基于结直肠癌细胞系MIC_(50)相关基因对的基础耐药评分模型构建

癌细胞系模型已广泛用于药物敏感性测试及耐药标志筛选。然而研究者常忽视癌细胞系的基础耐药性,导致许多药效标志物难以应用于临床实践。为评估肿瘤细胞系的基础耐药性水平及其与临床药效的相关性,本研究以48种结直肠癌(colorectal cancer, CRC)细胞系为例,通过计算265种药物IC_(50)值之间的相关性系数,以每种CRC细胞系对上述药物IC_(50)的中值构建可反映基础耐药性水平的评估指标MIC_(50),并识别出表达值与MIC_(50)显著正相关的基因。然后基于样本内基因表达值的相对大小秩序关系构建临床CRC组织样本的基础耐药评分模型。结果表明:在药物两两间IC_(50)的相关系数中,有99%以上呈显著正相关(FDR 0.05),证明CRC细胞系存在基础耐药性特征;与MIC_(50)显著相关602个基因,富集到4个与肿瘤耐药密切相关的功能模块。根据5368个MIC_(50)相关基因对,筛选出一个由21个基因对组成的5-FU联合用药评分模型,卡方检验结果表明患者基础耐药性水平的高低与用药后的响应信息显著相关,生存分析显示低分组患者比高分组患者预后更好。本研究结果为CRC联合化疗耐药机制的研究及临床个体化用药提供了一定的理论依据。     

肺癌细胞微生态成分分析及其在耐药性方面的作用及机制

目的探析肺癌细胞微生态环境中蛋白成分及其与人肺癌多药耐药细胞系SPC-A1/TAX耐药性之间的关系。方法通过基因芯片、蛋白质谱实验并借助S-P法以及MTS法来分析蛋白与耐药之间的关系。结果 SPC-A1/TAX与SPC-A1相比,除了对紫杉醇具有耐受性外,对其他抗肿瘤药物也有一定程度的耐药性。SPC-A1中,GST-π以及MRP的阳性率均为0,而SPC-A1/TAX中两者的阳性率均为100%,对其他抗肿瘤药物也有一定程度的耐药性,耐药倍数分别为6.34、2.42、13.51、2.65、9.80、7.00。结论多药耐药相关蛋白及谷胱甘肽-S-转移酶π与人肺癌多药耐药细胞系SPC-A1/TAX的耐药性密切相关,是导致其具有耐药性的重要机制。     

基因逆转肿瘤多药耐药的研究进展

化疗在恶性肿瘤的综合治疗中占有非常重要的地位,而耐药性是严重影响肿瘤病人化疗效果及生存的主要原因之一,其中多药耐药(multi-drug resistance,MDR)最具临床意义。多药耐药是指肿瘤细胞对某一化疗药物产生耐药性后,对其他化学结构及机理不同的化疗药物也产生交叉耐药性。研究表明MDR是一个多阶段发展、多因素参与的复杂事件。逆转肿瘤多药耐药是目前肿瘤化疗的研究热点之一。近年随着基础科学研究的不断深入,基因逆转肿瘤多药耐药的研究已从分子水平上,定点、多位点阻断多药耐药基因的表达,已取得一些显著的进展。本文对肿瘤多药耐药机制以及逆转肿瘤多药耐药性的相关基因做一简要综述。     

骨肉瘤化疗多药耐药的分子机制及其逆转

目的：总结国内外对骨肉瘤化疗多药耐药的分子机制及相应逆转措施的研究进展;方法：应用PubMed及CNKI期刊全文数据库检索系统,以＂骨肉瘤、化疗多药耐药、机制、逆转＂等为关键词,检索2000-2011年的相关文献。纳入标准：1）骨肉瘤耐药相关的蛋白质、酶类及相关基因;2）各因素发挥作用的机制;3）相关的逆转措施。结果：骨肉瘤多药耐药是当今骨肉瘤化疗治疗的一大难题,多药耐药性即肿瘤细胞对一种抗肿瘤药物产生耐药性的同时,对其他结构和作用机制不同的多种药物产生交叉耐药性。其作用的发生是多种因素共同作用的结果。结论：与骨肉瘤化疗多药耐药相关的主要有P-糖蛋白,多药耐药相关蛋白,肺耐药蛋白,谷胱甘肽,拓扑异构酶,蛋白激酶C以及DNA损伤修复和细胞凋亡抑制等相关机制。而逆转措施主要通过抑制剂和基因疗法。     

