членов, белок последовательности включают в хотя бы один EF-рука Ca 2+ связывающий мотив. Они были вовлечены в регуляции ряда клеточных процессов, таких как прогрессирование клеточного цикла и дифференцировки. Тем не менее, статус выражение членов семьи S100 при раке желудка еще не было известно.
Методы
В сочетании с анализом анализа рядов экспрессии генов, виртуальных Нозерн-блот и микрочипов данных, уровни экспрессии членов семейства S100 в нормальном и злокачественные ткани желудка были систематически исследованы. Выражение S100A3 далее оценивали с помощью количественного RT-PCR.

Результаты были найдены по крайней мере 5 генов S100 быть повышающей регуляции в желудочном Cance путем анализа силикомарганца. Среди них, четыре гена, в том числе S100A2, S100A4, S100A7 и S100A10, было сообщено в гиперэкспрессия рака желудка ранее. Выражение S100A3 в восьмидесяти больных раком желудка дополнительно исследовали. Результаты показали, что средние уровни экспрессии S100A3 в желудочном раковых тканей в 2,5 раза выше, чем в соседних неопухолевых тканей. выражение S100A3 коррелировала с дифференцировки опухоли и TNM (Tumor-Node-метастаз) стадии рака желудка, который был относительно сильно выраженной в плохо дифференцированные и передовые желудка тканей рака (P &
л; 0,05).
Заключение <бр> Насколько нам известно, это первый доклад систематической оценки генных выражений S100 в рака желудка множественными в силикомарганца анализа. Результаты показали, что избыточная экспрессия членов семейства генов S100 были характеристики рака желудка и S100A3 может играть важную роль в дифференциации и прогрессии рака желудка.
Предпосылки
рака желудка является второй наиболее распространенной причиной смерти от рака во всем мире. Экологические и генетические факторы являются важными в желудочном канцерогенезе [1, 2]. За последние два десятилетия значительный прогресс был достигнут в области идентификации генов, участвующих в развитии рака желудка. Эти гены, идентифицированные полезны в понимании патогенеза рака желудка и определение его молекулярную подпись. Они также могут служить в качестве биомаркеров для ранней диагностики и мишеней для разработки лекарств.
В последнее время выражение крупномасштабный гена анализа стали важными инструментами для скрининга генов, связанных с раком [3]. Две экспериментальные технологии, доступные для крупномасштабного анализа экспрессии генов являются: 1) Секвенирование ДНК на основе последовательного анализа экспрессии генов (SAGE) и выражается последовательностью тегов (EST) подходы и 2) анализа микрочипов на основе дот-блот. Несколько инфраструктуры биоинформатики были созданы для компиляции данных, полученных из этих методов. Среди них генома рака Анатомия проекта (CGAP) и экспрессии генов Омнибус (GEO) являются двумя важными сетями [4, 5]. Предыдущие приложения интеллектуального анализа данных с использованием CGAP и GEO ресурсов привели к идентификации нескольких известных романа или связанных с раком генов [6, 7].
Семейство S100 белок состоит из 22 членов, белок последовательности включают по меньшей мере один EF-рука Са2 + связывающий мотив [8]. S100 белки локализованы в цитоплазме и /или ядре широкого спектра клеток, а также принимает участие в регуляции ряда клеточных процессов, таких как прогрессирование клеточного цикла и дифференцировки. Семнадцать членов семьи S100 расположены как кластер на хромосоме 1q21-22, область часто перестроен в нескольких опухолей. Кроме того, молекулярный анализ показал, что несколько S100S, включая S100A2, S100A4, S100A7 и S100A10, проявляют изменены уровни экспрессии при раке желудка [9, 10]. Так интересно систематически исследовать экспрессию других членов семейства S100 в нормальных и опухолевых тканях желудка.
В этом исследовании мы использовали базы данных и аналитические подходы, доступные из экспрессии генов Омнибус и проекта генома рака Анатомия систематически анализировать экспрессия 22 генов S100 в нормальных и раковых тканей желудка. Независимые шалфея и микрочипов наборов данных были обследованы на наличие S100 паттернов экспрессии генов. Мы предоставили доказательства того, что по крайней мере пять генов S100 были в повышающей регуляции рака желудка и далее экспериментально проверена повышающая регуляция S100A3 с помощью количественной ОТ-ПЦР.
Методы
анализ SAGE
SAGE измеряет количество тегов, которые представляют транскрипционной продукты гена. Данные, полученные с помощью технологии SAGE представляет собой список тегов с соответствующими значениями количества. Все общедоступные данные, собранные в SAGE GEO сайте до января 2008 года были использованы для анализа экспрессии генов S100. Оба NlaIII и Sau3A теги из SAGEmap HTTP:.... //WWW NCBI NLM NIH гов /SAGE /картографирование для кластеров Unigene HTTP:... //WWW NCBI NLM нихъ . гов /Unigene /. Были приняты надежные Unigene кластеры совпадающая с тегами S100. Эти теги последовательности были затем использованы для определения уровней экспрессии генов 22 S100 в 2-х нормальных и 8 желудка библиотек рака. Список тегов, используемых для анализа была представлена ​​в Таблице 1 и более подробную информацию об этих библиотеках можно найти на сайте GEO. Анализы проводились путем сравнения среднее количество тегов S100 в библиотеках нормальной слизистой оболочки с тем, что в библиотеках рака желудка. Отличие > 3-кратное изменение будет рассматриваться как positive.Table 1 SAGE анализа экспрессии генов S100 в норме и при желудочных библиотек рака
имя Джин <бр>
Unigene кластера

