Il-Profling tal-Espressjoni tal-Ġene f'diversi stadji Tiżvela Ġeni Potenzjali U Mogħdijiet Kritiċi fil-Kanċer tal-Kliewi

Astratt

Il-kanċer huwa fost il-marda kumplessa ħafna u l-karċinoma taċ-ċelluli tal-kliewi hija s-sitt kawża ewlenija tal-mewt tal-kanċer. Biex nifhmu mard kumpless bħall-kanċer, id-dijabete, u mard tal-kliewi, dejta b'rendiment għoli hija ġġenerata fuq skala kbira u għenet fir-riċerka u l-avvanz dijanjostiku. Madankollu, l-iżvelar ta 'informazzjoni sinifikanti minn datasets kbar bħal dawn għall-fehim komprensiv u minuta tal-fenotipi taċ-ċelluli u l-patofiżjoloġija tal-mard jibqa' sfida trivjali, u wkoll l-avvenimenti molekulari li jwasslu għall-bidu u l-progressjoni tal-mard mhumiex mifhuma tajjeb. B'dan il-għan, ġabarna settijiet ta 'dejta tal-espressjoni tal-ġeni minn settijiet ta' dejta disponibbli pubblikament li huma għal żewġ stadji differenti (I u II) għall-karċinoma taċ-ċelluli renali, id-databases TCGA u cBioPortal ġew utilizzati għall-fehim tar-rilevanza klinika. F'dan ix-xogħol, applikajna approċċ komputazzjonali biex niżvelaw il-ġeni espressi b'mod differenzjali, u n-netwerks tagħhom għall-mogħdijiet arrikkit. Abbażi tar-riżultati tagħna, nikkonkludu li fost il-mogħdijiet l-aktar mibdula b'mod dominanti għall-karċinoma taċ-ċelluli renali, hemm PI3K-Akt, Foxo, endocytosis, MAPK, Tight junction, mogħdijiet ta 'interazzjoni tar-riċettur taċ-ċitokini taċ-ċitokini u s-sors ewlieni ta' alterazzjoni għal dawn il-mogħdijiet huma MAP3K13, CHAF1A, FDX1, ARHGAP26, ITGBL1, C10orf118, MTO1, LAMP2, STAMBP, DLC1, NSMAF, YY1, TPGS2, SCARB2, PRSS23, SYNJ1, CNPPD1, PPP2R5E. F'termini ta 'sinifikat kliniku, hemm numru kbir ta' ġeni espressi b'mod differenzjat li jidher li qed ikollhom rwoli kritiċi fis-sopravivenza.

Ikklikkja hawn biex tkun taf lil Herba Cistanche u l-benefiċċji ta' Cistanche

Introduzzjoni

Karċinoma taċ-ċelluli renali (RCC) hija l-aktar tip komuni ta 'kanċer tal-kliewi fl-adulti, responsabbli għal madwar 90-95 fil-mija tal-każijiet u hija waħda mill-kawżi ewlenin ta' mewt mill-kanċer. L-okkorrenza tagħha turi predominanza prinċipalment maskili fuq in-nisa bi proporzjon ta '1.5:1. RCC, kanċer tal-kliewi joriġina fil-kisja tat-tubuli konvoluti prossimali li huwa l-parti tat-tubi żgħar ħafna fil-kliewi u jittrasporta l-awrina primarja1,2. Id-dejta b'rendiment għoli tinħoloq fuq skala kbira biex tifhem mard kumpless bħall-kanċer, u għenet fir-riċerka u l-avvanz dijanjostiku3–6. Madankollu, l-estrazzjoni ta 'għarfien utli minn settijiet ta' data vasti bħal dawn għal fehim sħiħ u dettaljat tal-fenotipi taċ-ċelluli u l-patofiżjoloġija tal-mard jibqa 'kompitu diffiċli, u l-avvenimenti molekulari li jikkontribwixxu għall-bidu u l-progressjoni tal-mard għadhom mifhuma ħażin7-9. L-avvanz tal-perjodu ta 'wara l-ġenomika rriżulta f'ammont kbir ta' "dejta kbira" fix-xjenzi bijoloġiċi, li wassal għal numru kbir ta 'applikazzjonijiet interdixxiplinarji f'dawn l-aħħar deċennji5,10. Diversi databases bijoloġiċi fihom diversi tipi ta' settijiet ta' dejta. TCGA, li ġejja, nephrosis, u GEO (gene expression omnibus) huma l-aktar bażijiet ta' data użati fix-xjenzi bijoloġiċi11. Dawn id-databases prinċipalment GEO jaħżnu ammonti vasti ta 'settijiet ta' dejta relatati mal-kanċer, id-dijabete, u problemi bijoloġiċi oħra8,12-16.

L-identifikazzjoni ta 'tipi ta' tumuri patoġenetikament distinti toħloq sfida sinifikanti fit-trattament ta 'mard kumpless (speċjalment kanċer)17-19. It-titjib fil-klassifikazzjoni tat-tumur dejjem jgħin fit-titjib tal-approċċi terapewtiċi20,21. F'terapija speċifika għal mira, l-effettività tista 'tiġi massimizzata filwaqt li t-tossiċità titnaqqas bl-użu ta' klassifikazzjoni msaħħa. Biex taċċessa settijiet ta' dejta bijoloġiċi minn dawn id-databases qabel, intużaw varjetà ta' għodod/approċċi. Għall-klassifikazzjoni molekulari tal-kanċer Golub TR et al., 22 qasmu l-klassifikazzjoni tal-kanċer f'żewġ sfidi skoperta tal-klassi u tbassir tal-klassi.

