大肠癌衍生类器官基因表达的生物信息学分析

摘要

大肠癌是人类常见的癌症之一。人们一直在激烈地争论是否体外在了解CRC的分子特征时，肿瘤细胞系的相似性足以概括原始肿瘤。有机类作为一种新的体外在CRC研究中，3D培养系统因其能够恢复原始组织而兴起。本研究的目的是分析大肠癌类器官的基因表达。基因表达GSE64392来自GEO数据库，包含来自37个类器官样本的20名患者，包括22个大肠肿瘤类器官样本和15对健康样本。基因本体论（GO）和京都基因和基因组百科全书（KEGG）被用于差异表达基因（DEG）的分类。通过检索相互作用基因的搜索工具（STRING）和Cytoscape软件分析DEG之间的蛋白质相互作用。共鉴定出853个基因序列。GO分析显示DEGs广泛参与各种生物过程（BP），如增殖、细胞周期和生物合成。KEEG通路分析显示WNT、MAPK、TGF-β、SHH、ecm受体相互作用和FGF通路被改变。经蛋白互作鉴定的DEGs主要响应细胞外基质组织和GPCR途径。总之，我们的研究分析了CRC类器官中的DEGs，促进了我们对CRC类器官作为结直肠癌研究新模式的理解。

1.介绍

结直肠癌(Colorectal cancer, CRC)是一种主要的癌症，是影响人类癌症死亡率和移动性的重要因素。多种研究表明，关键基因突变和信号通路失调对CRC的发展至关重要[1］.然而，与其他癌症一样，CRC表现出基因组的不稳定性，这通常导致癌细胞表型的多样性[1]由基因突变和染色体过度改变组成的基因组不稳定性是CRC的一个重要因素[1，2］.到目前为止，肿瘤细胞系仍主要用于肿瘤研究，因为其可获得性和易操作性[3.]，而癌细胞系可以作为肿瘤的代表体外系统存在争议[4，5］.最近，癌症细胞系百科全书(CCLE)通过大规模基因组应用对近1000种癌症细胞系进行了特征分析[6］.大多数肿瘤细胞系在代表肿瘤细胞系来源的原始肿瘤方面表现出相对正相关。然而，大多数癌细胞系来源于高度侵袭性和快速生长的肿瘤[3.];它们往往比原发肿瘤拥有更多的基因组改变，导致部分代表肿瘤的开始或发展[3.］.显然，癌细胞系在表现诊断、药物反应和治疗等临床属性方面有局限性。最近发展的3D培养系统，器官类技术，证明了初级隐窝生理的维持[7］.随后建立了人类肠道和结肠上皮样器官的长期培养体系，表明其在结肠的发育、药理和肿瘤发生方面的应用[8]此外，已经进行了大规模测序，以表征类器官平台上的发育谱系树，恢复了正常小鼠发育的几个特征[9］.最近，一个已建立的CRC患者器官库在生理学上与原发肿瘤组织相似[10］.此外，肿瘤类器官的基因组特征广泛模仿原代组织[10］.因此，分析CRC类器官的基因表达谱和差异表达基因网络的相互作用对了解类器官技术在CRC中的生物医学应用至关重要，并支持类器官在个性化CRC治疗中的前景。

在本研究中，我们通过基因表达综合(GEO, http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)分析了患有GEO2R的CRC患者健康和肿瘤器官的基因表达谱。随后，对DEGs进行DAVID检测，进行基因本体(GO)和通路富集分析。然后，我们研究了DEGs之间的蛋白质相互作用。我们的研究可能提供来自患者的器官作为一个潜在的3D系统来研究crc的发展。

2.材料和方法

2.1.微阵列数据

患者来源的健康和肿瘤类器官GSE64392基因表达序列来源于GEO数据库。GSE64392基于Affymetrix Human Gene 2.0 ST Arrays，由Marc van de Wetering等人提交。GSE64392数据集包含来自20名患者的37个器官样本，包括22个结直肠肿瘤器官样本和15对健康样本。

