肿瘤基因表达谱—肿瘤免疫学研究的新策略

基因表达谱代表了细胞中基因表达的状况。通过比较肿瘤细胞和相应正常组织细胞的基因表达谱所获得的信息,就可获得在肿瘤和正常细胞中差异表达的基因,进一步研究这些基因的结构和功能,对研究肿瘤的发生发展和肿瘤的临床诊断和治疗都具有重要的意义。本文着重介绍了目前常用的研究肿瘤基因表达谱的各种方法,包括mRNA水平和蛋白质水平肿瘤基因表达谱的研究方法,国内外的最新研究进展及应用前景。     

P53，Rb和c－myc基因在人脑原发性肿瘤中的转录表达

采用RNA斑点杂交分析,对21例人脑原发性胶质瘤和11例人脑膜瘤中p53,Rb和c-myc基因转录水平的表达进行研究.发现48.4%的肿瘤中p53基因表达减弱,21.9%的肿瘤中Rb基因表达减弱;71.9%的肿瘤中c-myc基因表达增强.在p53基因表达减弱的15例病例中有13例(80%)c-myc基因表达增强.结果表明,p53基因表达减弱和c-myc基因表达增强与人脑原发性肿瘤的发生有关.     

P53，Rb和c－myc基因在人脑原发性肿瘤中的转录表达

采用ＲＮＡ斑点杂交分析,对２１测人脑原发性胶质瘤和１１例人脑膜瘤中ｐ５３,Ｒｂ和ｃ－ｍｙｃ基因转录水平的表达进行研究,发现４８．４％的肿瘤中ｐ５３基因表达减弱,２１．９％的肿瘤中Ｒｂ基因表达减弱;７１．９％的肿瘤中ｃ－ｍｙｃ基因表达增强,在ｐ５３基因表达减弱的１５例病例中有１３例（８０％）ｃ－ｍｙｃ基因表达增强,结果表明,ｐ５３基因表达减弱和ｃ－ｍｙｃ基因表达增强与人脑原发性肿瘤的发生有关。     

基因表达系列分析(SAGE)技术在肿瘤研究中的应用

基因表达系列分析(serial analysis of gene expression,SAGE)是一项高效、快捷、低成本的研究生物基因表达水平的方法,广泛用于各种肿瘤的分析研究。SAGE技术对于全面分析肿瘤组织基因表达谱、寻找肿瘤特异性表达新基因、发现肿瘤组织特异标志物和揭示肿瘤发病的分子机制发挥重要的作用。随着“肿瘤基因组解剖工程”(CGAP)的进行,CGAP SAGE可以通过网站分析和展示SAGE数据,并自动的将基因名称和SAGE转录物水平联系起来。因此,这为SAGE技术深入和广泛研究肿瘤提供了方便。     

肿瘤相关微小RNA基因表达的表观遗传调控机制

表观遗传是指非基因序列改变且可以遗传的基因表达水平变化。微小RNA为长度大约22个核苷酸的、在转录后水平下调基因表达的小分子RNA。最近研究表明,微小RNA与肿瘤发生有关,其表达谱可用于人类肿瘤的分类。尽管有大量事实证明了微小RNA在肿瘤发生中的重要性,但人们对其基因表达调控的机制了解很少。基于对表观遗传、微小RNA和肿瘤三者关系的认识,本文主要从DNA甲基化和组蛋白修饰等方面重点介绍了肿瘤相关微小RNA基因表达的表观遗传调控机制的最新进展。     

基于邻接矩阵分解的肿瘤亚型特征提取方法

基于肿瘤基因表达谱的肿瘤分类是生物信息学的一个重要研究内容。传统的肿瘤信息特征提取方法大多基于信息基因选择方法,但是在筛选基因时,不可避免的会造成分类信息的流失。提出了一种基于邻接矩阵分解的肿瘤亚型特征提取方法,首先对肿瘤基因表达谱数据构造高斯权邻接矩阵,接着对邻接矩阵进行奇异值分解,最后将分解得到的正交矩阵特征行向量作为分类特征输入支持向量机进行分类识别。采用留一法对白血病两个亚型的基因表达谱数据集进行实验,实验结果证明了该方法的可行性和有效性。     

基于基因表达谱的肿瘤特异基因表达模式研究

基于肿瘤基因表达谱, 利用生物信息学的方法, 从肿瘤与正常组织的样本分类入手就肿瘤特异表达基因的发现及其表达模式问题进行了分析和研究, 进而探讨了肿瘤在基因表达上的特点. 首先, 在分析肿瘤基因表达谱特点的基础上, 提出了基于Relief算法的样本分类特征基因选取策略; 然后, 以支持向量机为分类工具进行样本类型的识别, 以分类错误率为标准选取样本分类特征基因, 并对其中反映肿瘤与正常样本组织构成特点的组织特异表达基因进行排除以突出肿瘤样本真实的类别特征; 最后结合统计学方法, 从信息学的角度论证了分类特征基因在肿瘤组织中特异表达的确实性和普遍性, 并对这些基因在肿瘤组织中呈现出的特异的表达模式进行了分析.     