Diversi onkoġeni u ġeni li jrażżnu t-tumur li jinbidlu fl-RCC, li jirriżultaw f'disregolazzjoni tal-mogħdija, jeħtieġ li jiġu identifikati u investigati aktar23-25. In-numru tal-kopji, is-sekwenzjar tal-ġeni, il-mudell tal-espressjoni, u l-metilazzjoni fl-RCC primarju huma kollha toroq possibbli biex jintlaħaq dan il-għan. Bi skoperti kontinwi fit-teknoloġija omics, l-applikazzjoni ta 'markaturi molekulari għal dijanjosi bikrija u pronjosi jistħoqqilha aktar attenzjoni1,2,26-30.

Aħna għażilna s-sett tad-dejta RCC b'kampjuni minn żewġ stadji (stadji I u II) biex nifhmu kif ivarjaw il-mudelli tal-espressjoni tal-ġeni u kif mudelli tal-espressjoni tal-ġeni mibdula jwasslu għal bidliet possibbli fil-funzjonijiet dedotti rispettivi bħala bidliet tal-istadju tat-tumur I sa II u minn pjattaformi Affymetrix. (U133A sa U133B). Stadji differenti tal-kanċer jgħinu biex jiddeskrivu fejn jista’ jinstab il-kanċer, sa fejn infirex, u jekk hux qed jaffettwa partijiet oħra tal-ġisem31–33. It-tessut b'saħħtu ġeneralment ikun fih ħafna tipi differenti ta 'ċelluli raggruppati. Jekk il-kanċer jidher simili għal tessut b'saħħtu u fih gruppi ta 'ċelluli differenti, jissejjaħ tumur differenzjat jew ta' grad baxx u meta t-tessut tal-kanċer jidher differenti ħafna mit-tessut b'saħħtu, jissejjaħ tumur differenzjat ħażin jew ta 'grad għoli. Il-grad tal-kanċer jista' jgħin lill-kliniċista jbassar kemm se jinfirex malajr il-kanċer. B'mod ġenerali, iktar ma jkun baxx il-grad tat-tumur, aħjar tkun il-pronjosi. Tipi differenti ta 'kanċer għandhom metodi differenti biex jiġu assenjati l-gradi tal-kanċer 7,34–37. B'mod ġenerali, huwa diffiċli ħafna li jinstabu l-biċċa l-kbira tal-kanċer fi stadju bikri u għalhekk l-enfasi ewlenija kienet fuq l-esplorazzjoni tal-alterazzjonijiet tal-mudell tal-espressjoni tal-ġeni u l-konsegwenzi funzjonali tagħhom aktar biex tiġi evitata preġudizzju, aħna inkorporaw id-dataset TCGA wkoll li għandu l-kampjuni mill- gradi.

Hawnhekk, għażilna sett ta 'dejta minn omnibus tal-espressjoni tal-ġeni (GEO) fejn il-kampjuni huma minn bnedmin b'żewġ stadji tat-tumur (I u II). Aħna organizzajna l-kampjuni fl-ordni bħal stadju I normali kontra tumur u stadju II normali kontra tumur għall-pjattaformi Affymetrix U133A u U133B u analizzajna l-kampjuni tat-tumur li jikkonċernaw il-kontrolli rispettivi tagħhom (kampjun normali tal-istess stadju) għall-alterazzjonijiet tal-espressjoni tal-ġeni u evolviet funzjonijiet biż-żieda fil-perċentwali tat-tumur. Ibbażat fuq ix-xogħol tagħna, aħna nikkonkludu li irrispettivament mill-istadju tat-tumur PI3K-Akt, Foxo, endocytosis, MAPK, Tight junction, mogħdijiet ta 'interazzjoni tar-riċettur cytokine-cytokine, u s-sors ewlieni ta' alterazzjoni għal dawn il-mogħdijiet huma MAP3K13, CHAF1A, FDX1, ARHGAP26 , ITGBL1, C10orf118, MTO1, LAMP2, STAMBP, DLC1, NSMAF, YY1, TPGS2, SCARB2, PRSS23, SYNJ1, CNPPD1, PPP2R5E. Barra minn hekk, studjajna wkoll is-sinifikat kliniku u osservajna li hemm numru kbir ta 'ġeni espressi b'mod differenzjat li jidher li għandhom rwoli kritiċi fis-sopravivenza bħal ARHGAP6, TGM4, CD248, SLC13A3, EPO, PARD6A, CLCA2, UBE2S, ERAL1 , FGFR1, MRVI1, DYNC1I2, CDCA7.

Suppliment Cistanche

Diskussjoni

Il-karċinoma taċ-ċelluli renali hija waħda mill-aktar kanċers komuni, u hija waħda mill-kawżi ewlenin tal-mewt tal-kanċer14,15,41. F'termini ta' terapija u dijanjosi, ir-riżultati terapewtiċi u kliniċi jvarjaw bejn l-individwi b'xebh saħansitra mill-qrib fil-karatteristiċi kliniċi u patoloġiċi (tip ta' tumuri, gradi, u stadji) u minkejja sforzi tremendi biex jiġu identifikati bijomarkaturi molekulari (pronjostiċi u tbassir) u bi preċiżjoni mtejba. meta mqabbla ma’ tbassir kliniċi u patoloġiċi, ġew introdotti biss ftit testijiet molekulari fil-prattika onkoloġika29. Għalhekk huwa importanti li wieħed jifhem u jisfaxxa livelli differenti (bħal mudell ta 'espressjoni tal-ġeni, epiġenetika, espressjoni ta' proteini) ta 'diversitajiet fil-kanċer42,43. Ġbarna s-sett tad-dejta ppubblikat qabel għal dan il-għan u wettaqna studju dettaljat u preċiż li jvarja minn profili tal-espressjoni tal-ġeni għal bidliet funzjonali, inklużi netwerks mapep mid-database tan-netwerk tal-proteini umani.

