文摘

表观遗传和微rna (microRNA)监管与致癌作用和癌症的发展。通过使用可用的组学数据,包括下一代测序(门店),全基因组甲基化分析,候选人综合遗传和表观遗传网络(IGEN)分析和药物反应全基因组基因芯片分析,我们构造一个IGEN系统基于三个耦合回归模型描述蛋白质交互网络(PPINs),基因调控网络(入库单),microrna的监管网络(MRNs)和表观遗传调控网络(白尾海雕)。通过应用系统辨识方法和主网络投影(PGNP) IGEN全基因组分析,我们确定了核心网络生物标志物研究膀胱致癌机制和设计多个药物组合治疗膀胱癌以最小的副作用。DNA修复和细胞增殖的发展阶段1的脱抑制膀胱癌最终结果不仅mir - 200 - a和mir - 200 b也在肿瘤坏死因子的调控途径metastasis-related基因或蛋白质,细胞增殖、DNA修复阶段4膀胱癌。我们设计了一个多个药物组合包括吉非替尼、雌二醇,育亨宾,和fulvestrant膀胱癌治疗第一阶段以最小的副作用,而另一个多个药物组合包括吉非替尼、雌二醇,氯丙嗪,LY294002治疗阶段4膀胱癌以最小的副作用。

1。介绍

膀胱癌仍是全球最常见的癌症之一。提出了单基因标记改善癌症治疗(1]。然而,单基因标记不能克服治疗副作用,因为标记没有牵涉到全基因组网络,和全基因组的分析网络从系统生物学的角度看是一个复杂的问题。分子生物学技术的迅速发展产生了大量的高通量实验数据,包括全基因组基因芯片数据,全基因组甲基化概要,下一代测序(上天)数据,微rna (microRNA)概要,基因序列,蛋白质丰富的数据,和药物反应全基因组微阵列数据。这些类型的组学数据提供了一个机会来设计多个药物组合治疗膀胱癌的运用网络生物标记被系统生物学。

到目前为止,基因调控系统,包括蛋白质交互网络(PPINs)和基因调控网络(入库单),已应用于分析人类衰老和癌症(背后的功能机制2,3]。我们现在知道,表观遗传变化更迅速和适应性方面比基因变化影响全基因组基因表达(4]。快速和慢速响应机制,也就是说,表观遗传变化和基因变化,分别协调一个高效和健壮的系统。表观遗传调控,包括DNA甲基化和组蛋白修饰,导致潜在可逆的基因表达的变化,不涉及永久改变DNA序列。microrna也异常的表观遗传调控影响的调节基因表达的规定(5]。人们已经发现,DNA甲基化直接影响microrna的结合亲和力,RNA聚合酶,转录因子(TFs) [6蛋白质-蛋白质之间的关系(质子泵抑制剂)[]和间接影响7]。人类基因组DNA甲基化分析12个组织透露,DNA甲基化概要文件的修复(8]。因此,组学数据和系统生物学方法(9- - - - - -11)需要解开的潜在致癌作用机制复杂的分子生物学和设计抗癌药物治疗膀胱癌。

人类基因组计划(HGP)已经确定30000 - 40000基因在人类DNA,包括microrna。的基因,蛋白质,和他们关联,microrna的规定,和DNA甲基化构成了综合遗传和表观遗传基因组网络(IGEN),协调细胞反应。在人类肺癌PPIN [12人类衰老[]和入库单13)与肿瘤细胞显著表达差异的基因(或老人)和正常细胞(或年轻人)已确定提取的核心网络生物标记根据估计协会能力之间TFs上游(或蛋白质)和目标(或目标蛋白质)的基因。衰老是与癌症有关14]。协会的能力估计的网络模型假定的结合亲和力TFs(或上游蛋白质)目标基因(或蛋白质)是相同的。根据最近的一项研究在人类体细胞和生殖细胞(主要6),microrna的结合亲和力的影响,RNA聚合酶,TFs基因表达是由DNA甲基化。根据可用的全基因组甲基化概要文件和门店数据对膀胱癌的癌症基因组图谱(TCGA), DNA甲基化和microrna的监管也可以以入库单模型来识别基因组IGEN。在这项研究中,我们确定了IGENs在正常膀胱细胞和膀胱癌细胞,然后调查了表观遗传调控和microrna的监管对膀胱致癌作用的影响通过对比IGEN在正常膀胱细胞与膀胱癌细胞。

