基于基因表达谱数据分析来挖掘接受放疗和放化疗的子宫颈癌样本中的关键基因

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宫颈癌是排在乳腺癌后的妇女第二大生殖系统恶性肿瘤,在导致女性的死亡因素中位列第四[1,2]。在2012年,大约有52万8千妇女患宫颈癌,26万6千人死于该病[2]。其中80%左右的宫颈癌患者都在发展中国家[3]。放疗和放化疗是宫颈癌患者重要的治疗手段[4,5]。在过去的十年,放疗和放化疗在宫颈癌上的治疗正逐渐引起大家的研究兴趣[6,7]。放疗相比于手术而言带来了相似的生存结果,但是也不可避免地带来一些副作用,比如性功能的紊乱等[8]。顺铂联合同步放疗是目前局部晚期宫颈癌的标准治疗模式[9]。据文献报道顺铂同步放化疗疗效优于单纯放疗[10]。同步放化疗相比单纯放疗的优势在一些随机临床试验中已经获得证实[11],例如,绝对的改善了患者的总生存率和显著减少了局部复发率[12,13]。无论如何,很少有研究来观察这些治疗的基因反应性。在这个研究中,我们调查研究经过放疗和放化疗的官颈癌患者的基因芯片表达谱数据来分析放化疗背后潜在的分子机制。筛选出放化和放化疗之间的差异表达基因,预测差异表达基因可能具有的功能。我们通过构建蛋白-蛋白互作网络(PPI),构建转录因子-差异表达基因(TF-DEG)可视化调控网络以及构建miRNA-差异表达基因(miRNA-DEG)调控网络挖掘在放化疗治疗中的宫颈癌样本中的关键基因。目的:宫颈癌在妇女中有着较高的发病率和死亡率,放疗和放化疗是其治疗的重要手段。这个研究目的是挖掘接受放疗和放化疗的宫颈癌样本中的差异表达基因。方法:先由基因表达综合数据库(GEO)中下载GSE3578基因芯片数据,其包含了 20例单纯放疗患者以及19例同步放化疗治疗患者的官颈癌标本。用R语言的siggenes包筛选差异表达基因(DEGs)。由Cytoscape软件构建蛋白质相互作用网络(PPI)可视图。利用Cytoscape及MCODE插件挖掘和构建子网络模块,对子网络模块的功能进行分析。使用Cytoscape软件做图,分别得到上调、下调差异表达基因的转录因子-差异表达基因以及miRNA-差异表达基因可视化的调控网络,并分析预测其潜在可能的分子机制。结果:总共从同步放化疗组患者的宫颈癌样本中筛选出22个上调表达基因和181个下调表达基因。对这些上调和下调的差异表达基因进行基因本体功能分析以及通路富集分析。一个涉及ZNF449和ZNF673基因的模块从下调基因的蛋白-蛋白互作网络中挖掘出来。在TF-DEG调控网络中,GATA3(由SP1基因调控)既是转录因子,同时也发生了显著下调表达,而我们发现上调的CDK6基因则受多个转录因子(例如 GATA3)调控。在miRNA-DEG调控网络中,Hsa-miR-17,hsa-miR-34a,hsa-miR-124,has-miR-1185-2-3p,hsa-1185-1-3p,and hsa-1et-7f-2-3p被证实为关键miRNA。结论:同步放化疗相比单纯放疗治疗宫颈癌更敏感可能通过这些分子机制。
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