Ix-xogħol tagħna jwassal għall-konklużjoni li irrispettivament mill-istadju tat-tumur PI3K-Akt, Foxo, endocytosis, MAPK, Tight junction, mogħdijiet ta 'interazzjoni cytokine-cytokine riċettur, u s-sors ewlieni ta' alterazzjoni għal dawn il-mogħdijiet huma MAP3K13, CHAF1A, FDX1, ARHGAP26, ITGBL1, C10orf118, MTO1, LAMP2, STAMBP, DLC1, NSMAF, YY1, TPGS2, SCARB2, PRSS23, SYNJ1, CNPPD1, PPP2R5E. Netwerks ta 'DEGs għall-mogħdijiet arrikkit juru li hemm numru kbir ta' ġeni minn ftit mogħdijiet speċifiċi li huma mibdula bħal mogħdijiet ta 'sinjalazzjoni Ras, sistemi immuni, mogħdijiet Wnt, hippo, u Akt Hawnhekk, aħna nosservaw li mogħdijiet kritiċi mibdula f'RCC huma wnt, hippo, regolazzjoni ta 'ċitoskeletru ta' actin, ECM, infezzjoni u infjammazzjoni, mogħdijiet metaboliċi, u aktar relatati mal-kanċer. Min-netwerk immappjat, aħna nosservaw li l-ġeni konnessi ħafna jiddeduċu l-mogħdijiet potenzjali, jew fi kliem ieħor il-ġeni l-ogħla klassifikati bbażati fuq il-konnettività jirreferu għal dawk il-mogħdijiet li huma direttament jew indirettament assoċjati jew ma 'RCC jew tipi oħra ta' kanċer.

F'termini ta 'sinifikat kliniku, ħares lejn ir-rata ta' mutazzjonijiet għall-ġeni l-ogħla klassifikati (ibbażat fuq bidla darbiet) u s-sopravivenza tal-pazjenti għal bidliet fl-espressjoni tal-ġeni, bi plots Kaplan-Meier li jindikaw sinifikat kliniku. Aħna nikkonkludu li numru kbir ta 'ġeni espressi b'mod differenzjat għandhom tendenza li jkunu potenzjalment importanti f'termini ta' sopravivenza, b'ARHGAP6, TGM4, CD248, SLC13A3, EPO, PARD6A, CLCA2, UBE2S, ERAL1, FGFR1, MRVI1, DYNC1I2, CDCA7 fost il-ġeni magħżula. . Bl-użu tas-settijiet tad-dejta disponibbli pubblikament, investigajna l-profil tal-espressjoni tal-ġeni għall-karċinoma taċ-ċelluli renali. Ix-xogħol preċedenti ffoka fuq ġeni u mogħdijiet magħżula. Hawnhekk, investigajna l-lista ta 'mogħdijiet kritiċi u l-ġeni li jidhru li huma klinikament sinifikanti ħafna fil-każ ta' karċinoma taċ-ċelluli renali. Dawn il-ġeni klinikament sinifikanti jwasslu għal alterazzjoni potenzjali fil-mogħdijiet ta 'interazzjoni PI3K-Akt, volpi, endoċitożi, MAPK, tight junction, u cytokine-cytokine riċettur. Ix-xogħol tagħna se jgħin fid-dijanjosi ta 'pazjenti bil-karċinoma taċ-ċelluli renali għaliex hawnhekk, ippreżentajna l-ġeni espressi b'mod differenzjat, il-mogħdijiet dedotti tagħhom, u l-impatt kliniku tal-ġeni selettivi. Peress li s-sejba tagħna hija minn perspettiva ġenerali inkluża rilevanza klinika, dan l-istudju se jgħin fil-futur għad-dijanjostika wkoll.