SAGE теги

Normal (ТПМ *)

Рак (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
Только S100S, которые показывают положительные матчи показаны в этой таблице. * Метки на миллион;
Virtual Northern
В базе данных CGAP, виртуальный Northern-блот-анализ позволяет исследователям рассматривать экспрессию конкретного гена во всех библиотеках EST и SAGE [4]. С помощью инструмента HTTP Gene Finder:... //CGAP NCI NIH гов /Гены /GeneFinder, некоторые организованная информация о конкретном гене можно найти, запрашивая либо уникальный идентификатор гена или ключевое слово. В имеющейся информации являются EST и SAGE vNorthern экспрессивные модели во всех доступных библиотеках, классифицированных в соответствии с их тканевого происхождения. Данные, собранные в SAGE КГПБ включают 5 библиотек тканей и 2 ксенотрансплантатов библиотеки рака желудка, а также 3 нормальные библиотеки желудка, которые были частично отличается от собранные в ГСО, упомянутых выше. S100 гены, экспрессия которых в EST и SAGE библиотеках рака желудка был одновременно и Гт в 3 раза так же, как те, в нормальном желудке были обозначены как положительные
анализ микрочипов
В настоящее время, пять микрочипов наборы данных (таблица 2), содержащие. данные из нормальных и раковых тканей желудка были доступны в GEO сайте http://www.ncpi.gov.by/. //WWW NCBI NLM NIH гов /проекты /гео /.... Набор данных GSE2669, GSE2701 и GSE3438 предоставлены Boussioutas А [11], Чэнь X [12] и Ким S [13], соответственно, были выбраны для проведения анализа микрочипов, так как эти три набора данных содержится относительно больше случаев нормальной и рака желудка (10 нормальных и 64 видов рака для Boussioutas A и др; 22 нормальных и 90 раков для Chen X; 50 нормальных и 50 раков для Ким S). Более подробную информацию о образцов и анализа микрочипов можно найти на веб-сайте GEO. Различие считают значимым при р
&л; 0.05. S100 гены, экспрессия которых была как высоко в трех группах желудка тканей рака были обозначены как положительные ones.Table 2 Microarray наборов данных рака желудка, собранных в экспрессии генов Омнибус сайт.
<й>
Случаи