2.2.基因表达谱分析

差异表达基因使用GEO2R进行分析，GEO2R与GEO数据集配套，由GEO数据库支持，网址为https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo。使用默认参数分析数据。肿瘤与健康样本之间log2倍变化≥1或≤-1的基因被分类为差异表达基因(DEGs)，调整后的p值(adv . p . val) < 0.05为有统计学意义。

2．3.基因本体论和途径分析

注释、可视化和集成发现数据库(Database for Annotation, Visualization, and Integrated Discovery, DAVID: https://david.ncifcrf.gov/)是一个集成了各种注释来源的web应用程序，包括基因本体(GO)和京都基因和基因组百科全书(KEGG)，是解释高通量数据集的关键。利用DAVID分析GO和DEGs的KEGG通路。P<0.05为差异有统计学意义。

２.４.蛋白质相互作用(PPIs)分析

交互作用基因检索工具(STRING)是一个可在web上访问的蛋白质-蛋白质相互作用(PPIs)数据库。STRING(版本10.5)目前涵盖了来自2031个生物(包括智人)的9 ' 643 ' 763个蛋白质。为了评估DEGs之间的蛋白质关联，我们将DEGs映射到STRING;综合评分≥0.4(中等置信)的交互作用被认为是显著的。使用Cytoscape(3.5.1)可视化相互作用网络。使用MCODE插件对网络进行筛选，MCODE评分为>3。对聚类进行路径富集分析;P<0.05为显著差异。

3.结果

３．１．差异表达基因

组织衍生类器官深刻地保存了原始组织的基本形态和组织结构[7，8，10］.此外，肿瘤衍生的类器官深刻揭示了原发肿瘤的基因组特征[10]Marc van de Wetering等人将类器官的转录组图谱与9名患者的成对肿瘤组织进行了比较。类器官的基因表达图谱显示出高度相关性（Pearson相关性0.918±0.040）通过最初的成对活检，表明类器官在基因表达水平上成功地重新捕获了原发肿瘤[10]因此，分析基于类有机物的转录组图谱是有基础的。在本研究中，共分析了37个类有机物样本，包括22个肿瘤和15个健康样本。根据GEO2R分析，鉴定了853个基因序列。根据国家生物技术信息中心，只有具有GeneBank登录号的基因在（NCBI）数据库中被列为差异表达基因。因此，共有405个基因被分类，100个基因在肿瘤类器官样本中上调，305个基因下调（数据未显示）。前50个上调和前50个下调基因的表达被列示（图2）1）.

(一)

(b)

３.２．基因本体(GO)富集分析

GO分析是使用DAVID web应用程序执行的。肿瘤发生所必需的生物过程（BP）在肿瘤类器官样本中表现出广泛的mRNA表达变化。我们将细胞周期、细胞增殖和生长分为肿瘤加倍的能力；肿瘤种群过程中富集的上调和下调基因（表1）.此外，在肿瘤样本中发现基因表达改变在转移和血管生成中富集，这是癌症的特征[11)(表1）.上调基因也在生物合成过程中富集。对癌细胞生存至关重要的过程，包括细胞死亡逃避、炎症过程和免疫系统，都表现出基因下调(表)1)此外，下调基因在细胞外基质组织、内环境稳定和分泌过程中表现出富集。对于细胞成分（CC），高表达基因仅在质膜中富集。然而，肿瘤样本中下调的基因存在于细胞的各个方面，主要可分为细胞外部分、细胞间通讯（细胞连接）、质膜和细胞质细胞器（表1）2)对于分子功能（MF），过度表达的基因在核苷酸结合方面表现出显著的富集，包括DNA结合和RNA聚合酶活性（表1）3.）.mRNA表达减少的基因在信号分子结合，包括离子结合和配体-受体结合方面显著富集(表)3.）.