尽管全基因组IGEN可以根据定义良好的识别系统识别技术(2,12),核心网络生物标记的意思是网络全基因组提取识别仍然是一个重要的问题。单个节点的总协会功能会影响导致了其邻国。然而,全基因组IGEN包括转录基因法规,质子泵抑制剂microrna的法规,构成了一个全基因组的网络结构。邻国的贡献由一个节点是不足以解释其影响膀胱细胞的全基因组规模的网络。在这项研究中,我们主要应用全基因组网络投影(PGNP)基于主成分分析(PCA)来识别核心网络生物标志物在膀胱致癌作用,客观的提取从全基因组网络结构最重要的组成部分。因为现在可以使用药物响应全基因组基因芯片数据(15),我们分析了药物响应微阵列数据的核心网络设计多个生物标志物膀胱癌治疗副作用最小的药物组合。因此,确定核心网络生物标志物可以提供一个机会来设计此类药物组合治疗膀胱癌。此外,据报道,老化(45岁以上)和吸烟是膀胱致癌作用的两个主要风险因素(16]。因此,我们使用了核心网络生物标志物来阐明衰老的细胞机制和吸烟提高膀胱癌风险通过表观遗传调控,microrna的调节和信号通路。

根据流程图(图中所示的策略1),我们集成组学数据,包括全基因组甲基化概要,挥动表达数据,TCGA microrna的配置文件中,药物反应全基因组芯片中的数据连接地图城市规划机构(CMAP) (15),所以药物基因相互作用数据库中的数据(DGIdb) [17TargetScan [], miRNA-target基因协会数据18质子泵抑制剂),BioGRID、转录法规在人类转录调控交互数据库(HTRIdb) [19),转录因子综合平台(ITFP) [20.),TRANSFAC [21)、生物过程和途径的基因本体论(去)数据库、美国国家生物技术信息中心(NCBI) Entrez基因数据库,和基因和基因组的京都百科全书(KEGG)通路数据库(22]。我们使用miRNA-target基因协会数据,质子泵抑制剂和转录监管构建候选IGEN一般的分子机制。然后我们建造了一个回归IGEN模型描述的分子机制包括microrna的监管、质子泵抑制剂、转录调控、细胞中DNA甲基化。修剪的假阳性联系候选人IGEN和识别的模型参数IGEN现实人类膀胱细胞中,我们使用甲基化概要,挥动表达数据和microrna的概要文件在正常膀胱细胞和阶段1和阶段4膀胱癌细胞。然后应用约束最小二乘方法和Akaike信息准则(AIC) [23),系统检测方法,修剪假阳性连接获取真正的IGENs人类膀胱致癌的三个阶段。三个全基因组的IGENs在正常膀胱细胞和阶段1和阶段4膀胱癌细胞被投射到三个核心网络的膀胱致癌的三个阶段,分别。因为核心网络包含识别信号转导通路,即受体和TFs的核心网络可以直接或间接连接的核心蛋白质/ TFs,蛋白质/助教,参与识别和相应的基因信号通路核心网络被认为是为核心网络的生物标记物对正常和癌变细胞,分别。microrna与截然不同的核心网络的连接在调节基因生物标记两个细胞之间也参与核心网络的生物标记。IGENs通过对比确定了关系,我们研究了核心网络的连接如何改变生物标志物从正常膀胱细胞从第一阶段第一阶段膀胱癌细胞和膀胱癌细胞阶段4膀胱癌细胞有助于膀胱致癌作用。

我们还研究了如何模块网络的核心网络生物标记,包括KEGG通路和生物过程,参与膀胱致癌作用。根据生物过程的信息和信号通路在去数据库中,NCBI Entrez基因数据库,和KEGG数据库路径,TFs的角色/蛋白质在核心网络生物标志物预计分为三个途径:泛素化,这类泛素化和蛋白酶体(少量)通路;肿瘤坏死因子(TNF)信号通路;和内质网(ER)信号通路。下游基因的角色在核心网络生物标志物预计分为三个生物过程:细胞增殖、DNA修复和转移。网络模块,包括KEGG途径,TFs, microrna,和生物过程,根据确定的三个连接IGENs膀胱三种类型的细胞。通过比较模块的连接更改网络从正常膀胱细胞阶段1膀胱癌细胞,从阶段1和4膀胱癌细胞膀胱癌细胞阶段,我们最终揭开了膀胱致癌作用和背后的细胞机制提出两个多个药物组合治疗阶段1和阶段4膀胱癌,分别。