Массив


пятно


Поставщик

<бр> <й>
Normal

Рак

<й>
<й>
<й>
GSE2637 страница 3 из 55 <бр> кДНК
13 K /17 K
Аггарваль др
GSE2685
8
22
Олиго- нуклеотид
~ 7.2 K
Hippo Y и др <бр> GSE2669
10
64
кДНК
~ 7.4 K
Boussioutas A и др
GSE2701
22
90
кДНК
44 K <бр> Чэнь X и др
GSE3438
50
50
кДНК
14 K
Ким S и др
Tissue Collection
Восемьдесят пациентов с раком желудка, перенесших операцию в наша больница с сентября 2004 года по март 2007 года были включены в данное исследование. Резекцию опухоли и прилегающих к нему образцы неопухолевой ткани сразу же замораживали в жидком азоте и хранили при температуре 70 ° С до экстракции РНК. Диагноз как рак желудка и нормальной слизистой оболочки желудка клинически и патологически доказана. пол пациента, возраст, размер опухоли, ТНМ стадия, глубина инвазии стенки, микроскопический подтипа, и статус метастазов в лимфатических узлах были получены из хирургических и патологических записей. Протоколы, используемые в данном исследовании, были утверждены защиты больницы прав субъектов Комитета. Пациенты, обеспечивающие свежую хирургическую ткани для исследования подписали информированное согласие.
-ПЦР
Суммарную РНК (мРНК), извлеченную рака желудка и прилегающих к нему неопухолевых тканей в соответствии с рекомендациями производителя реагента TRIzol (Invitrogen, Carlsbad , Калифорния). 1 мкг образца тотальной РНК подвергали обратной транскрипции в комплементарную ДНК (кДНК) с олиго (дТ) праймеров. Смысловой и антисмысловой праймеры для S100A3 были разработаны в соответствии с последовательностью мРНК (GenBank инвентарный номер NM_002960.1). Мы использовали амплифицировали ПЦР фрагменты различных экзонов охватывающих, чтобы предотвратить усиление загрязненной геномной ДНК. Смысловой праймер представлял собой 5'-GACCATCTGGTTCAGGTTCC-3 'и антисмысловой праймер 5'-ACATTCCCGAAACTCAGTCG-3'. Продукты ПЦР 200 п.о.. Ген домашнего хозяйства GAPDH был использован в качестве внутреннего контроля. Смысловой праймер представлял собой 5'-CCAGGTGGTCTCCTCTGACTT-3 'и антисмысловой праймер 5'-GTTGCTGTAGCCAAATTCGTTGT-3'. Продукты ПЦР 130 п.о..
Стандартную кривую получали путем измерения кроссинговер точку каждого стандартного значения (6-трехкратного анализа серийно разбавленных кДНК сердечной мышцы, в которых содержание S100A3 было относительно обильны) и черчения их против логарифмической величины концентраций. Стандартные образцы кривой были включены в каждом цикле. Количественные в режиме реального времени ОТ-ПЦР проводили с использованием призмой 7000 системы обнаружения последовательности ABI (Applied Biosystems, Foster City, CA). RT-ПЦР проводили в общем объеме 30 мкл. Реакционную смесь включен 1 × буфер, 200 мкмоль /л дезокси-рибонуклеозид трифосфатов (дНТФ) (Invitrogen), 0,3 мкмоль /л смысловыми и антисмысловыми праймерами, 1 ед Takara ExTaq HotStart Taq (Takara Biotechnology), 0,6 мкл 5 карбокси-х-родамин (ROX) эталонная краситель, и 2 мкл кДНК. Цикл ПЦР участвуют 2 минуты при 95 ° С, с последующими 40 усилительных циклов денатурации при 94 ° С в течение 30 секунд, отжиг при 58 ° С (для обнаружения GAPDH) или 55 ° C (для обнаружения S100A3) в течение 30 секунд, и удлинение при 72 ° С в течение 1 минуты. Относительное определение количества обоих S100A3 и GAPDH определяли методом сравнительного КТ (Термический цикл). Величины экспрессии мРНК S100A3 были нормализованы в соответствии с выражением GAPDH. Каждый анализ был повторен три раза, чтобы проверить результаты, а соотношение экспрессии мРНК значения желудочных раковых тканей в соседние неопухолевых тканей использовали для последующего анализа.
Статистический анализ
для непрерывных переменных, были выражены данные как средство +/- SD. Экспрессия данных генов S100 в микрочипов наборов данных были получены и различия в уровнях экспрессии между нормальными и желудочных раковых тканей определяли с помощью теста Стьюдента. Связь между относительной экспрессии соотношений S100A3 и клинических признаков анализировали с помощью теста Манна-Уитни. Все данные были проанализированы с помощью программного пакета SPSS11.0 (SPSS, Чикаго, США), а разница считается значительным, когда р &л; 0.05.
Результаты
1. Шалфей и виртуальный нозерн-блот анализ экспрессии генов S100 при раке желудка
Есть 2 SAGE библиотеки нормальной слизистой оболочки желудка и 8 SAGE библиотеки желудка раковых тканей, доступных на веб-сайте GEO (GSE545 и GSE14). Эти библиотеки были предоставлены двумя различными лабораториями [14, 15]. Надежные метки из 20 генов S100 были извлечены из сайта SAGEmap и используется для поиска данных SAGE. были обнаружены 10 генов, высоко выражена в желудочном раковых тканей в соответствии с критериями, установка > 3-кратную разницу (таблица 1). В этих 10 генов, только S100A6 и S100A10 могли быть обнаружены в нормальных тканях желудка слизистой оболочки, которые также имели верхнюю среднюю плотность в желудочном рака (865,9 кручений и 1890.5 кручений соответственно). Остальные 8 генов, в том числе S100A2, S100A3, S100A4, S100A7, S100A8, S100A9, S100A12 и S100A16, имели различную среднюю плотность в диапазоне от 2,8 до 637,0 кручений кручений, ни один из которых были выражены в нормальных тканях желудка слизистой оболочки. Никаких существенных различий в экспрессии между нормальными и раковыми тканями не могут быть найдены на S100A11, S100A14 и S100P (данные не показаны). Затем мы использовали виртуальную блоттинга для анализа экспрессии генов S100 (таблица 3). Шесть генов были подтверждены быть повышающей регуляции в желудочном раковых тканей. Положительным S100A6, S100A8 и S100A16 идентифицированы с помощью анализа SAGE было показано, не имеют существенных различий в экспрессии между нормальными и желудочных библиотек рака при проведении EST виртуальной Северной Клякса. S100A13, не обнаруживается в библиотеках SAGE, было показано, что высокий уровень экспрессии в раковых тканях желудка с помощью EST виртуальной нозерн-блоттинга. S100A3 и S100A12 не могли быть обнаружены с помощью виртуальной Northern blot.Table 3 Virtual Нозерн-блот анализа экспрессии генов S100 в норме и при желудочных библиотек рака
<й>
EST теги (ТПМ *)