奶牛乳房炎源金黄色葡萄球菌耐药性研究进展

金黄色葡萄球菌(Staphylococcus aureus,S.aureus)是奶牛乳房炎(Bovine mastitis)最主要致病菌之一。抗菌药物在奶牛乳房炎治疗中的作用无可替代,但随着严重依赖甚至过度使用抗菌药物,S.aureus耐药性等问题日益凸显,我国现阶段尤为严重。近年来,耐药菌株、耐药谱逐渐变宽,耐药水平不断提高,使其耐药性越来越强,耐药机制变得复杂,耐药基因种类繁多,导致乳房炎源S.aureus广谱耐药性和多重耐药性现象已经十分严重,甚至出现超级耐药细菌-耐甲氧西林金黄色葡萄球菌(Methicillin-resistant staphylococcus aureus,MRSA),为奶牛乳房炎治疗带来极大困难。S.aureus耐药性不仅对奶牛养殖业和乳房炎防治造成影响,同时直接或间接威胁人类健康。因此,监测S.aureus耐药性及变迁情况,探明其具体耐药机制是解决问题的关键。目前,S.aureus可通过产生修饰酶、改变抗菌药物的作用靶点、降低细胞壁的通透性等不同作用机制,对β-内酰胺类、氨基糖胺类、四环素类、大环内酯类、林可胺类和喹诺酮类等抗菌药物产生不同程度的耐药,但基因编码的分子耐药机制尚未明确。综述了奶牛乳房炎中S. aureus耐药性及其分子耐药机制,讨论了明确S.aureu耐药机制的意义及存在的问题,以期为奶牛乳房炎临床合理用药及有效防治提供思路和依据。     

两株毛筒腔菌属真菌逆转人乳腺癌细胞多药耐药性

高水平的多药耐药性（multidrug resistance,MDR）基因在肿瘤细胞中过量表达是肿瘤细胞耐药的内在原因,是导致肿瘤化疗失败的主要原素。寻求一种抑制MDR活性的抑制剂是提升抗肿瘤药物药效的重要途径。本研究采用低浓度持续诱导方法建立人乳腺癌细胞（MCF-7）耐药细胞系,结果显示,阿霉素（ADM）、紫杉醇和顺铂对MCF-7耐药细胞系有交叉耐药性,耐药指数（resistance index,RI）分别为5.11、3.55和1.79。菌株对肿瘤细胞的逆转活性筛选表明,红棕毛筒腔菌Tubeufia rubra PF02-2和河池毛筒腔菌T. hechiensis XSL05具有逆转肿瘤细胞多药耐药性为敏感性的活性,逆转倍数（reversion fold,RF）分别为3.79和1.07。结果表明,T. rubra和T. hechiensis具有开发为MDR逆转剂的潜能。     

鲍曼不动杆菌对β-内酰胺类药物的耐药性及相关耐药基因的研究

采用琼脂二倍稀释法及聚合酶链式反应(PCR)对36株鲍曼不动杆菌的耐药性及相关耐药基因(blaTEM、blaSHV、blaIMP、blaVIM、blaOXA-23)进行检测。结果表明,36株鲍曼不动杆菌对哌拉西林和替卡西林的耐药率最高,为94.4%;对亚胺培南的耐药率最低,为52.8%;在β-内酰胺酶耐药基因检测过程中,发现有3株菌株携带有blaTEM、blaVIM、blaOXA-233种基因,且对12种实验药物均耐药,表明菌株的耐药性与其携带的耐药基因数目有关,数目越多,耐药性越强。     