此外,来确定这两个主要的风险因素,衰老和吸烟,影响膀胱致癌作用,我们不仅强调了吸烟者和非吸烟者之间的显著表达基因,而且之间的显著表达基因(≤45岁)和老少(> 45岁)的人膀胱致癌作用的核心网络生物标志物。最后,我们研究了人类膀胱细胞的致癌机制的主要因素,包括下调miR-1-2,老化,和吸烟,导致正常的膀胱细胞的发展阶段1膀胱癌细胞通过吃晚饭和ER信号通路。与吸烟有关的蛋白HSP90AA1和DNA甲基化ECT2调解的进展阶段1膀胱癌细胞转移阶段4膀胱癌。激活DNA修复和积累的表观遗传改变导致膀胱癌症细胞从正常的表型变化,从癌转移性细胞由于癌细胞的不朽。基于核心网络生物标志物在膀胱致癌作用,多种药物组合包括吉非替尼、雌二醇,育亨宾,和fulvestrant膀胱癌治疗第一阶段设计用最少的副作用,而多个药物组合包括吉非替尼、雌二醇,氯丙嗪,LY294002膀胱癌治疗第4阶段设计用最少的副作用。

2。材料和方法

根据流程图如图1人类,我们构建了一个候选人IGEN挖掘大型数据库,包括BioGRID TargetScan, HTRIdb TRANSFAC, ITFP。然而,许多假阳性和无关紧要的连接存在于候选人人力IGEN膀胱正常和癌变细胞。使用捷表达数据,microrna的概要文件和膀胱正常和癌变细胞的甲基化概要,TCGA,我们协会确定参数的网络连接。我们还运用AIC检测系统,也就是说,连接的数量,和删除无关紧要的连接的系统来修剪候选人IGEN中的假阳性连接并获得两个真正IGENs膀胱正常和癌变细胞,分别。通过应用PGNP两个真正IGENs在正常和癌变细胞,我们首先确定核心蛋白质/ TFs发挥了重大作用的主要网络IGENs,构成核心IGENs在正常和癌变细胞。来确定信号级联从核心受体蛋白核心TFs参与膀胱致癌作用,核心蛋白,从核心调节信号转导受体蛋白核心TFs,及其对应的基因被认为是核心网络正常和癌变细胞的生物标志物。microrna与不同的连接在调节基因的核心网络之间的生物标志物正常和癌变细胞也参与核心网络的生物标记。最后,通过比较核心网络连接变化的生物标志物从正常细胞到第一阶段癌细胞,从第一阶段第二阶段癌细胞癌细胞,我们调查了膀胱致癌作用的细胞机制。

2.1。组学数据的数据预处理

我们下载的全基因组mRNA和microrna的门店数据和甲基化,TCGA的资料,其中包括17为正常膀胱细胞样本,348个样本阶段1膀胱癌细胞,为第四阶段和56个样本,即转移阶段,膀胱癌细胞。数据还包含6个样本(≤45岁)的年轻人,老477个样本(> 45岁)的人,为不吸烟者98个样本,对吸烟者323个样本。我们用单向方差分析(方差分析)确定吸烟者和非吸烟者之间的显著差异基因表达,年轻人和老年人之间的和(值< 0.05)。我们使用人类基因的基因符号信息数据从NCBI FTP站点下载标准人类基因名称将组学数据,包括门店数据,甲基化资料,提出药物响应全基因组基因芯片数据,所以DGIdb数据,在TargetScan miRNA-target基因协会数据,质子泵抑制剂在BioGRID HTRIdb转录监管,ITFP和TRANSFAC数据。我们还使用了数据库,NCBI Entrez基因数据库和KEGG数据库路径来找到每个基因的生物过程和途径。我们使用Matlab的文本挖掘文本文件和字符串操作工具。

2.2。建设IGEN的随机回归模型系统

随机回归模型的目标是描述分子机制,包括质子泵抑制剂,转录法规,microrna的规定,通过DNA甲基化和表观遗传规则,通过门店数据检测的假阳性候选人IGENs在人类细胞。随机回归模型的基因调控人类IGEN子网的候选人,包括转录法规,microrna的规定,通过DNA甲基化和表观遗传规则,我们确定了TFs的监管能力和microrna IGEN入库单的候选人。的表达水平th基因,它的DNA甲基化和TF /蛋白质和th microrna在样品是用,,,,分别。然后,入库单的随机回归模型是描述随机回归方程如下: 的镇压能力在哪里th microrna的th基因;的基础水平th基因表达;;;;  和基于数据库表示候选人规定转录调控和miRNA-target协会分别;表明的监管能力th特遣部队到th基因;代表了随机噪声由于建模残渣和波动th基因;和,,TFs的总数,microrna,分别在组学数据和数据样本。表示甲基化的影响TFs的亲和力,microrna或RNA聚合酶上th基因也代表了DNA甲基化的影响th基因microrna的结合亲和力,RNA聚合酶,TFs的基因表达过程。影响绑定亲和力,因为介于0.2和1之间,而全基因组DNA甲基化的表达范围,因为是在0和1之间。如果DNA甲基化th基因是接近1,对亲和力的影响th基因接近0.2,其中牵扯到的人的影响DNA甲基化在microrna的结合亲和力,RNA聚合酶,TFs抑制剂一样。的th mRNA转录表达结果规定,microrna的压抑信使rna表达基底,由于测量随机噪声和随机波动。在模型(1),特遣部队规定,microrna的法规和基础水平都影响DNA甲基化在th基因。