Dan ix-xogħol jidher ukoll li huwa aktar uniku meta mqabbel mal-istudju preċedenti li potenzjalment esplorajna l-gradi I u II ta 'RCC u esplorajna aktar ir-rilevanza klinika. It-tessut b’saħħtu ġeneralment ikun fih ħafna tipi differenti ta’ ċelluli miġbura flimkien u jekk il-kanċer jidher simili għal tessut b’saħħtu u fih gruppi ta’ ċelluli differenti, jissejjaħ tumur differenzjat jew ta’ grad baxx meta t-tessut kanċeruż jidher differenti ħafna mit-tessut b’saħħtu, jissejjaħ bħala tumur differenzjat ħażin jew ta’ grad għoli. Il-grad tal-kanċer jista' jgħin lill-kliniċista jbassar kemm se jinfirex malajr il-kanċer. B'mod ġenerali, iktar ma jkun baxx il-grad tat-tumur, aħjar tkun il-pronjosi. Tipi differenti ta 'kanċer għandhom metodi differenti biex jassenjaw il-gradi tal-kanċer 7,34-37 u l-istadji differenti tat-tumur jistgħu jgħinu biex jiddeskrivu s-severità, il-veloċità tal-propagazzjoni tat-tumur, u l-impatt tagħha fuq l-organi l-oħra31-33. B'mod ġenerali, huwa diffiċli ħafna li tiskopri l-biċċa l-kbira tal-kanċer fi stadju bikri u għalhekk l-enfasi ewlenija kienet fuq l-esplorazzjoni tal-alterazzjonijiet tal-mudell tal-espressjoni tal-ġeni u l-konsegwenzi funzjonali tagħha aktar biex tiġi evitata l-preġudizzju, inkorporajna s-sett tad-dejta TCGA wkoll li għandu l-kampjuni minn il-gradi kollha. Barra minn hekk, investigajna wkoll l-espressjoni ta 'dawn il-ġeni klinikament rilevanti billi nużaw l-atlas tal-proteini 44-48. Aħna nosservaw li ħafna minn dawn il-ġeni huma espressi fil-każ ta 'RCC u jaġixxu bħala bijomarkaturi u TGM4 u GGN biss ma ġewx espressi. Dan l-istudju se jkun pass importanti fil-fehim tal-propagazzjoni tat-tumur fl-istadju bikri u wkoll se jkun ta 'għajnuna għall-aspetti kliniċi.

Citsanche tubulosa

Metodi

Hawnhekk, is-sett tad-dejta GSE6344 intuża għall-istudju li fih il-kampjuni tal-istadju I u II tal-espressjoni tal-ġeni għall-kanċer tal-kliewi tat-tumur30,38. Fl-ewwel pass, għażilna s-sett tad-dejta tal-espressjoni mhux ipproċessat GSE6344 u pproċessajna sakemm inkisbu n-normalizzazzjoni u l-valuri log2 tal-ġeni kollha mmappjati, kif muri fil-Figura 1a tal-fluss tax-xogħol. Dawn l-40 kampjun f'dan is-sett tad-dejta kienu 5 normali u 5 tumur għal żewġ stadji I u II minn pjattaformi U133A u U133B. Aħna qabbilna l-kampjuni tat-tumur ma 'kampjuni standard tal-istadji u l-pjattaformi rispettivi għall-analiżi tal-espressjoni tal-ġeni differenzjali, li wasslu għal erba' listi DEGs.

Fil-qosor, il-passi bażiċi involuti fl-istudju kollu huma l-ipproċessar tal-fajl mhux maħdum, il-kalkolu tal-intensità u n-normalizzazzjoni. Għan-normalizzazzjoni49-51, GCRMA52-56, RMA, u EB huma l-aktar approċċi użati b'mod komuni. Hawnhekk, użajna EB għan-normalizzazzjoni tal-intensità mhux ipproċessata. Wara n-normalizzazzjoni, nipproċedu għall-għan tagħna li huwa li nifhmu l-mudelli tal-espressjoni tal-ġeni14,57 u l-funzjonijiet inferiti tagħhom57,58.

Biex tħejji l-lista ta 'DEGs u analiżi, għandna l-kodiċijiet inkorporati tagħna. Il-kampjuni tpoġġew f'żewġ gruppi bħal COVID-19 pożittivi u negattivi u mbagħad kampjuni normali u tat-tumur. Il-kriterji tal-għażla tqiegħdu mill-bidla tat-tinja u l-valuri p li ġew ikkalkulati u għall-għażla tal-ġeni kif espress b'mod differenzjat il-limitu tal-bidliet tat-tinja u l-valuri p applikati kienu ± 2 u 0.05, rispettivament u imbagħad id-database KEGG59–61 intużaw għall-analiżi tal-mogħdija u li għaliha hemm iddisinjat il-kodiċi tagħna62. Fil-qosor, għal tbassir tal-espressjoni tal-ġeni differenzjali u analiżi statistika, ġew applikati funzjonijiet MATLAB2017 (eż., il-biċċa l-kbira matte), u aktar għal analiżi tal-mogħdija, użajna database KEGG6162-65.

Għall-ġenerazzjoni tan-netwerk DEGs, FunCoup2.066 intuża għan-netwerks kollha matul ix-xogħol, u cytoscape67 intuża għall-viżwalizzazzjoni tan-netwerk. Għal ħafna mill-kodifikazzjoni u l-kalkoli tagħna, MATLAB intuża 62-65. Barra minn hekk, id-database FunCoup2.066 u Cytoscape u l-applikazzjonijiet tagħha68 intużaw għall-viżwalizzazzjoni tan-netwerk biex jifhmu n-netwerk u l-konnettività tal-ġeni fi ħdan in-netwerk tad-DEGs69,70. Il-kunċett bażiku tad-database tan-netwerk FunCoup huwa li tbassar erba 'klassijiet differenti ta' assoċjazzjonijiet ta 'akkoppjar funzjonali bħal kumplessi ta' proteini, interazzjonijiet fiżiċi proteina-proteina, mogħdijiet metaboliċi u ta 'sinjalazzjoni66. Il-kodiċijiet MATLAB 2017b u l-kodiċi tal-linja tal-kmand intużaw għall-plottjar fil-futur u waqt l-analiżi. Għall-analiżi tal-livell tan-netwerk bħan-numru ta 'konnettività għal kull ġene u l-ġeni li jappartjenu għal numri differenti ta' mogħdijiet, il-kodiċijiet inkitbu f'MATLAB u finalment, ġie plottjat ukoll mill-kodiċijiet miktuba f'MATLAB64,65. Għat-tpinġija tad-dijagramma Venn, intuża web server liberament disponibbli 72–74.