类别	组	学期		GenesCount	基因总数占总基因数的比例	假定值	本贾米尼

GOTERM_BP_ALL	上调	人口	细胞周期(:0051726)	10	10	4.80 e-02	3.20 e-01
			细胞增殖(:0042127)	20	20	1.40 e-04	4.80 e 03
			增长(去:0040007)	16	16	3.90 e-05	2.10 e 03
		转移	细胞迁移（GO:0016477）	15	15	1.70 e 03	2.90E-02
			细胞运动性（GO:0048870）	16	16	1.80 e 03	3.00 e-02
			运动瀑(:0040011)	17	17	2.70E-03	4.00E-02
			EMT (: 0001837)	8	8	7.40E-07	2.00 e-04
			细胞粘附(:0007155)	15	15	3.50 e-02	2.70E-01
		Agiogenesis	Agiogenesis (: 0001525)	8	8	4.00E-03	5.50 e-02
		Agiogenesis	血管生成(:0001570)	4	4	5.10E-03	6.40E-02
		其他人	生物合成过程（GO:0009889）	37	37	2.90E-04	7.90 e 03
	表达下调	转移	细胞迁移（GO:0016477）	34	11.5	2.70E-04	1.70 e-02
			细胞运动性（GO:0048870）	36	12．2	5.10E-04	2.50E-02
			运动(:0040011)	39	13.2	8.70E-04	3.50 e-02
			细胞定位(GO:0051674)	36	12．2	5.10E-04	2.50E-02
			细胞粘附;去:0007155	37	12．5	1.50 e-02	2.10 e-01
		逃避细胞死亡	细胞死亡(:0008219)	49	16．6	2.20E-04	1.50 e-02
		逃避细胞死亡	细胞凋亡(:0006915)	44	14．9	4.60 e-04	2.30 e-02
		人口	增长(去:0040007)	27	9．1	1.30 e 03	4.30 e-02
		人口	细胞增殖(:0008283)	42	14．2	5.00 e 03	1.00 e-01
		炎症反应	慢性炎症反应(GO:0002544)	3.	1	4.10 e-02	3.60E-01
		炎症反应	炎症反应（GO:0006954）	19	6．4	6.10E-03	1.20 e-01
		Agiogenesis	Agiogenesis (: 0001525)	12	4.1	4.10 e-02	3.60E-01
		其他人	ECM组织（GO:0030198）	20	6．8	5.10E-07	2.20E-03
			稳态过程（GO:0042592）	35	11.8	2.50E-02	2.80E-01
			分泌物（GO:0046903）	33	11.1	1.50E-04	1.20 e-02
			免疫系统过程(GO:0002376)	50	16.9	1.50 e-02	2.10 e-01


类别	组	任期（GO）	GenesCount		假定值

GOTERM_CC_ALL	上调	质膜部分(GO:0044459)	21	21	2.20E-02
	表达下调	胞外区部分（GO:0044421）	111	37.5	1.90 e-13
		细胞外区域(去:0005576)	120	40.5	1.00 e-11
		细胞外间隙（GO:0005615）	52	17.6	4.00E-09
		细胞外的外来体(:0070062)	76	25.7	1.10E-07
		囊泡（GO:0031982）	93	31.4	1.20 e-07
		细胞外囊泡(:1903561)	76	25.7	1.30 e-07
		细胞外细胞器（GO:0043230）	76	25.7	1.40 e-07
		蛋白胞外基质(GO:0005578)	21	7．1	4.50E-07
		细胞外基质成分(GO:0044420)	12	4.1	3.10E-06
		细胞外基质(:0031012)	24	8.1	4.20 e-06
		细胞外围(去:0071944)	111	37.5	1.40 e-05
		质膜(:0005886)	108	36.5	2.50E-05
		质膜部分(GO:0044459)	65	22	2.90 e-05
		质膜区(GO:0098590)	31	10．5	5.60 e-05
		基底膜(:0005604)	9	3.	8.10E-05
		微绒毛(:0005902)	8	2．7	1.10E-04
		电池表面（GO:0009986）	26	8．8	1.80 e-04
		质膜固有成分（GO:0031226）	43	14．5	6.30 e-04
		细胞顶端部分（GO:0045177）	15	5.1	1.00 e 03
		质膜组成成分(GO:0005887)	41	13．9	1.00 e 03
		膜部分(:0044425)	130	43.9	1.20 e 03
		肌动蛋白细胞投影(GO:0098858)	10	3.4	1.40 e 03
		膜的固有成分（GO:0031224）	113	38.2	1.40 e 03
		顶端质膜（GO:0016324）	13	4.4	1.40 e 03
		膜的锚固组件（GO:0031225）	9	3.	2.30 e 03
		膜的整体组件（GO:0016021）	110	37.2	2.40 e 03
		膜筏(:0045121)	12	4.1	2.80E-03
		膜微区（GO:0098857）	12	4.1	2.90E-03
		画笔边框（GO:0005903）	7	2．4	4.00E-03
		肌动蛋白细胞投影簇(GO:0098862)	8	2．7	5.40E-03
		膜区域(去:0098589)	13	4.4	6.60 e 03
		Endomembrane系统(去:0012505)	75	25.3	8.70E-03
		基底外侧质膜(GO:0016323)	9	3.	1.10E-02
		膜(:0016020)	158	53.4	1.90E-02
		小窝(:0005901)	5	1．7	2.30 e-02
		微绒毛膜(:0031528)	3.	1	3.10E-02
		质膜筏(GO:0044853)	5	1．7	3.30 e-02
		胞质囊泡(:0031410)	28	9．5	4.00E-02
		细胞内囊泡(:0097708)	28	9．5	4.10 e-02
		膜的跨越组件（GO:0089717）	2	0．7	4.40E-02
		质膜的跨越组分(GO:0044214)	2	0．7	4.40E-02
		肌动蛋白细胞骨架(:0015629)	13	4.4	4.50E-02
		细胞质，膜界泡(GO:0031410)	26	8．8	4.50E-02