SAGE теги (ТРМ) *

<й>
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
Только S100S, которые показывают положительные матчи показаны в этой таблице. * Метки на миллион;
2. микрочипов анализ экспрессии генов S100 в раке желудка
микрочипов анализа было проведено с целью дополнительной проверки избыточной экспрессии генов S100 при раке желудка. 8, 11 и 7 S100 гены могут быть найдены в GSE2669, GSE2701 и GSE3438 наборов данных соответственно (таблица 4). Оба были показаны гены S100A2 и S100A10 быть в повышающей регуляции рака желудка всех трех наборов данных. S100A3 была продемонстрирована сверхэкспрессируется при раке желудка с помощью набора данных GSE2669 и GSE2701, который не существовал в наборе данных GSE3438. S100A4, S100A6 и S100A7 Было показано, что усиливается в раке желудка только в одном наборе данных, но не существовало в двух других наборов данных. Тем не менее, экспрессия S100A8 и S100A9 не было никаких существенных различий между нормальными и раковыми тканями в наборе данных GSE2701. Дифференциальное выражение тенденция S100A12 в GSE2701 противоречит, что из анализа SAGE (таблица 1) .table 4 микрочипов анализ экспрессии генов S100 в нормальных и раковых тканей желудка
<СОР> <СОР> <СОР> <СОР> <й>
GSE3438