Kapsuli Cistanche

Konklużjonijiet

Ibbażat fuq is-sejbiet tagħna, nikkonkludu li PI3K-Akt, Foxo, endocytosis, MAPK, Tight junction, u mogħdijiet ta 'interazzjoni tar-riċetturi taċ-ċitokini huma fost il-mogħdijiet l-aktar komuni mibdula fil-karċinoma taċ-ċelluli tal-kliewi u li MAP3K13, CHAF1A, FDX1, ARHGAP26, ITGBLf181. , MTO1, LAMP2, STAMBP, DLC1, NSMAF, YY1, TPGS2, SCARB2, PRSS23, SYNJ1, CNPPD1, u PPP2R5E huma s-sorsi ewlenin ta 'alterazzjoni għal dawn il-mogħdijiet. Wnt, hippo, kontroll taċ-ċitoskeletru actin, ECM, infezzjoni u infjammazzjoni, mogħdijiet metaboliċi u oħrajn relatati mal-kanċer huma fost l-aktar mogħdijiet importanti mibdula fl-RCC. ARHGAP6, TGM4, CD248, SLC13A3, EPO, PARD6A, CLCA2, UBE2S, ERAL1, FGFR1, MRVI1, DYNC1I2, CDCA7 huma wħud mill-ġeni li ġew magħżula wara studju ta 'sopravivenza.

Referenzi

1. Cairns, P. Karċinoma taċ-ċelluli renali. Cancer Biomark 9, 461–473 (2010).

2. Hsieh, JJ et al. Karċinoma taċ-ċelluli renali. Nat. Dun Dis. Primers. 3, 1–19 (2017).

3. Swanton, C. Evoluzzjoni tal-kanċer: Il-fruntiera finali tal-mediċina ta 'preċiżjoni. Ann. Oncol. 25, 549–551 (2014).

4. Hiley, C., de Bruin, EC, McGranahan, N. & Swanton, C. Id-deċifrar ta 'eteroġeneità intratumor u akkwist temporali ta' avvenimenti tas-sewwieq biex jirfinaw il-mediċina ta 'preċiżjoni. Ġenoma Biol. 15, 453 (2014).

5. Werner, HMJ, Mills, GB & Ram, PT Bijoloġija tas-sistemi tal-kanċer: ħarsa lejn il-futur tal-kura tal-pazjent. Nat. Dun Clin. Oncol 11, 167–176 (2014).

6. Wang, E. Fehim ta 'alterazzjonijiet ġenomiċi fil-ġenomi tal-kanċer bl-użu ta' approċċ ta 'netwerk integrattiv. Kanċer Lett. 340, 261–269 (2013).

7. Hanahan, D. & Weinberg, RA Marki tal-kanċer: Il-ġenerazzjoni li jmiss. Ċellula 144, 646–674 (2011).

8. Wang, Y. et al. Profili ta 'espressjoni tal-ġeni biex ibassru metastasi mill-bogħod ta' kanċer tas-sider primarju negattiv għan-nodi limfatiċi. Lancet 365, 671–679 (2005).

9. Gaulton, KJ et al. Mapping multa ġenetika u annotazzjoni ġenomika. Nat. Genet. 47, 1415–1425 (2015).

10. Hornberg, JJ, Bruggeman, FJ, Westerhof, HV & Lankelma, J. Cancer: A systems biology disease. Biosystems 83, 81–90 (2006).

11. Yuan, Y. et al. AssessingClinicalUtilityCancerGenomicProteomicDatTumorTypes2014NatBiotech. Nat. Bijoteknoloġija. 1–11 (2014). https://doi.org/10.1038/nbt.2940

12. Li, B. & Li, JZ Qafas ġenerali għall-analiżi subklonali tat-tumur bl-użu ta 'array SNP u data ta' sekwenzar tad-DNA. Ġenoma Biol. 15, 473 (2014). https://doi.org/10.1186/s13059-014-0473-4

13. Rybak, AP, Bristow, RG & Kapoor, A. Ċelloli staminali tal-kanċer tal-prostata: jiddeċifraw l-oriġini u l-mogħdijiet involuti fit-tumuriġenesi u l-aggressjoni tal-prostata. Oncotarget 6, 1900–1919 (2015).

14. Lapointe, J. et al. Il-profil tal-espressjoni tal-ġeni jidentifika sottotipi klinikament rilevanti tal-kanċer tal-prostata. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 101, 811–816 (2004).

15. Roth, RB et al. L-analiżi tal-espressjoni tal-ġeni jiżvelaw relazzjonijiet molekulari fost 20 reġjun tas-CNS tal-bniedem. Newroġenetika 7, 67-80 (2006).

16. Ko, J.-H. et al. Il-profil tal-espressjoni tal-ġeni tal-kanal tal-joni jbassar riżultati kliniċi fil-kanċer tas-sider. Mol. Kanċer 12, 106 (2013).

17. Aparicio, S. & Mardis, E. Eteroġeneità tat-tumur: is-sekwenzjar tal-ġenerazzjoni li jmiss itejjeb il-veduta mill-mikroskopju tal-patologu. Ġenoma Biol. 15, 463 (2014). https://doi.org/10.1186/s13059-014-0463-6

18. Navin, NE Evoluzzjoni tat-tumur b'reazzjoni għall-kimoterapija: Fenotip versus ġenotip. Cell Rep. 6, 417–419 (2014).

19. Strandmann, von, EP, Reinartz, S., Wager, U. & Müller, R.,. Interazzjonijiet taċ-ċelluli tumuri u ospitanti fil-kanċer tal-ovarji: Mogħdijiet għall-falliment tat-terapija. Xejriet Kanċer 3, 137–148 (2017).