随机回归模型的microrna的监管在候选人IGEN子网,的表达水平th microrna及其目标基因th样本,用和分别随机回归模型可以描述的microrna的监管网络(MRN)随机回归方程如下: 的镇压能力在哪里th microrna的th基因;的基础水平th microrna的表达;;代表候选人的规定th microrna的基于miRNA-target基因关联的数据库;代表了随机噪声由于建模残渣和波动microrna。的th microrna的表达(2)结果miRNA-gene交互,microrna的基底的表情和随机噪声。

随机回归模型的PPI候选人IGEN子网,的表达水平th蛋白质和其th连接蛋白th样本,用和分别可以形容PPIN随机回归模型的随机回归方程如下: 的基础水平th蛋白表达;;代表候选人的相互作用基于PPI th蛋白质数据库;表明的交互能力th蛋白质的th蛋白质;和代表了随机噪声由于建模残渣和波动蛋白质。的th蛋白表达(3)结果蛋白质复合体的形成每个蛋白质的浓度的乘积成正比(24,25),基底的蛋白质表达和随机噪声。

我们提出了一般随机回归模型描述细胞的机制,包括人类细胞的遗传和表观遗传规则,。参数的数量,包括TF监管能力,microrna的压制能力和蛋白质的交互能力,需要估计和测定使用PPI的数据库,miRNA-target基因协会和转录监管。

2.3。TF监管能力的识别,microrna的压制能力和蛋白质的交互能力和他们的统计显著性测试

我们使用了从捷mRNA和microrna的表达数据的表达水平和分别使用DNA甲基化概要文件的表达水平来识别模型参数,,,,,在(1)- (3)。因为大规模测量蛋白质活动尚未意识到和73%的蛋白质丰度差异可以解释为信使rna(丰度26),信使rna表达谱总是用来代替蛋白质表达谱。因此,我们也应用mRNA表达水平在捷数据的表达水平确定参数(1)- (3)。如果同时测量全基因组蛋白表达数据和每个膀胱癌的mRNA表达数据阶段,一般模型(1)- (3)也可以用于识别真正的IGEN癌症更精确。因为参数(1)有一定的约束,如负的microrna的压抑和负的基础水平,监管参数被确定通过求解的约束最小二乘参数估计问题。

为了识别参数(1),入库单的随机回归模型是线性回归写成以下形式: 在哪里表示回归向量目标基因的参数向量估计。和可用的组学数据。

回归模型(4)在不同数据样本可以重新安排如下: 在哪里表示数据样本的数量在膀胱癌捷数据阶段。

为简单起见,我们定义符号,,代表(5)如下: 的约束最小二乘参数估计问题制定如下: 这给力的约束microrna的镇压总是负的基础水平总是非负(1);也就是说,和。约束最小二乘问题解决了使用二次规划的有效集方法(27,28]。

同样,microrna的监管子网的随机回归模型(2)在以下重写回归形式: 在哪里表明回归向量估计参数向量。

为简单起见,我们定义符号,,代表(8)如下: 然后制定参数识别问题如下: 这给力的约束microrna的镇压总是负的基础水平总是非负(2);也就是说,,。最后,蛋白质模型(3)使用相同的方式确保以上。

此外,为了提取核心网络从正常和癌变细胞生物标志物,我们首先使用门店数据和甲基化概要文件在正常和阶段1和4膀胱癌细胞识别的IGEN正常膀胱细胞和一般IGEN膀胱癌细胞。IGENs被用来提取标识的两个核心网络生物标志物在膀胱致癌作用。然后我们协会参数用于膀胱癌细胞的一般IGEN的初始条件约束最小二乘参数估计和应用数据阶段1和4膀胱癌细胞识别IGENs阶段1和阶段4,分别。根据确定的三个IGENs在正常膀胱细胞,阶段1和4膀胱癌细胞,我们确定的细胞机制的核心网络生物标志物在膀胱致癌作用。拟议的方法来识别IGENs正常膀胱细胞和阶段1和4膀胱癌细胞被总结在图的流程图2。

通过学生的以及参数估计方法(29日),估计参数的值,包括TF监管能力,microrna的压制能力和蛋白质的交互能力,计算来确定参数的重要性。此外,确定的意义表达水平和DNA甲基化的基因/ microrna之间正常的膀胱细胞和癌膀胱细胞,采用单向方差分析计算价值。