GSE2669

GSE2701

<й>
Нормальный *

Рак *

р


Normal *

Cancer *

р


Normal *

Рак *

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
Только S100S, которые показывают положительные матчи показаны в таблице. * Данные, извлеченные из микрочипов наборов данных; # данные не существуют в наборе данных.
Взятые вместе, 5 генов были продемонстрированы высокоэкспрессирована в раке желудка по всем трем подходам анализа силикомарганца. Они были S100A2, S100A3, S100A4, S100A7 и S100A10. Среди этих 5 генов, S100A3 был единственным, который еще не сообщалось, связаны с раком желудка ранее. Далее мы оценивали экспрессию S100A3 в желудочном раковых тканей с помощью количественной ОТ-ПЦР.
3. Проверка S100A3 избыточной экспрессии в раке желудка с помощью количественной ОТ-ПЦР
Для исследования был ли S100A3 избыточно экспрессируется при раке желудка, мы исследовали экспрессия мРНК S100A3 в желудочном раковых тканей и соответствующих соседних неопухолевых тканей у 80 больных с помощью количественной оТ-ПЦР. Относительно средний уровень экспрессии S100A3 при раке желудка было 2,52 ± 1,45 по сравнению с соседними неопухолевых тканей (р = 0,01
). Корреляция S100A3 мРНК выражений с клиническими признаками были дополнительно проанализированы. Результаты исследования показали, что экспрессия мРНК S100A3 не коррелируют с пола, возраста, размера опухоли, глубина инвазии стенки, микроскопических подтипов или узла метастаза лимфатический с статистики р > 0,05 в каждом параметре (Таблица 5). Тем не менее, мы обнаружили, что экспрессия мРНК S100A3 коррелировало с дифференцировки опухоли и опухолевой стадии-узла-метастаз. Уровни экспрессии S100A3 в хорошо и умеренно-дифференцированный опухолевых тканей оба были значительно ниже, чем в слабо дифференцированы из них (р
≪ 0,05). Выражение S100A3 в стадии TNM I и II был также ниже, чем в стадии III и IV (р
= 0,04). Все эти данные показали, что S100A3 был избыточно экспрессируется в желудочном образцов рака и могут быть связаны с дифференциацией и развитием желудочной cancer.Table 5 Корреляция экспрессии мРНК S100A3 с clinicalpathological параметрами у пациентов с карциномой желудка.
<СОР> <СОР> Переменная

