Étude sur les gènes apparentés du cancer du foie

Contact: Audrey Hu (Whatsapp: 008613880143964) Email:audrey.hu@wecistanche.com

Le carcinome hépatocellulaire (carcinome hépatocellulaire, CHC) est actuellement la troisième tumeur maligne au monde en termes de mortalité [1]. Selon le dernier rapport sur le cancer, en Chine, l’incidence du cancer du foie n’est qu’après le cancer du poumon et le cancer gastrique [2]. La clé pour améliorer le pronostic des patients atteints d’un cancer du foie est le diagnostic et le dépistage précoces, afin d’éviter tout retard dans le diagnostic et le traitement. D’autre part, le diabète est une maladie métabolique et endocrinienne courante, et c’est aussi une autre menace majeure pour la santé humaine [3].

Le diabète peut causer des dommages à plusieurs organes du corps, entraînant diverses complications, telles que la néphropathie diabétique, la maladie oculaire diabétique, le pied diabétique et les complications cardiovasculaires diabétiques. Dans le même temps, le nombre de patients diabétiques en Chine augmente d’année en année. En 2013, la prévalence du diabète chez les adultes chinois était d’environ 10,9 % [4].

Un certain nombre de méta-analyses et d’études cliniques ont observé l’effet du diabète sur la survie des patients atteints d’un cancer du foie. Les résultats de l’analyse suggèrent que le diabète est un facteur de risque indépendant pour le pronostic du cancer du foie [5,6], mais son mécanisme spécifique n’est pas encore clair. Au cours des dernières années, avec le développement de la technologie des puces à haut débit, il est possible d’utiliser le profilage de l’expression génique pour étudier les gènes de base du cancer du foie et du diabète [7]. Dans cette étude, nous avons téléchargé les matrices d’expression génique du cancer du foie et du diabète de type 2 à partir de bases de données publiques, éliminé les gènes différentiels qui se chevauchent en comparant le groupe de la maladie et le groupe témoin sain, puis exploité les gènes et organismes différentiels communs qui conduisent au diabète de type 2 et au cancer du foie. Pour fournir une référence pour l’étude du cancer du foie lié au diabète, les mécanismes physiologiques et pathologiques spécifiques nécessitent une vérification expérimentale plus approfondie.

1 Matériaux et méthodes

1.1 Source des données et prétraitement : Les données sur l’expression génique ont été téléchargées à partir de la base de données GEO (Gene Expression Omnibus) du National Center for Biotechnology Information (NCBI). La base de données GSE7014 comprend 20 échantillons de diabète de type 2 et 6 échantillons de contrôle sain [8], et la base de données GSE45267 comprend 48 échantillons de cancer du foie in situ et 39 échantillons de tissus normaux. La base de données GSE121248 contient 69 échantillons de cancer du foie et 38 échantillons paracancerous, tous basés sur la GPL570 (Affymetrix Human Genome U133 Plus 2. 0 Array). Les données ont été prétraitées à l’aide du package « Affy » R.

1.2 Dépistage des gènes différentiels : Nous avons utilisé le paquet R « limma » pour dépister les gènes exprimés différentiellement (DEG) entre le groupe de la maladie et le groupe témoin normal [9]. Le seuil est défini comme FDR (taux de fausse découverte)<0.05, |log2fc|="">1.5. Les cartes thermiques des DEG ont été dessinées à l’aide du package R « heatmap ».

1.3 Ontologie génique (GO), Protéine ⁃ Interaction protéique (IPP) et identification des gènes de base Analyse de l’enrichissement des caractéristiques, tracée à l’aide du package R « ggplot2 ». Le seuil a été fixé à FDR<0.05. then="" use="" the="" string="" database="" (https://string-db.org)="" to="" study="" the="" interaction="" between="" common="" differential="" genes="" and="" proteins.="" then="" import="" cytoscape="" software="" to="" construct="" the="" ppi="" network,="" the="" threshold="" score="">0,7 est la valeur critique, et la protéine du nœud central est filtrée par le plug-in MCODE. Enfin, les gènes de base ont été vérifiés par la base de données en ligne ONCOMINE (https://oncomine.org).