20. Yap, TA, Swanton, C. & de Bono, JS Personalizzazzjoni tal-prevenzjoni u t-terapija tal-kanċer tal-prostata: Huma bijomarkaturi klinikament kwalifikati fl-Orizzont? EPMA J. 3, 3 (2012).

21. Jia, Z. et al. Dijanjosi tal-kanċer tal-prostata bl-użu ta 'ġeni espressi b'mod differenzjali fl-istroma. Can. Res. 71, 2476–2487 (2011).

22. Golub, TR Klassifikazzjoni molekulari tal-kanċer: Skoperta tal-klassi u tbassir tal-klassi permezz ta 'monitoraġġ tal-espressjoni tal-ġeni. Science 286, 531–537 (1999).

23. Vogelstein, B. & Kinzler, KW Ġeni tal-kanċer u l-mogħdijiet li jikkontrollaw. Nat. Med. 10, 789–799 (2004).

24. Murai, M. & Oya, M. Karċinoma taċ-ċelluli renali: Etjoloġija, inċidenza u epidemjoloġija. Curr. Opinja. Urol. 14, 229–233 (2004).

25. Terris, M., Klaassen, Z. & Kabaria, R. Karċinoma taċ-ċelluli renali: Rabtiet u riskji. IJNRD 45. https://doi.org/10.2147/IJNRD.S75916 (2016).

26. Tiwari, P., Kumar, L., Singh, G., Seth, A. & Tulkar, S. Kanċer taċ-ċelluli renali: Profil klinikopatoloġiku u riżultati ta 'sopravivenza. Indjan J. Med. Pediatr. Oncol. 39, 23 (2018).

27. Navai, N. & Wood, CG Fatturi ta 'riskju ambjentali u modifikabbli fil-karċinoma taċ-ċelluli renali. Urol. Oncol. 30, 220–224 (2012).

28. Maruschke, M. et al. Profiling ta 'espressjoni ta' karċinoma metastatika taċ-ċelluli renali bl-użu ta 'analiżi ta' arrikkiment tas-sett tal-ġeni. Int. J. Urol. 21, 46–51 (2013).

29. Gerlinger, M. et al. Arkitettura ġenomika u evoluzzjoni ta 'karċinomi taċ-ċelluli tal-kliewi taċ-ċelluli ċari definiti minn sekwenzar multireġjonali. Nat. Genet. 46, 225–233 (2014).

30. Tun, HW et al. Firma tal-mogħdija u differenzjazzjoni ċellulari f'karċinoma taċ-ċelluli tal-kliewi taċ-ċelluli ċari. PLoS ONE 5, e10696 (2010).

31. Cheung, KJ & Ewald, AJ Rotta kollettiva għall-metastasi: Żrigħ minn raggruppamenti ta 'ċelluli tat-tumur. Science 352, 167–169 (2016).

32. Jackson, T., Koh, GY & Zheng, X. Mudell kontinwu ta 'anġjoġenesi: Bidu, estensjoni, u maturazzjoni ta' vini tad-demm ġodda modulati minn fattur ta 'tkabbir endoteljali vaskulari, angiopoietins, fattur tat-tkabbir derivat mill-plejtlits-B, u pericytes . DCDS-B 18, 1109–1154 (2013).

33. Reis, PP et al. Firma tal-ġene fil-marġini kirurġiċi istoloġikament normali hija tbassir ta 'rikorrenza ta' karċinoma orali. BMC Cancer 11, 437–511 (2011).

34. Fraser, M. et al. Karatteristiċi ġenomiċi ta 'kanċer tal-prostata lokalizzat, mhux indolent. Natura 1–22. https://doi.org/10.1038/nature20788 (2017).

35. Penault-Llorca, F. & Radosevic-Robin, N. Biomarkers ta 'mard residwu wara terapija neoadjuvanti għall-kanċer tas-sider. Nat. Dun Clin. Oncol. 1–17. https://doi.org/10.1038/nrclinonc.2016.1 (2016).

36. Liu, J. et al. Riżorsa integrata tad-dejta klinika tat-TCGA pan-kanċer biex tmexxi analitiċi tar-riżultat tas-sopravivenza ta 'kwalità għolja. Ċellula 173, 400-416.e11 (2018).

37. Suzuki, H. et al. Pajsaġġ mutazzjonali u arkitettura klonali fil-glijomi tal-grad II u III. Nat. Genet. 1–14 (2015). https://doi.org/ 10.1038/ng.3273

38. Gumz, ML et al. It-telf ta 'proteina 1 relatata mal-frizzled secreted tikkontribwixxi għall-fenotip tat-tumur ta' karċinoma taċ-ċelluli tal-kliewi taċ-ċelluli ċari. Clin. Cancer Res. 13, 4740–4749 (2007).

39. Ellrott, K. et al. Approċċ ta' xjenza miftuħa skalabbli għas-sejħa ta' mutazzjoni ta' exomes tat-tumur bl-użu ta' pipelines ġenomiċi multipli. Ċellula Syst. 6, 271-281.e7 (2018).