基于SVM和平均影响值的人肿瘤信息基因提取

基于基因表达谱的肿瘤分类信息基因选取是发现肿瘤特异表达基因、探索肿瘤基因表达模式的重要手段。借助由基因表达谱获得的分类信息进行肿瘤诊断是当今生物信息学领域中的一个重要研究方向,有望成为临床医学上一种快速而有效的肿瘤分子诊断方法。鉴于肿瘤基因表达谱样本数据维数高、样本量小以及噪音大等特点,提出一种结合支持向量机应用平均影响值来寻找肿瘤信息基因的算法,其优点是能够搜索到基因数量尽可能少而分类能力尽可能强的多个信息基因子集。采用二分类肿瘤数据集验证算法的可行性和有效性,对于结肠癌样本集,只需3个基因就能获得100%的留一法交叉验证识别准确率。为避免样本集的不同划分对分类性能的影响,进一步采用全折交叉验证方法来评估各信息基因子集的分类性能,优选出更可靠的信息基因子集。与基它肿瘤分类方法相比,实验结果在信息基因数量以及分类性能方面具有明显的优势。     

样条变换偏最小二乘在肝癌数据分类中的应用

肝癌是中国最常见的恶性肿瘤之一。基于肿瘤基因表达谱数据的分析与研究是当今研究的热点,对于癌症的早期诊断、治疗具有十分重要的意义。针对高维小样本基因表达谱数据所显现的变量间严重共线性、类别变量与预测变量的非线性关系,采用了基于样条变换的偏最小二乘回归新技术。首先通过筛选法去除基因表达谱数据中的冗余信息,然后以3次B基样条变换实现非线性基因表达谱数据的线性化重构,随后将重构的矩阵交由偏最小二乘法构建类别变量与预测变量间的关系模型。最后,通过对肝癌肿瘤基因表达谱数据的分析,结果显示此分类模型对数据重构稳健,有效的解决了高维小样本基因表达谱数据间的过拟合和变量间的共线性,具有较高的拟合和分类正确率。     

与肿瘤相关的MicroRNA研究进展

MicroRNA（smiRNAs）是一类进化上保守的单链非编码小分子RNA,它作为基因表达调控因子在转录后水平调节基因表达。最近研究发现,miRNA能够控制细胞生长、凋亡及分化;miRNA的表达与癌症相关,并在肿瘤的形成过程中发挥着重要的作用。因此,miRNA的研究对于揭示基因表达的调控机理、人类疾病防治及生物进化探索具有重要意义。     

反义核酸在肿瘤研究中的应用

反义核酸研究已活跃于肿瘤研究及基因治疗领域,反义核酸通过碱基配对待异性地抑制基因表达,因此为研究肿瘤中癌基因和生长因子的功能及癌基因突变检测提供了更为有效的手段,并为肿瘤的基因治疗提供了可能途径.文章综述了反义核酸在基因治疗中所面临的问题及部分解决办法.     

饮食通过表观遗传作用于基因是影响健康的重要途径

机体衰老,肿瘤发生是基因表达变化的结果。饮食是影响健康的重要因素,与衰老、肿瘤关系密切。饮食可影响基因,但难用突变解释。近年表观遗传学研究逐渐深入,人们认识到饮食可通过DNA甲基化和组蛋白甲基化,这两种重要的表观遗传(epigenesis)方式：调控基因表达,进而对衰老、肿瘤等疾病的发生产生重要影响。     

DNA微阵列技术及其在肿瘤生物学中的应用

人类基因组测序工作的完成使人们可以方便地调用任何基因序列,但仅有基因序列并不能解释众多的生物学问题,这要求发展一种高通量的技术用于研究基因的生物学功能以及基因的相互作用。DNA微阵列技术以其高通量的特点,已经在肿瘤生物学的研究中逐渐被采用。由于癌症是源于基因表达谱改变的基因疾病,通过DNA微阵列技术研究癌症细胞和对应的正常细胞的基因表达差异,将会使人们更好地了解肿瘤的形成和发展过程。     