1.4 Analyse de survie : L’analyse de survie des gènes de base a été réalisée à l’aide de la base de données en ligne GEPIA (http://gepia.cancer-pku.cn/).

2 résultats

2.1 Résultats différentiels du dépistage génétique

Les résultats du dépistage de la base de données sur le cancer du foie GSE45267 ont montré que 1 694 DEG ont été obtenus (921 régulés à la hausse, 773 régulés à la baisse), et la base de données sur le cancer du foie GSE121248 a également été examinée pour obtenir 1 925 DEG (1 009 régulés à la hausse, 914 régulés à la baisse, Figure 1A). Parmi eux, il y a 1235 DEG d’intersection (Fig. 1B). La base de données sur le diabète GSE7014 a ensuite été examinée et un total de 2 508 gènes différentiels (1 253 régulés à la hausse, 1 254 à régulation négative, figure 1C) ont été obtenus. L’intersection des DEG du cancer du foie et des DEG du diabète a été obtenue pour obtenir 328 DEG qui se chevauchent, dont 78 étaient des DEG communs. DEGs1 régulées à la hausse et 98 DEG à la baisse3. En outre, 82 gènes régulés à la baisse dans le diabète de type 2 (DEGs2) et 70 gènes régulés à la baisse dans le cancer du foie (DEGs4) ont été considérés comme des DEG indépendants du cancer du foie ou du diabète.

2.2 Analyse de l’enrichissement des gènes

Nous avons ensuite effectué une analyse GO sur les quatre types de DEG. Les résultats ont montré que parmi les gènes différentiels communs, les fonctions biologiques des DEGs1 étaient principalement enrichies dans la régulation des dommages et de la réparation de l’ADN, et les fonctions des DEGs3 étaient principalement la stimulation chimique, la réponse de défense, la réponse inflammatoire et l’apoptose. et la mort programmée. Parmi les gènes différentiels indépendants, les résultats de l’analyse DEGs2 n’étaient pas statistiquement différents (FDR>0,05), tandis que DEGs4 pourrait être lié au catabolisme des composés organiques azotés.

2.3 Validation du réseau d’interaction protéique et des gènes centraux

Ensuite, nous avons sélectionné les gènes différentiels communs (DEGs1 et DEGs3) pour l’analyse des IPP à l’aide de la base de données STRING, et avons éliminé 8 protéines de nœuds centraux, qui étaient la sérine protéase de la famille E membre 1 (famille serpine E membre 1, SERPINE1), la clusterine (clusterine, CLU), la thrombospondine 1 (thrombospon-)

2.4 Analyse pronostique des gènes de base

Nous avons effectué une analyse de survie sur 8 gènes de base sur la base des données d’expression génique et des informations cliniques des patients atteints d’un cancer du foie dans la base de données GEPIA. Parmi eux, une expression élevée de MSH2, OIP5, AURKA, SMC4 et SERPINE1 prédit un mauvais pronostic, et une faible expression de CLU est associée à un mauvais pronostic. différences sexuelles. Combiné avec les diagrammes en boîte de l’expression de 8 gènes de base dans le tissu hépatique normal et le tissu cancéreux du foie dans la base de données ONCOMINE, par rapport aux tissus normaux, MSH2, OIP5, AURKA, SMC4 sont fortement exprimés dans le cancer du foie, et CLU est faible exprimé dans le cancer du foie, indiquant un mauvais pronostic La faible expression de SERPINE1 dans le cancer du foie indique un meilleur pronostic.

Serglycine (SRGN), maintien structurel des chromosomes (SMC4), aurore kinaseA (AURKA), protéine 5 interagissant avec l’OPA (OIP5), homologue MUTS 2 (homologue mutS 2, MSH2). Vérifiée par la base de données ONCOMINE, l’expression des gènes de base mentionnés ci-dessus dans le cancer du foie est cohérente avec nos résultats de prédiction, et il existe des différences significatives.

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