40. Tibodeau, BJ et al. Karatterizzazzjoni ta 'karċinoma taċ-ċelluli tal-kliewi taċ-ċelluli ċari bl-espressjoni tal-ġeni pro. Urol. Oncol. 1–9 (2015). https:// doi.org/10.1016/j.urolonc.2015.11.001

41. Ross, DT et al. Varjazzjoni sistematika fil-mudelli tal-espressjoni tal-ġeni fil-linji taċ-ċelluli tal-kanċer tal-bniedem. Nat. Genet. 24, 227–235 (2000).

42. Swanton, C. Intratumor eteroġeneità: Evoluzzjoni permezz ta 'spazju u ħin. Can. Res. 72, 4875–4882 (2012).

43. Zhang, J. et al. Eteroġeneità intratumor f'adenokarċinomi tal-pulmun lokalizzati delineati minn sekwenzar multireġjun. Science 346, 256–259 (2014).

44. Sjöstedt, E. et al. Atlas tal-ġeni li jikkodifikaw il-proteini fl-imħuħ tal-bniedem, tal-majjal u tal-ġrieden. Xjenza 367 (2020).

45. Uhlén, M. et al. Atlas tal-proteini umani għal tessuti normali u tal-kanċer ibbażat fuq proteomika tal-antikorpi. Mol. Ċellula. Proteomics 4, 1920–1932 (2005).

46. ​​Uhlén, M. et al. Analiżi transcriptomic madwar il-ġenoma ta 'ġeni li jikkodifikaw il-proteini fiċ-ċelloli tad-demm tal-bniedem. Xjenza 366, (2019).

47. Uhlén, M. et al. Atlas tal-patoloġija tat-traskriptoma tal-kanċer tal-bniedem. Xjenza 357, (2017).

48. Uhlén, M. et al. Proteomika. Mappa bbażata fuq it-tessuti tal-proteome uman.... Science 347, 1260419 (2015).

49. Quackenbush, J. Normalizzazzjoni u trasformazzjoni tad-data Microarray. Nat. Genet. 32, 496–501 (2002).

50. Simon, R. Profiling tal-espressjoni u informatika bbażati fuq Microarray. Curr. Opinja. Bijoteknoloġija. 19, 26–29 (2008).

51. Ideker, T., Torsson, V., Siegel, AF & Hood, LE Ittestjar għal ġeni espressi b'mod differenzjali permezz ta 'analiżi ta' probabbiltà massima ta 'dejta tal-mikroarray. J. Comput. Biol. 7, 805–817 (2000).

52. Reimers, M. Nagħmlu għażliet infurmati dwar l-analiżi tad-dejta tal-mikroarray. Kompjuter PLoS. Biol. 6, e1000786 (2010).

53. Chen, K.-H. et al. Għażla tal-ġeni għall-identifikazzjoni tal-kanċer: Mudell tas-siġra tad-deċiżjonijiet mogħtija s-setgħa minn algoritmu ta' ottimizzazzjoni ta' swarm ta' partikuli. BMC Bioinf. 15, 1–10 (2014).

54. Bild, AH et al. Integrazzjoni ta' strateġiji komplementari għall-analiżi tal-espressjoni tal-ġeni biex tiżvela opportunitajiet terapewtiċi ġodda għall-kanċer tas-sider. Kanċer tas-Sider Res. 11, R55 (2009).

55. Salomonis, N. et al. GenMAPP 2: Karatteristiċi u riżorsi ġodda għall-analiżi tal-mogħdija. BMC Bioinformatics 8, 217 (2007).

56. Girke, T. Analiżi Microarray. 1–42 https://faculty.ucr.edu/~tgirke/HTML_Preżentazzjonijiet/Manuals/Microarray/arrayBasics.pdf (2011).

57. Subramanian, A. et al. Analiżi tal-arrikkiment tas-sett tal-ġeni: Approċċ ibbażat fuq l-għarfien għall-interpretazzjoni tal-profili tal-espressjoni mal-ġenoma kollu. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 102, 15545 (2005).

58. Mi, H., Poudel, S., Muruanujan, A., Casagrande, JT & Tomas, PD PANTHER verżjoni 10: Familji u funzjonijiet ta 'proteini estiżi, u għodod ta' analiżi. Aċidi Nukleiċi Res. 44, D336–D342 (2016).

59. Kanehisa, M. et al. KEGG biex jgħaqqad il-ġenomi mal-ħajja u l-ambjent. Aċidi Nukleiċi Res. 36, D480–D484 (2007).

60. Kanehisa, M., Goto, S., Furumichi, M., Tanabe, M. & Hirakawa, M. KEGG għal rappreżentazzjoni u analiżi ta 'netwerks molekulari li jinvolvu mard u drogi. Aċidi Nukleiċi Res. 38, D355–D360 (2009).

61. Kanehisa, M., Goto, S., Sato, Y., Furumichi, M. & Tanabe, M. KEGG għall-integrazzjoni u l-interpretazzjoni ta 'settijiet ta' data molekulari fuq skala kbira. Aċidi Nukleiċi Res. 40, D109–D114 (2011).

62. Eldakhakhny, BM, Sadoun, Al, H., Choudhry, H. & Mobashir, M. Studju In-Silico ta' ġeni assoċjati mas-sistema immuni f'każ ta' dijabete tat-tip-2 b'azzjoni u reżistenza għall-insulina, u/jew obeżità. Quddiem. Endokrinol. 12, 1–10 (2021).