类别	组	学期	数		假定值

GOTERM_MF_ALL	Upregulaged	序列特异性双链DNA结合（GO:1990837）	14	14	3.40 e-05
		转录调控区序列特异性DNA结合（GO:0000976）	13	13	9.60E-05
		双链DNA结合(GO:0003690)	14	14	9.80 e-05
		转录因子活性，序列特异性DNA结合(GO:0003700)	16	16	5.90E-04
		核酸结合转录因子活性(GO:0001071)	16	16	6.00E-04
		转录调节区DNA结合(GO:0044212)	13	13	6.50E-04
		调控区DNA结合（GO:0000975）	13	13	6.70E-04
		核酸结合调控区(GO:0001067)	13	13	6.80E-04
		硫化合物结合(GO:1901681)	7	7	8.30 e-04
		RNA聚合酶II转录因子活性，序列特异性DNA结合(GO:0000981)	11	11	1.10E-03
		转录因子活性，RNA聚合酶II核心启动子近端区域序列特异性结合（GO:0000982）	8	8	1.20 e 03
		受体结合(:0005102)	17	17	1.20 e 03
		RNA聚合酶II核心启动子近端序列特异性DNA结合(GO:0000978)	8	8	1.50E-03
		转录抑制活性，RNA聚合酶II转录调节区序列特异性结合（GO:0001227）	6	6	1.50E-03
		序列特异性DNA结合（GO:0043565）	14	14	1.60E-03
		转录抑制活性，RNA聚合酶II核心启动子近端区域序列特异性结合（GO:0001078）	5	5	1.90E-03
		碳酸酯脱水酶活性(GO:0004089)	3.	3.	1.90E-03
		核心启动子近端序列特异性DNA结合(GO:0000987)	8	8	2.00 e 03
		核心启动子近端DNA结合(GO:0001159)	8	8	2.10 e 03
		RNA聚合酶II调控区序列特异性DNA结合(GO:0000977)	10	10	2.10 e 03
		RNA聚合酶II调控区DNA结合(GO:0001012)	10	10	2.20E-03
		激活转录因子结合（GO:0033613）	4	4	2.80E-03
		DNA结合(:0003677)	23	23	3.20 e 03
		金属离子结合（GO:0046872）	32	32	3.70 e 03
		离子绑定(去:0043167)	33	33	4.20 e 03
		阳离子结合（GO:0043169）	32	32	4.40E-03
		RNA聚合酶II激活转录因子结合(GO:0001102)	3.	3.	1.40 e-02
		激酶结合（GO:0019900）	8	8	2.30 e-02
		氢化裂解酶活性（GO:0016836）	3.	3.	2.50E-02
		carboxyl-O-methyltransferase活动(去:0010340)	2	2	3.30 e-02
		蛋白羧甲基转移酶活性(GO:0051998)	2	2	3.30 e-02
		绑定(去:0005488)	75	75	3.80 e-02
		蛋白激酶结合(GO:0019901)	7	7	4.00E-02
		肝素绑定(去:0008201)	4	4	4.00E-02
		酶结合（GO:0019899）	15	15	4.10 e-02
		修饰氨基酸结合(GO:0072341)	3.	3.	4.40E-02
		碳氧裂解酶活性(GO:0016835)	3.	3.	4.70E-02
		醇结合(GO:0043178))	3.	3.	4.80 e-02
	表达下调	钙离子结合(GO:0005509	32	10．8	8.80E-08
		生长因子结合(GO:0019838)	11	3.7	2.10 e-05
