發(fā)布時間：2017-12-31 06:40

  本文關鍵詞：基于文獻挖掘的前列腺癌蛋白組學與基因組學差異基因的生物信息學分析　出處：《中國全科醫(yī)學》2015年32期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 前列腺腫瘤 基因組學 蛋白組學 生物信息學

【摘要】：目的通過前列腺癌(PCa)蛋白組學與基因組學文獻,挖掘與PCa存在相關性并缺乏具體研究的差異基因,并分析其參與的生物過程與通路。方法計算機檢索Pub Med數(shù)據(jù)庫,檢索策略:"(prostate cancer[Title])AND Proteomics""(prostate cancer[Title])AND Genomics",時間限定為建庫至2015年1月。按照PCa與前列腺增生(BPH)組織(A組)、PCa與鄰近良性組織(B組)、PCa高Gleason評分與低Gleason評分(C組)蛋白譜和基因譜的比較提取差異蛋白或基因,輸入"The Protein Information Resource(PIR,Georgetown University Medical Center,Washington,DC 20007,USA)",按照"official gene symbol"統(tǒng)一名稱。采用"DAVID Bioinformatics Resources 6.7(National Institute of Allergy and Infectious Diseases,NIH,USA)"在線工具對差異基因進行GO(Gene Ontology)、KEGG等生物信息學分析。結果共納入35篇文獻,提取差異基因764個,其中A組差異基因162個,B組差異基因423個,C組差異基因209個,3組共同差異基因21個。A組差異基因中DES報道最多,為6次;B組差異基因ACPP報道最多,為4次;C組差異基因ACTN1、HSPB1、LMNA報道最多,均為3次。GO分析結果顯示,差異基因涉及的生物過程主要有細胞死亡調控、細胞增殖調控、創(chuàng)傷反應、蛋白質轉運、穩(wěn)態(tài)過程(差異基因頻數(shù)≥72,頻率≥9.4%),細胞成分主要涉及胞外區(qū)、膜封閉腔、細胞骨架、囊泡以及線粒體(差異基因頻數(shù)≥85,頻率≥11.1%),分子功能主要涉及核苷酸結合、鈣離子結合、相同蛋白結合以及酶結合(差異基因頻數(shù)≥60,頻率≥7.9%)。KEGG通路分析發(fā)現(xiàn),差異基因主要參與癌癥通路、黏著斑、肌動蛋白細胞骨架調控、MAPK信號等生物學通路(差異基因頻數(shù)≥29,頻率≥3.8%)。對各組差異基因進行KEGG通路分析結果顯示,各組差異基因共同參與的KEGG通路主要有黏著斑、補體及凝血級聯(lián)、ECM受體相互作用等生物學通路。結論差異基因DES、ACTN1、ATP5B、TLN1、COL6A2、MYH9、OGN、PGAM1報道次數(shù)較多,而其參與PCa發(fā)生發(fā)展的具體機制未見報道,值得進一步實驗驗證。黏著斑、肌動蛋白細胞骨架的調控以及MAPK信號通路可能在PCa發(fā)生發(fā)展過程中發(fā)揮重要作用,對其進一步分析將為臨床治療PCa提供新的靶點。
[Abstract]:Objective to prostate cancer (PCa) proteomics and genomics literature, mining and the relationship of PCa gene and the difference is lack of specific research, and analysis of biological processes and pathways involved. Methods we searched the Pub Med database, retrieval strategy: "(prostate cancer[Title]) AND Proteomics" (prostate cancer[Title]) AND Genomics "the time limit for up to January 2015. According to PCa and benign prostatic hyperplasia (BPH) group (group A), PCa and the adjacent benign tissue (group B), PCa Gleason high score and low Gleason score (group C) compare the differential extraction of gene or protein protein gene spectrum and the spectrum of the input" The Protein Information Resource (PIR Georgetown, University Medical Center, Washington, DC 20007, USA), in accordance with the "official gene symbol" unified name. By "DAVID Resources 6.7 Bioinformatics (National Institute of Allergy and Infectious Diseases, NIH, USA) "online tools for GO (Gene Ontology) of different genes, bioinformatics analysis of KEGG. Results a total of 35 articles were included, of which 764 genes of differential extraction, A gene group 162, B gene group differences between the 423 groups of 209, C gene, gene gene the common difference between the 3 groups in 21.A group DES reported most, 6; group B ACPP gene reported the most, 4 times; the difference of group C gene ACTN1, HSPB1, LMNA reported the most, 3 times as a result of.GO analysis shows that biological processes are the main differences in genes involved in the regulation of cell death, cell proliferation regulation, trauma, protein transport, steady process (the difference of gene frequency is more than 72, the frequency is greater than or equal to 9.4%), the main cellular components involved extracellular domain, membrane enclosed cavity, cytoskeleton, vesicles and mitochondria (the difference of gene frequency is more than 85, the frequency is greater than or equal to 11.1%), the molecular functions involved in nucleotide binding, calcium ion. Combined with the same protein binding and enzyme (the difference of gene frequency is more than 60, the frequency is greater than or equal to 7.9%).KEGG pathway analysis showed that these genes mainly involved in cancer pathways, focal adhesion, regulation of actin cytoskeleton, MAPK signal pathways (the difference of gene frequency is more than 29, frequency = 3.8%). The difference of KEGG gene pathway the analysis results show that the difference of KEGG pathway genes involved mainly in focal adhesion, complement and coagulation cascade, ECM receptor interaction pathway. Conclusion the difference of DES gene, ACTN1, ATP5B, TLN1, COL6A2, MYH9, OGN, PGAM1 reported more times, and its participation in the development of PCa specific mechanism has not been reported. Worthy of further experiments. Focal adhesion, actin cytoskeleton regulation and MAPK signaling pathway may play an important role in the development of PCa, the further analysis for the clinical treatment of PCa Provide new targets.

【作者單位】： 華北理工大學研究生院;天津市濱海新區(qū)漢沽第一中學;華北理工大學附屬醫(yī)院泌尿外科;華北理工大學醫(yī)學實驗研究中心 老年醫(yī)學國際科技合作基地;
【分類號】：R737.25
【正文快照】： Bioinformatics Analysis of Differentially Expressed Genes of Prostate Cancer Proteomics and Genomics Based onLiterature Mining CHEN Chen,CAO Xiao-ge,ZHANG Li-guo,et al.School of Graduate,North China University ofScience and Technology,Tangshan 063000,Chi

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1358639