Ribozyme阻断体内基因表达的研究

利用ｒｉｌｏｚｙｍｅ专一水解ＲＮＡ的特性,设计ｒｉｂｏｚｙｍｅ定点切割基因表达的中间物ｍＲＮＡ以及病毒ＲＮＡ,可以阻断基因表达和抑制病毒复制,从而达到治病和防病的目的。自１９９０年以来,利用ｒｉｂｏｚｙｍｅ技术,已经对爱滋病、肿瘤等疾病进行了大量的研究。本着重介绍ｒｉｂｏｚｙｍｅ体内阻断基因表达的应用和一些规律性问题。     

与肿瘤相关的计算microRNA组学研究综述

癌症基因组学研究一直都是肿瘤遗传学研究的重要课题。目前已有许多研究致力于寻找与肿瘤相关的基因。而调控基因表达的miRNA在肿瘤基因组研究中还有很大的研究空间。本文从系统生物学的视角,综述了与肿瘤相关的致病miRNA寻找、表达差异和isomiR的研究现状;最后给出了对近期miRNA组学热点的评述和未来的研究方向。     

肿瘤相关基因表达检测寡核苷酸芯片的制备及其初步应用

为研制肿瘤相关寡核苷酸芯片,并实现其在抗肿瘤反义核酸“癌泰得”作用机理研究方面的初步应用,制备了包含近450种肿瘤相关基因特异寡核苷酸探针的寡核苷酸芯片,建立了相应的质控标准.“癌泰得”用脂质体转染HepG2肿瘤细胞,提取细胞总RNA反转录并荧光标记cDNA,用制备的寡核苷酸芯片检测肝癌细胞HepG2的肿瘤相关基因表达水平,用软件分析获得其差异基因表达谱.0.4 μmol/L的反义核酸“癌泰得”作用于HepG2细胞15 h后,MDNCF、DHS等基因mRNA表达下调,MUC2、MPP11、LAT、HRIF-B、JNK3A1等mRNA基因表达上调,初步检测到了“癌泰得”的抗肿瘤作用可能的相关基因,为进一步的分子作用机理的探讨奠定基础.结果表明,制备的肿瘤相关芯片敏感度高、特异性高、重复性均较好,可用于检测肿瘤相关基因的表达谱,为临床诊断和基础研究提供了技术平台.     

HER2参与的基因表达调控

HER2与许多恶性肿瘤的发生、发展密切相关。HER2可通过信号转导途径间接调控许多肿瘤相关基因的表达,亦可作为转录因子直接调控某些基因的表达,而一些基因表达产物又进而增强HER2或其他基因的表达,这就构成了以HER2为中心的基因表达调控网络,这些基因表达产物和HER2可能共同成为肿瘤诊断和预后的标志物。阐明这个网络中各个分子间的相互作用关系,将为HER2过表达肿瘤的治疗提供新的药物设计靶标。     

血清分泌蛋白质组学在肿瘤中的研究进展

随着人类基因组测序计划的结束,对基因表达产物的分析已经成为研究热点,而有关蛋白质的技术亦得到了不断地发展与完善。血清分泌蛋白质组在肿瘤中起着重要作用,目前已经有不少分泌蛋白作为肿瘤标志物用于临床检测和预后判断。现对血清分泌蛋白质组在肿瘤领域的研究方法及研究进展进行了综述。     

基因表达差异显示分析技术在创伤研究中的应用

基因是细胞增殖,分化,成熟等各项生命活动的调控中心,也是许多痢疾发生,发展和转归的决定性因素。基因表达的变化必然导致细胞,组织,器官乃至整个机体的各种异常。包括创伤在内的各种内外刺激,都可不同程度地引起基因表达的变化,最终妨碍机体健康。随着生物信息学的逐渐兴起和分子生物学的不断发展并向其他学科的逐渐渗透,业已建立起一系列研究基因表达变化的切实可行的技术手段（即“基因表达差异分析技术”,如DNA微阵列）,对捕获基因表达的种种变化具有重要价值。这些技术已经在肿瘤及其他疾病的研究中得到广泛应用,近几年也逐渐进入创伤研究领域,在一定程度上推动了创伤研究的发展。     

DNA甲基化与肿瘤

表观遗传指不涉及DNA序列改变的,可随细胞分裂而遗传的基因组修饰作用;DNA甲基化是其中研究最多的基因表达调节机制。异常DNA甲基化可致肿瘤发生,它亦是肿瘤基因诊断和治疗的靶点。文章介绍DNA甲基化基本概念、作用效果及其可能机制;并讨论异常DNA甲基化与肿瘤的关联,包括肿瘤中DNA异常甲基化原因、异常甲基化致瘤机制及基因甲基化研究在肿瘤诊治中的应用等。