		层粘连蛋白绑定(去:0043236)	5	1．7	9.50 e-04
		NADH焦磷酸酶活性(GO:0035529)	3.	1	2.10 e 03
		磷脂绑定(去:0005543)	14	4.7	2.50E-03
		胶原蛋白绑定(去:0005518)	6	2	2.60 e 03
		细胞因子活动(去:0005125)	10	3.4	6.00E-03
		纤连蛋白绑定(去:0001968)	4	1．4	6.50E-03
		金属离子结合（GO:0046872）	80	27	7.60E-03
		细胞外基质结合（GO:0050840）	5	1．7	7.80 e 03
		硫化合物结合(GO:1901681)	10	3.4	8.10E-03
		脂质结合（GO:0008289）	19	6．4	9.10E-03
		受体拮抗活性(GO:0048019)	3.	1	9.10E-03
		受体结合(:0005102)	34	11.5	9.80 e 03
		肝素绑定(去:0008201)	8	2．7	9.90 e 03
		阳离子结合（GO:0043169）	80	27	1.00 e-02
		钙依赖磷脂结合(氧化石墨烯:0005544)	5	1．7	1.10E-02
		糖胺聚糖结合（GO:0005539）	9	3.	1.30 e-02
		离子绑定(去:0043167)	82	27.7	1.30 e-02
		酶抑制剂活性(GO:0004857)	13	4.4	1.40 e-02
		受体抑制剂活性（GO:0030547）	3.	1	1.80 e-02
		核苷酸二磷酸酶活性(GO:0004551)	3.	1	2.30 e-02
		转化生长因子结合(GO:0050431)	3.	1	2.30 e-02
		金属内肽酶抑制剂活性(GO:0008191)	3.	1	2.30 e-02
		蛋白均二聚活性(GO:0042803)	19	6．4	2.40 e-02
		绑定(去:0005488)	225	76	2.60 e-02
受体调节活性（GO:0030545）		4	1．4	3.20 e-02
肌动蛋白绑定(去:0003779)		12	4.1	3.50 e-02
蛋白质结合（GO:0005515）		175	59.1	3.60E-02
白细胞介素-1受体拮抗剂活性(GO:0005152)		2	0．7	4.40E-02
成纤维细胞生长因子结合（GO:0017134）		3.	1	4.50E-02
细胞骨架蛋白结合(氧化石墨烯:0008092)		20	6．8	4.70E-02

３．３．KEGG途径分析

在Marc van de Wetering等人的工作中，每Mb肿瘤器官的突变率显示出配对活检的相似性。类器官的突变主要是CpG到T的转变，与原始肿瘤组织一致。此外，在高突变和非高突变患者中，器官编码区内的体细胞变异与相应的活检结果高度一致(中位数= 0.88，范围为0.62-1.00)。此外，结合体细胞拷贝数改变(SCNAs)和单核苷酸变异(SNVs)的分析，推断肿瘤器官和活检之间的癌症分数(CCF)，揭示CRC驱动突变在器官和最常见的改变基因中保持，并在器官中都有代表，包括Apc, tp53, kras, pik3ca, fbxw7,SMAD4．这些结果表明，CRC在类器官中没有明显的驱动突变可能导致通路的变化。接下来，为了确定DEGs在肿瘤类器官样本中的富集途径，我们使用DAVID对DEGs的KEGG途径富集进行了研究(表)4）.因此，在明确的CRC相关通路包括WNT、MAPK、TGF-中，可以发现基因表达的改变β途径[1，2］.我们还对SHH、ecm受体相互作用和FGF信号通路进行了分组。高表达基因也被发现调节细胞粘附。有趣的是，大肠癌类器官样本中3个上调基因也与基底细胞癌相关。研究发现，抑制基因与Rap1信号转导和调控泛酸盐和辅酶a生物合成、细胞骨架和肾素-血管紧张素系统紧密相关。此外，下调基因也被认为与人类膀胱癌的形成有关。