экспрессии мРНК

P


<й>
Номер

N /T > 4

N /T 2-4

N /T 1-2

N /T &л; 1
<бр> <й>

ГЕНДЕРНЫЙ Male
61
11
34
9
8
0,17
Женский
19
3 <бр> 5
8 страница 2 Возраст (лет)
≪ 65
54
10
31
6
7
0,08
> 65
26 4
8
11 страница 3 Опухоль дифференциация
Well1
3
0
0
1
2
0.22a
Moderate2
33
8
7
12
6
0.03b
Poor3
44
6
32
4
2
0.01c
Размер опухоли (см)
&л; 5,0
41
6
23 страница 5 из 7
0,96
> 5,0
39
8
16
12 страница 3 Глубина стенного вторжения
слизистую оболочку submucosa1
6 страница 2 1 страница 2 из 1
0.45a
propria2
мышечная 18
6
8 4
0
0.33b
Subserosa, serosa3
56
10
34
6
6
0.72c
Stage
I + II
19 страница 2 из 7
5 страница 5 0.04
III + IV
61
12
32
12 страница 5 Микроскопические подтипов
Intestinal1
57
10
29
11
7
0.87a
Diffuse2
18
4
8
4
2
0.26b
Atypical3
5
0
2
2
1
0.21c
нет метастазов в лимфатических узлах
Да
64
11
35
11
7
0,16
Нет
16
3 4
6 страница 3 аР
: 1 VS
2; ЬР
: 2 VS
3; сП
: 1 VS
3.
Обсуждение
Хотя члены семьи S100 имеют общую структуру и в основном локализованы в определенной области хромосомы 1, все они имеют очень уникальные паттерны экспрессии в нормальной или патологической тканей. Мы систематически исследовали экспрессию членов семьи S100 в желудочном раковых тканей путем сочетания анализа SAGE, виртуальных Нозерн-блот и микрочипов данных. Сообщалось, что ошибки кросс-гибридизация может происходить в анализе микрочипов, когда сходство последовательности превышает 75%. Однако мРНК сходство последовательностей членов семьи S100 составила 4% -67%, поэтому возможность перекрестной гибридизации генов S100 на всех трех микросхемах анализируемых в настоящем исследовании, будет относительно небольшим. Кроме того, обе технологии SAGE и EST виртуальной Нозерн-блот были основаны на секвенирования ДНК и считались надежными методы оценки экспрессии генов. Объединение нескольких баз данных и аналитических подходов, упомянутых выше, возможность артефактов будет значительно уменьшена. В настоящем исследовании, 5 генов S100 были продемонстрированы быть повышающей регуляции при раке желудка путем объединения анализа, среди которых 4 гена были ранее сообщалось, что указывает на справедливость в силикомарганца стратегии анализа мы использовали в этой работе и, возможно, важную роль генов S100 в развития и прогрессирования рака желудка.
в последние годы многие члены семьи S100 было показано, что дифференциально регулируется в различных злокачественных опухолей. Хотя механизмы действия по S100S и функциональные последствия их измененной экспрессии еще предстоит определить, некоторые исследования показали, что избыточная экспрессия S100 белков показывает большое клиническое значение для диагностики и определения стадии опухолей человека, а также для прогнозирования прогноза.
сообщалось, что S100A2 была высоко выражена в немелкоклеточного рака легкого, пищевода плоскоклеточный рак гортани плоскоклеточный рак, рак яичников серозных папиллярных карцином, а также рака желудка. S100A2 Было также показано, является предиктором отдаленных метастазов и выживаемости в ранней стадии немелкоклеточного рака легкого [16]. S100A4 было установлено, что избыточно экспрессируется при раке мочевого пузыря и может быть подан как предиктор прогрессирования опухоли [17]. Многие исследования показали, что S100A7 имели повышенную экспрессию при раке молочной железы. Избыточная экспрессия S100A7 была связана с более высокой стадии TNM рака молочной железы и в эстроген рецептор-отрицательных инвазивного рака молочной железы, экспрессия S100A7 была связана с плохим исходом [18]. S100A7 избыточная экспрессия была также связана с повышенной злокачественности рака молочной железы, которое может происходить за счет стимуляции активности Jab1. Кроме того, S100A10 был идентифицирован как активируемых гена в плоскоклеточного немелкоклеточного рака легкого и пищевода плоскоклеточный рак с помощью микрочипов технологии. Все эти 4 гена S100 также показано, что в upregulaetd рака желудка ранее [9, 10], которое было дополнительно подтверждено в данной работе.
Гены S100 может быть подавлена ​​в некоторых других видов рака. Например, был смирен выражена S100A6 при раке предстательной железы, которые могут быть связаны с промотору гиперметилирование S100A6. Другим примером может служить S100A2. Он имел пониженную экспрессию в простаты и рак ротовой полости и рассматривается в качестве потенциального супрессоров опухоли. S100A2 может взаимодействовать с C-концом P53 и затем повысить транскрипционной активности р53. Это взаимодействие клеточного цикла зависит от p53-S100A2 может посредничать ингибирующий эффект S100A2 на рак. Эти результаты свидетельствуют о том, что гены S100 могут играть разные роли в процессе развития различных видов рака.
S100A3, белок, коррелировала с развитием фолликула волос, было доказано, что избыточно экспрессируется в опухолях. Например, уровни экспрессии белков S100A3 значительно различались в ткани астроцитов опухоли по отношению к типам опухолей и сортов [19]. Настоящая работа подтвердила впервые, что S100A3 был активируемых при раке желудка и связанного с плохой дифференциации и более высокой стадии TNM из клеток рака желудка. Тем не менее, роль S100A3 в дифференциации и прогрессии рака желудка, необходимого для дальнейшего изучения.
Заключение
Наша работа предположил, что при анализе силикомарганца является действенной стратегией для обнаружения дифференциально выраженных генов при раке желудка, и S100A3 был роман гиперэкспрессия гена в клетках рака желудка и может играть важную роль в процессе дифференциации и прогрессии рака желудка.
Notes
Джи Лю, Сюэ Ли, Гуан-Long Dong внесли одинаковый вклад в эту работу.
Сокращения
SAGE:
последовательный анализ экспрессии генов


EST:
Выраженный Последовательность тегов


CGAP: <бр> Рак Геном Анатомия проекта


GEO:
Gene Expression Omnibus


RT-PCR:
ПЦР с обратной транскрипцией .


декларациях
Благодарности
Эта работа была поддержана Национальным фондом естественных наук Китая (грант № 30670970). Мы благодарны Yanglin Pan за отличное руководство в процессе эксперимента.
Конкурирующими интересами
Авторы заявляют, что у них нет конкурирующих интересов.

• Метилентетрагидрофолатредуктазы C677T полиморфизм у пациентов с желудка и колоректального рака в корейской по…
• Качество жизни у пациентов с раком желудка: перевод и психометрических оценки иранской версии EORTC QLQ-STO22