63. Warsi, MK, Kamal, MA, Baeshen, MN, Izhari, MA & Mobashir, M. Studju komparattiv tal-profiling tal-espressjoni tal-ġeni jiżvela l-funzjonijiet assoċjati mal-patoġenesi tal-infezzjoni tad-dengue. Curr. Pharmaceut. Des. 26(41), 5293–5299 https://doi.org/10.2174/ 1381612826666201106093148 (2020).

64. Kamal, MA et al. Il-profil tal-espressjoni tal-ġeni u r-rilevanza klinika jiżvelaw ir-rwol tal-ipoksja u l-ġeni u l-mogħdijiet tas-sinjalar immuni fil-kanċer tas-sider: Rwol tal-ipoksja u l-ġeni tas-sinjalar immuni fil-kanċer tas-sider. Jima 1, (2020).

65. Krishnamoorthy, PKP et al. Informatika fil-Mediċina Jinfetaħ. Inf. Med. Jinfetaħ 20, 100422 (2020).

66. Alexeyenko, A. & Sonnhammer, ELL Netwerks globali ta 'akkoppjar funzjonali fl-ewkarjoti minn integrazzjoni komprensiva tad-dejta. Ġenoma Res. 19, 1107–1116 (2009).

67. Okawa, S., Angarica, VE, Lemischka, I., Moore, K. & del Sol, A. Approċċ ta 'analiżi ta' netwerk differenzjali għal tbassir speċifiku għal nisel f'sottopopolazzjonijiet ta 'ċelloli staminali. npj Syst Biol Appl 1–8 (2015). https://doi.org/10.1038/npjsba.2015.12

68. Shannon, P. et al. Cytoscape: Ambjent ta' softwer għal mudelli integrati ta' netwerks ta' interazzjoni bijomolekulari. Ġenoma Res. 13, 2498–2504 (2003).

69. Mobashir, M., Schraven, B., & Beyer, T. Evoluzzjoni simulata tan-netwerks tat-trasduzzjoni tas-sinjali. PloS one 7(12), e50905. https://doi. org/10.1371/journal.pone.0050905 (2012).

70. Mobashir, M., Madhusudhan, T., Isermann, B., Beyer, T. & Schraven, B. Interazzjonijiet negattivi u regolamenti ta 'feedback huma meħtieġa għal rispons ċellulari temporanju. Sci. Rep 4, 3718. https://doi.org/10.1038/srep03718 (2014).

71. Kanehisa, M. Te KEGG riżors għad-deċifrar tal-ġenoma. Aċidi Nukleiċi Res. 32, 277D – 280 (2004).

72. Helmi, N., Alammari, D. & Mobashir, M. Rwol ta' ġeni potenzjali assoċjati mas-sistema immuni COVID-19 u r-rabta potenzjali tal-mogħdijiet mad-dijabete tat-tip-2. Moxt. Chem. Skrin ta' Produttività Għolja. https://doi.org/10.2174/1386207324666210804124416 (2021).

73. Bajrai, LH et al. Nifhmu r-rwol tal-mogħdijiet potenzjali u l-komponenti tagħhom inkluż l-ipoksja u s-sistema immuni f'każ ta 'kanċer orali. Sci. Rep 11(1), 19576. https://doi.org/10.1038/s41598-021-98031-7 (2021).

74. Bajrai, LH et al. Profil tal-Espressjoni tal-Ġene tal-Istadju Akut Bikri tad-Deni tal-Infezzjoni tad-Dengue u l-Analiżi Komparattiva tagħha b'Infezzjoni ta 'Streptococcus pneumoniae. Quddiem. Ċellula. Infetta. Microbiol. 11, 707905. https://doi.org/10.3389/fcimb.2021.707905 (2021).

Hamed Ishaq Khouja 1, Ibraheem MohammedAshankyty 1, Leena Hussein Bajrai 2,3, PK Praveen Kumar 4, Mohammad Amjad Kamal 5,6,7, Ahmad Firoz 8 & Mohammad Mobashir 9

1 Dipartiment tat-Teknoloġija tal-Laboratorju Mediku, Fakultà tax-Xjenzi Mediċi Applikati, King Abdulaziz University, Jeddah, Għarabja Sawdita.

2 Unità ta' Aġenti Infettivi Speċjali-BSL3, Ċentru ta' Riċerka Medika King Fahad, Università King Abdulaziz, Jeddah, l-Għarabja Sawdija.

3 Dipartiment tal-Bijokimika, Kulleġġ tax-Xjenzi, Università King Abdulaziz, Jeddah, Għarabja Sawdija.

4 Dipartiment tal-Bijoteknoloġija, Sri Venkateswara College of Engineering, Sriperumbudur 602105, l-Indja.

5 West China School of Nursing/Istituti għall-Ġenetika tas-Sistemi, Frontiers Science Center for Disease-Related Molecular Network, West China Hospital, Sichuan University, Chengdu 610041, Sichuan, iċ-Ċina.

6 King Fahd Medical Research Center, King Abdulaziz University, PO Box 80216, Jeddah 21589, Għarabja Sawdija.

7 Enzymoics, Novel Global Community Educational Foundation, 7 Peterlee Place, Hebersham, NSW 2770, l-Awstralja.

8 Dipartiment tax-Xjenzi Bijoloġiċi, Fakultà tax-Xjenza, King Abdulaziz University, Jeddah, ir-Renju tal-Għarabja Sawdija.

9 SciLifeLab, Dipartiment tal-Onkoloġija u l-Patoloġija, Karolinska Institutet, Kaxxa 1031, 171 21 Stokkolma, l-Isvezja.