类别	KEGG通路	基因数	％	假定值	基因成员

上调	Wnt信号通路	5	5	3.20 e 03	Nm_012342, nm_004655, nm_014420, nm_001166119, nm_033119
	基底细胞癌	3.	3.	2.50E-02	NM_004655、NM_001166119 NM_001083602
	通路在癌症	6	6	2.90E-02	Nm_004655、nm_019851、nm_002010、nm_212482、nm_001166119、nm_001083602
	Adherens结	3.	3.	4.00E-02	NM_001166119、NM_005985、NM_001034954

表达下调	Rap1信号通路	9	3.	1.40 e-02	Nm_000899、nm_003253、nm_021116、nm_001992、nm_001962、nm_002006、nm_022970、nm_057159、nm_003246
	膀胱癌	4	1．4	2.40 e-02	Nm_000584, nm_004938, nm_002421, nm_003246
	泛酸盐和辅酶a的生物合成	3.	1	3.00 e-02	NM_006208、NM_005021 NM_004666
	通路在癌症	12	4.1	3.60E-02	Nm_000584、nm_000899、nm_004991、nm_021116、nm_001200、nm_001992、nm_004938、nm_002006、nm_022970、nm_057159、nm_002421、nm_000958
	肌动蛋白细胞骨架的调节	8	2．7	4.10 e-02	NM_006633、NM_003253、NM_001992、NM_002970、NM_001127663、NM_053025、NM_001112706
	肾素-血管紧张素系统	3.	1	4.70E-02	NM_001150、NM_021804、NM_000537

3．4．蛋白质相互作用网络分析

蛋白-蛋白相互作用(PPIs)对信号转导和生物学过程至关重要。因此，为了研究DEGs之间的蛋白质相互作用，我们在STRING数据库中筛选了蛋白质相互作用。联合评分≥0.4(中等置信)的节点接受Cytoscape观察蛋白质相互作用(图2).使用MCODE分析所有节点的相互作用模块。从网络中提取四个模块（图3（a）~3（d））。模块的路径富集分析表明，蛋白质主要参与细胞外基质组织和GPCR信号通路。

(一)

(b)

（c）

（d）

4.讨论

结直肠癌的发展是一个遗传突变、表观遗传改变和信号通路失调积累的复杂过程[1］.尽管在阐明CRC发展的分子机制方面已经取得了许多进展，但潜在的机制仍不明确。癌症细胞系已被用作癌症研究的主要劳动力[3.，6］.然而，与其他肿瘤一样，CRC表现出高度的基因组不稳定性，这导致了CRC的各种表型和病理[2].癌细胞系在与原发肿瘤组织特征相似的能力方面受到限制。研究报告了细胞系和肿瘤之间基因表达和基因组改变的差异[4，5，12，13].来源于肠和结肠中Lgr5+干细胞的鉴定[14，一种新的3D体外系统，类器官[7，对结肠直肠癌研究产生了重大影响[10，15，16］.由于类器官类似于原发组织的特征，因此类器官被广泛应用于器官发育、组织稳态、肿瘤发生和疾病的研究[17- - - - - -19].作为一个有前途的人离体研究结直肠癌的三维培养系统，分析结直肠癌类器官的基因表达水平对了解结直肠癌的发展具有重要意义。在本研究中，我们分析了GSE64392的数据，在肿瘤类器官中鉴定了100个上调基因和305个下调基因。deg被确定参与癌症的主要功能，包括细胞更新、转移、血管生成和细胞死亡逃逸。通过分析DEGs的蛋白相互作用，我们对基因进行了分类，这可能为理解CRC的发展提供新的见解。

