【摘 要】
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目的 通过胃癌差异基因表达谱提供的信息鉴定用于识别胃癌分化程度的分子标志物.方法 从本实验室前期所建立的胃癌Oligo基因芯片数据库中选取15份胃癌全基因组表达谱芯片数据
【机 构】
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北京肿瘤医院暨北京市肿瘤防治研究所肿瘤分子生物学实验室
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划);
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目的 通过胃癌差异基因表达谱提供的信息鉴定用于识别胃癌分化程度的分子标志物.方法 从本实验室前期所建立的胃癌Oligo基因芯片数据库中选取15份胃癌全基因组表达谱芯片数据,包括9份低分化胃癌和6份高分化胃癌标本数据,采用生物信息学分析方法BAGEL和k-TSP筛选配对的分类器,用于识别肿瘤的分化程度.随后采用ROC曲线对所筛选的特征分子标志物的分类敏感度和特异度进行判断,鉴定具有最强分类能力的分类器.选取北京肿瘤医院30份胃癌组织标本,包括22份低分化胃癌和8份高分化胃癌标本,采用实时荧光定量PCR对所鉴定的分类器进行验证.结果 利用胃癌分化差异基因表达谱数据,采用BAGEL分析方法筛选出了121个表达变化大于2倍的差异表达基因(FC＞2.0,P＜0.001),并在此基础上进一步采用k-TSP分析方法获得了3组用于区分胃癌高低分化程度的胃癌特征基因,包括MYLIP和TMPRSS3,ZNF266和TM4SF1以及SNAI2和CNFN.ROC曲线结果显示,SNAI2和CNFN组合基因对胃癌标本的分化程度进行判断具有最高的分类敏感度(100%)和特异度(100%),其AUC达到1,其他两组分类器则分别为0.981和0.963.实时荧光定量PCR结果显示,在22份低分化胃癌标本中,18份标本(82%)的SNAI2的表达水平高于CNFN;在8份高分化胃癌标本中,6份标本(75%)的SNAI2的表达水平低于CNFN.结论 SNAI2和CNFN在不同分化程度胃癌中具有特定的表达模式,并且两者的表达水平呈现负相关趋势,提示SNAI2和CNFN组合可能作为判断胃癌分化程度的分子标志物.
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