参数识别问题已经解决后,我们确定了IGEN每个膀胱细胞类型。例如,我们确定了监管机构的参数6月目标基因RPS20特遣部队(值< 0.02)在阶段4膀胱癌细胞的相互作用参数两个蛋白质之间ADRM1和HUWE1 (值< 0.005)在阶段1中膀胱癌细胞,和耦合率之间的microrna miR155和第四阶段的mRNA RPS20膀胱癌细胞(值< 0.07)。

2.4。主要基因组网络投影(PGNP)

识别后IGENs在正常和肿瘤细胞,我们提取的核心网络生物标志物IGENs基于功能模块的角度和途径揭示膀胱致癌作用背后的细胞机制。提取核心网络生物标记,包括核心蛋白质,其对应的基因及其上游microrna在全基因组范围内IGEN,我们第一次分解的联合网络矩阵IGEN向左,right-singular向量和奇异值基于奇异值分解(计算)。左上角,right-singular与顶部奇异值向量构成的主要网络IGEN。每个基因/蛋白质/ microrna的投影距离这些顶级奇异向量代表的意义这个基因/蛋白质/ IGEN microrna。基因/蛋白质/ microrna与顶部的投影距离最终构成了核心网络IGEN的生物标志物。让网络矩阵相结合的TF监管能力,microrna的压制能力和蛋白质的交互能力IGEN的(1)- (3)是由 通过应用PGP,矩阵然后被分解如下: 在哪里是左,right-singular向量,分别。对角线的条目是奇异值的在降序排列,。

eigenexpression分数()被定义为 我们选择奇异向量的这样,最小,所以顶部主成分包含85%的IGEN从能量的观点。的主要预测顶部奇异向量的或相似之处,定义如下: 在哪里和表示th的行向量和th的奇异向量,分别。此外,我们定义了2-norm距离目标基因,microrna和蛋白质/助教奇异向量,分别如下: 在哪里为,因为,对于是2-norm距离目标基因,microrna,和蛋白质/ TFs顶部吗奇异向量,分别。根据为,我们可以识别核心蛋白质/ TFs,发挥主要作用的主要网络IGENs,构成核心IGENs在正常和肿瘤细胞。确定核心蛋白/ TFs包含受体调节信号级联连接到核心TFs。核心蛋白,参与信号转导受体从核心核心TFs,及其相应的基因,被认为是核心网络的生物标记物对正常和癌变细胞。microrna与截然不同的核心网络的连接在调节基因生物标记两个细胞之间也参与核心网络的生物标记。

2.5。的设计多以最少的副作用药物组合治疗膀胱癌

设计多个药物结合最小副作用治疗膀胱癌的基于核心网络IGEN的生物标志物,我们考虑两个数据库,提出和DGIdb。提出1327包含全基因组基因芯片数据以应对药物5细胞株,虽然DGIdb包含了一个药物基因数据库。多种药物治疗诱发全基因组的反应。多个药物筛选的策略是多种药物应该抑制高表达基因,激活的基因的表达,而不是影响nondifferentially表达基因在膀胱癌细胞的核心网络生物标记与正常膀胱细胞。设计多个结合蛋白的药物组合使用DGIdb也可以获得。战略导致改善药物在治疗膀胱癌的安全性和有效性。

3所示。结果与讨论

3.1。建设IGEN

我们第一次使用门店表达数据和甲基化配置文件在正常膀胱细胞和阶段1和4膀胱癌细胞识别真正的IGEN正常膀胱细胞和一般真正IGEN膀胱癌细胞(见部分2)。通过应用PGNP的真正IGEN正常膀胱细胞和一般的真正IGEN膀胱癌细胞,然后我们获得115核心蛋白质/ TFs的核心IGEN正常膀胱细胞和138个核心蛋白质/ TFs的核心IGEN膀胱癌细胞。来确定信号级联从核心受体蛋白核心TFs参与膀胱致癌作用,核心蛋白,从核心调节信号转导受体蛋白质核心TFs,及其对应的基因被认为是核心网络生物标志物。microrna与大量不同的连接调节基因的核心网络之间的生物标志物正常和癌变细胞也参与核心网络的生物标记。此外,确定致癌作用机制从第一阶段到第四阶段膀胱癌,我们使用的识别参数模型(1)- (3)在膀胱癌细胞的一般IGEN约束最小二乘参数估计的初始条件。然后应用阶段1和4的数据膀胱癌细胞获取两个真正IGENs阶段1和4膀胱癌,分别。此外,我们分析了连接变化的核心网络之间正常的膀胱细胞生物标志物和第一阶段膀胱癌细胞(图3阶段1和4之间)和膀胱癌细胞(图4)来确定膀胱致癌作用机制和相应的设计多个药物组合治疗膀胱癌以最小的副作用。