为了更好地了解DEGs的功能，我们进行了GO分析和KEEG通路。上调基因主要参与细胞周期、细胞增殖控制、肿瘤转移和血管生成等生物学过程，这些过程对肿瘤的维持至关重要[11]对于下调的基因，除了与肿瘤的存留有关外，基因还积累在生物过程中，作为癌症的屏障[11]例如，程序性细胞死亡、凋亡，这是机体消除退化细胞最重要的生理过程[11，是另一个下调基因富集的生物学过程。此外，研究还发现下调基因参与细胞外基质(extracellular matrix, ECM)的组织、分泌过程、免疫应答、稳态等过程，肿瘤获得细胞外基质的改变以逃避周围组织的束缚和免疫系统的追逐[11］.类器官培养系统已被证明是典型的在活的有机体内对应物[20];具体来说，建立的CRC器官培养在基因组突变、染色体改变和表观遗传修饰方面显示出与原发肿瘤组织高度一致[1，2，10］.KEGG通路富集分析显示WNT通路中的基因表达上调，包括AXIN2，DKK4，和NKD1，是WNT/的目标β-此外，激活WNT信号轴基因转录的LEF1也被上调。WNT靶基因的高表达与原发性大肠癌和大肠癌细胞系中过度激活的WNT途径相对应，很可能是由于双等位基因失活所致离子突变APC、FBXW7、AXIN2、，和FAM123B或者激活突变CTNNB1［2，6］.此外，研究发现过表达基因还参与其他途径，包括FGF信号通路、SHH信号通路，这些基因在各种类型的癌症中普遍存在[6，21- - - - - -23］.此外，基因上调与细胞-细胞粘附有关，这种改变在癌症中被广泛报道[11，24]对于下调的基因，除了癌的共同途径外，Rap1途径中还发现了改变的基因，该途径调节各种与癌症密切相关的生物学过程，包括血管生成控制、细胞运动、细胞间相互作用和细胞扩张[6，25]与辅酶A合成相关的基因也被鉴定为低表达，表明CRC中代谢的改变[26，27］.此外，下调基因在调节细胞骨架中也有表现，这与细胞内信号转导的失调有关。肾素-血管紧张素系统是调节血钠浓度和血压的重要途径，在该系统中发现了下调基因，提示CRCs的发育可能通过激素系统影响稳态。观察这些通路的改变可能有助于我们了解crc的发展。

蛋白质相互作用是细胞内信号转导和细胞间及环境交流的关键。DEGs蛋白相互作用模块分析显示，在肿瘤类器官样品中，PPIs被鉴定并富集于细胞外基质组织、GPCR信号通路中。GPCRs是真核生物中最大的受体;它们与G蛋白结合，触发信号级联来调节各种生理过程[28]。癌细胞中GPCRs信号通路的改变促进增殖、血管生成和转移，有助于逃避凋亡并维持生存。此外，PPI还被确定参与其他信号通路，包括AMPK信号、mTOR信号和DNA损伤，这些信号通路在癌细胞中经常改变[2］.

总之，我们的研究显示了CRCs类器官中差异表达基因的生物信息学分析。该研究支持了这样一个事实，即类器官技术作为一种有前途的体外3D系统，可以概括肿瘤的特性。我们的研究将鼓励探索将类器官作为一种更方便的资源用于CRC治疗研究。

数据可用性

用于支持本研究发现的数据可由通讯作者要求提供。

信息披露

本文不包含任何作者对人类参与者或动物进行的任何研究。

的利益冲突

作者声明他们没有利益冲突。

作者的贡献

A.彭形成了概念并设计了实验。A.彭、徐欣怡、王成林、凌野和杨靖起草并修改了文章。杨靖批判性地修改了作品。所有作者都批准了手稿并同意本出版物。

致谢

作者感谢Xin Li和范元宇修订本论文，该工作得到中国国家自然科学基金（81600859）和四川省科学基金资助（17-YCG053）（2017036）的支持。

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