调查主要风险因素的影响,衰老和吸烟,在膀胱致癌作用的核心网络生物标志物,我们强调年轻人和老年人之间的显著表达基因和不吸烟者和吸烟者之间的核心网络生物标记(值< 0.05)。此外,基因与基准面的变化(1)之间正常膀胱细胞和第一阶段膀胱癌细胞和阶段1和4之间膀胱癌细胞还强调了核心网络生物标记的数字3和4,分别。基准面变化的两个细胞之间的基因已经涉及基因表达的表观遗传调控。一个基因的表达,展品基准面变化和重大变化(值< 0.05)的甲基化剖面两膀胱细胞类型可能是由DNA甲基化在膀胱致癌作用。

3.2。投影核心网络的生物标志物生物过程和信号通路研究膀胱癌的致癌机制

根据生物过程的信息和信号通路和KEGG通路数据库,基因的角色在核心网络生物标志物(数字3和4)预计分为三个途径:吃晚饭,TNF信号和ER信号通路和三个生物过程:细胞增殖、DNA修复和转移。

据报道,一口通路与扩散增加膀胱致癌作用[30.]。HuaChanSu(高碳钢),一种有毒的类固醇,被用来表明TNF通路介导细胞增殖的抑制膀胱癌(31日]。此外,人类膀胱癌细胞的生存能力是减少使用斑蝥素、天然毒素,通过ER通路(32]。因此,核心网络的蛋白质生物标记物参与一口,TNF和ER在膀胱致癌信号通路发挥重要的作用。然后我们决定如何核心网络生物标志物调解膀胱致癌作用通过老化的影响,吸烟、表观遗传调控,microrna的监管。

一口途径的作用是降低错误折叠蛋白,影响质子泵抑制剂,把蛋白质和蛋白质结构稳定。由于基因突变的积累和表观遗传改变癌细胞,一口通路起着至关重要的作用在维护癌症细胞的许多重要的细胞过程。泛素C的压抑的活动(哥伦比亚大学),编码polyubiquitin前体,影响退化和翻译的几个蛋白质在阶段1和阶段4膀胱癌细胞。例如,哥伦比亚大学的镇压影响RARRES3的信号转导,在膀胱肿瘤抑制致癌作用。维持肿瘤细胞的细胞功能,一口途径的调节适应基因突变的积累及表观遗传变化。

在正常细胞,肿瘤坏死因子通路诱导炎症是至关重要的,这可能会导致细胞死亡。DNA损伤积累,表观遗传改变,或者压力可以诱发肿瘤坏死因子通路,然后途径触发细胞死亡。小君,TNF的TFs途径之一,扮演着一个重要的角色在促进膀胱癌细胞的入侵和迁移(33]。我们确定,6月的压抑表现在阶段1中膀胱癌细胞导致癌细胞不朽,导致基因突变积累和表观遗传改变。此外,结果显示,小君在第四阶段激活膀胱癌细胞间接转移。小君在膀胱癌细胞的转移也可以支持(33]。它也被报道,肿瘤坏死因子通路作为炎症和癌症之间切换(34]。此外,表达下调BCL3,参与脂肪组织中的肿瘤坏死因子通路的膀胱壁,导致减少膀胱的炎症致癌作用[35]。

ER通路参与蛋白质折叠的规定,蛋白质合成,和转译后的修改36]。错误折叠的蛋白质、基因突变引起的表观遗传改变,或应力,诱导ER途径恢复细胞在正常细胞内稳态。由于癌细胞的不朽的性质,积累的遗传变异和表观遗传改变在膀胱癌细胞激活的基因可能导致ER通路在膀胱致癌作用(数字3和4)。在ER途径,只有RARRES3,肿瘤抑制基因,在第一阶段膀胱癌细胞表达下调。

3.3。老化的影响,吸烟,和microrna的表观遗传调控在膀胱致癌作用通过核心网络生物标志物

主要因素,包括下调miR1-2和老化,与吸烟有关的蛋白质,可能会导致正常的膀胱细胞的发展阶段1膀胱癌细胞通过吃晚饭和ER信号通路。

据报道,衰老和吸烟的主要因素是积累遗传和表观遗传改变,最终引起膀胱致癌作用。在图3,我们的结果表明,ADRM1调节KPNA2,促进细胞增殖,并由体内蛋白质,HSP90B1, CALR, HSPA5, PDIA3, RPN1, ECT2,与吸烟有关的蛋白质,HUWE1, HSPA5, ECT2,和三的表观遗传调控,HSP90B1, CALR,和PDIA3的,通过吃晚饭和ER信号通路。ADRM1降价会导致减少癌症细胞增殖和被发现在胃37),卵巢38),肝脏(39),和结肠直肠癌40和急性白血病41]。因此,结果支持假设老化是最重要的因素通过一口途径诱导膀胱致癌作用。此外,我们的结果(图3)表明,抑制体内microrna miR1-2在阶段1中膀胱癌细胞导致miR1-2失调的基因包括KPNA2,TUBA1C,HN1,PSMD11,PSMD12,TK1,影响细胞增殖、DNA修复和转移。miR1-2也被确认为一种肿瘤抑制膀胱癌细胞(42]。

3.4。miR1-2 miR200b调解,减少细胞增殖和转移通过KPNA2 ECT2,分别

受体ADRM1信号触发信号级联从与吸烟有关的蛋白质HUWE1体内蛋白质特遣部队COPS5 HSP90B1 RPS20和吸烟有关。的TF COPS5移植转移相关的基因ECT2抑制的miR200b在阶段1中膀胱癌细胞。结果显示与吸烟有关的转录蛋白之间的cross-regulation COPS5 ECT2和体内蛋白质。老龄化带来的microrna的miR1-2和与吸烟有关的microrna miR200b作为开关压低proliferation-associated蛋白在阶段1和阶段4 KPNA2膀胱癌细胞(数字3和4)和转移相关的基因ECT2在阶段4膀胱癌细胞(图4),分别。

3.5。的HSP90AA1与吸烟有关的蛋白质和DNA甲基化ECT2调解膀胱癌的转移

我们的研究结果显示,受体RARRES3信号触发激活TF HSP90AA1小君的与吸烟有关的蛋白质,然后6月激活转移相关的基因PSMD12在阶段4膀胱癌细胞(图4)。也触发转移相关蛋白受体ADRM1信号通过蛋白质PSMD12 PSMD8 PAAF1和表观遗传调控在阶段4膀胱癌细胞。这表明转移相关ECT2被激活的表观遗传调控在阶段4膀胱癌细胞。受体RARRES3信号触发体内和proliferation-associated TF PSMD11阶段4通过与吸烟有关的蛋白质HSP90AA1膀胱癌细胞。激活TF君也调节proliferation-associated基因PSMD11和DNA repair-associated基因RPS20。有证据表明,姜黄素(diferuloylmethane)可以抑制肿瘤起始,晋升和转移。姜黄素可以抑制小君的表达(43]。此外,RNAi-induced感应的ECT2抑制细胞迁移、入侵和转移(44]。我们的结果表明,upregulationECT2在第四阶段膀胱癌细胞是由表观遗传调控ECT2表达式。这也是支持的重大改变DNA甲基化的配置文件ECT2正常膀胱细胞和第四阶段之间膀胱癌细胞(值< 0.007)。

3.6。功能模块网络分析在膀胱致癌作用

膀胱癌细胞的激活DNA修复导致转移由于癌细胞的不朽。

根据模块化的信息去数据库和KEGG数据库路径,核心网络的基因/蛋白质生物标记物(数字5和6)预计分为三个途径,一口途径,肿瘤坏死因子信号通路,和信号通路,和三个生物过程:细胞增殖、DNA修复和转移。该模块在数据网络5和6表明,激活TFs KPNA2、COPS5 PSMD12, ECT2发挥重要作用在调节的信号转导一口和ER通路激活细胞增殖和转移在阶段1中膀胱癌。第一阶段的转移膀胱癌压抑的激活microrna miR200a miR200b,如图5。一口的激活信号转导和ER通路也引发DNA修复通过epigenetically监管TFs PSMD11 RNF126。

此外,激活TFs PSMD11 RNF126,小君调解一口的信号转导,TNF,触发细胞增殖和ER通路,DNA修复,膀胱癌转移阶段4,如图6。虽然在舞台上1/4膀胱癌miR155被激活,miR155抑制膀胱癌FOS和RPS20提交第一阶段,和miR155抑制DNA repair-associated基因RPS20在阶段4膀胱癌。此外,我们表明,DNA修复可能发挥重要作用在修复DNA损伤,遗传和表观遗传改变的结果,导致表型的改变膀胱细胞从正常细胞到第一阶段的癌症细胞,从第1阶段癌细胞转移性癌细胞。

总之,衰老和表观遗传调节支配膀胱通过CALR致癌,PDIA3, DNAJB11, HSPA5, RPN1, HSP90B1, KPNA2, ECT2, PSMD11和通过COPS5 PSMD8, RNF126, CALR, PDIA3, HSP90B1, PSMD12, PSMD11,小君,HN1,三,分别。吸烟促进膀胱致癌特别是在转移。最后,第一阶段膀胱癌细胞从正常细胞机制,从第一阶段到第四阶段膀胱癌细胞在数据进行了总结7(一)和7分别(b)。当基因突变积累和表观遗传改变导致肿瘤坏死因子在炎症通路的失调,积累的错误折叠蛋白质的ER通路诱导细胞增殖在阶段1中膀胱癌(图7(a))。ER和TNF的监管途径适应基因突变的积累及表观遗传改变一口途径。DNA修复和细胞增殖的恶化在阶段1中膀胱癌最终结果不仅miR200a的镇压和miR200b转移期间,而且在肿瘤坏死因子的调控途径转移、细胞增殖、DNA修复阶段4膀胱癌(图7(b))。

3.7。两个独立的药物组合治疗阶段1和阶段4膀胱癌细胞以最小的副作用

多种药物联合治疗的设计第一阶段膀胱癌取决于抑制高表达基因的策略ADRM1,COPS5,PSMD8,SUMO2,CALR,PDIA3,DNAJB11,HSPA5,RPN1,CUL1,HSP90B1,KPNA2,PSMD12,ECT2,TK1,TUBA1C,HN1,三、;激活抑制基因哥伦比亚大学,小君,RARRES3,”丛书;和抑制药物对nondifferentially基因表达的影响BAG6,HUWE1,PAAF1,PSMD10,FAF2,PCYT1A,PSMD10。根据药物设计策略(见部分2由吉非替尼),多个药物组合,雌二醇,育亨宾,fulvestrant获得1膀胱癌治疗阶段。

多种药物联合治疗的设计阶段4膀胱癌取决于抑制高表达基因的策略ADRM1,COPS5,PSMD8,SUMO2,RNF126,CALR,PDIA3,DNAJB11,HSPA5,RPN1,HSP90AA1,HSPA1B,METTL23,RARRES3,KPNA2,PSMD12,ECT2,小君,TK1,TUBA1C,HN1,三、;激活抑制基因BCL3,”丛书,哥伦比亚大学,GTF2A1;和抑制药物对nondifferentially基因表达的影响,这是第一阶段的相同膀胱癌。我们获得了多个药物组合包括吉非替尼、雌二醇,氯丙嗪,LY294002 4膀胱癌治疗阶段。根据DGIdb中的信息,mir - 155,一半的蛋白质家族,ADRM1,和雌激素受体的直接目标多重药物组合包括吉非替尼、雌二醇,育亨宾,分别在第1阶段膀胱癌和fulvestrant(数字3和5),而相同的蛋白质也直接目标的多个药物组合包括吉非替尼、雌二醇,氯丙嗪,分别在第4阶段膀胱癌和LY294002(数字4和6)。此外,药物反应全基因组基因芯片数据的分析显示,高剂量的育亨宾可以在阶段1中激活BAG6膀胱癌,虽然高剂量的氯丙嗪可以激活HSPA5和小君在阶段4膀胱癌。因此,低剂量的育亨宾和低剂量的氯丙嗪可以避免副作用的治疗阶段1和阶段4膀胱癌细胞,分别。最后,我们设计了一个特定的药物组合治疗第1阶段膀胱癌和另一个特定的药物组合治疗阶段以最小的副作用(表4膀胱癌1)。

4所示。结论

在这项研究中,我们提出了一种新的方法来创建一个描述细胞机制的IGEN膀胱致癌作用通过使用系统回归建模和大型数据库挖掘。然后,我们应用PGP获得IGEN的核心网络生物标记。通过比较连接变化的核心网络之间正常的膀胱细胞生物标志物和第一阶段膀胱癌细胞,在阶段1和阶段4膀胱癌细胞,我们调查了膀胱致癌作用的发展机制。数据库挖掘提供所有可能的候选基因和microrna在IGEN法规和蛋白质的相互作用。我们使用AIC和统计评估修剪假阳性规定和交互回归耦合模型运用到门店数据和甲基化配置文件。我们比较不同的连接核心网之间的生物标记不同的细胞类型探讨膀胱致癌的机制。根据连接的比较核心的变化之间的网络生物标志物第1阶段癌细胞和正常细胞和癌细胞在阶段1和阶段4,我们研究如何遗传和表观遗传规则,microrna的法规和体内和与吸烟有关的基因的影响导致膀胱致癌作用的生物功能。根据基因表达变化的核心网络之间的生物标志物正常膀胱细胞和第一阶段膀胱癌细胞和在阶段1和阶段4膀胱癌细胞,然后,我们确定了两个单独的药物组合治疗阶段1和4膀胱癌细胞。因此,提出IGEN施工方法和PGP提供潜在的网络生物标志物膀胱癌诊断和治疗。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

承认

支持的工作是科技部批准号下的台湾大多数104 - 2221 - e - 007 - 124 - my3。