结核分枝杆菌耐药性的分子生物学研究进展

结核病一直是世界性问题,我国其发病情况尤为严重,是亚洲的第二大结核病发病国家。结核病治疗方面常使用抗生素作为首选药物,随着抗菌药的滥用,结核杆菌对多种抗菌药产生耐药性,结核病耐药患者增多,治疗难度增加。因此,结核杆菌耐药分子机制的研究更加重要,新型抗结核药物研制更加迫切。结核分枝杆菌的基因突变是引起耐药的主要分子学依据,因此基于结核分枝杆菌耐药性相关基因的深入探索,对于预防结核病的传播及治疗皆具有深远影响。本文从分子生物学角度分析了近年来结核分枝杆菌耐药性产生的原因及相关研究进展。     

质粒介导的喹诺酮耐药基因qnr的分类、耐药机制及其在国内的流行状况北大核心CSCD

喹诺酮类抗菌药物从早期主要用于治疗尿道感染发展到后来治疗肠道感染和呼吸道感染,目前已在临床、畜牧业和水产业中广泛使用,细菌对其耐药性也逐渐呈蔓延趋势,耐药机制日趋复杂。喹诺酮类耐药机制主要分为染色体介导的耐药和质粒介导的耐药,后者对细菌耐药性的广泛传播起着重要作用。1998年首次报道了质粒介导的喹诺酮类耐药机制,即质粒上qnr基因介导的细菌对氟喹诺酮耐药机制,qnr基因可在不同细菌中迅速水平传播,引发的感染不易控制,使得院内感染大范围的流行。此外,qnr基因通常与β-内酰胺类耐药基因相关或存在于复杂整合子中与其它多重耐药基因共同整合,缩小了临床医生治疗相关细菌感染时选药或联合用药的空间,给我们带来了严峻的挑战。本文就qnr基因的发现历史、耐药机理及在国内的流行状况做了详细概述。     

铜绿假单胞菌对碳青霉烯类抗生素耐药相关基因的筛选

为了在基因组水平筛选获得铜绿假单胞菌PAO1对碳青霉烯类抗生素耐药相关基因,本研究通过构建PAO1转座突变体文库、筛选对亚胺培南、美罗培南和比亚培南耐药及敏感突变株;通过随机PCR、核苷酸测序及序列比对的手段,确定了突变体中转座子的插入位点及其破坏的基因,获得了48个PAO1中对碳青霉烯类抗生素耐药和敏感相关的基因,其中27个基因突变后表现为耐药性增强,21个基因突变后表现为药物敏感性增强.本实验筛选获得的48个基因中有5个与Alvarez-Ortega和Dotsch等人筛选的基因重复.通过对PA0011,PA0667及PA3901进行基因敲除及遗传互补,进一步确证这3个基因均与PAO1对碳青霉烯类的耐药性相关.本次筛选发现了38个新的与碳青霉烯类耐药相关的基因,其中包括13个class4类基因.对这些新基因的进一步研究,不仅有利于全面了解铜绿假单胞菌的耐药机制及其调控网络,而且有利于药物作用靶点的发现,为有效治疗铜绿假单胞菌的感染提供新思路.     

基于转录组的肝豆状核变性调控网络的构建和分析

本研究旨在利用生物信息学方法构建经铜诱导的ATP7B基因敲除HepG2细胞系的转录调控网络。探讨关键转录因子在肝豆状核变性发生、发展中的潜在作用机制。收集公共基因表达数据库（gene expression omnibus,GEO）中包含野生型、ATP7B基因敲除型、铜诱导的野生型和铜诱导的ATP7B基因敲除型HepG2细胞系数据。筛选由铜诱导产生的差异表达基因（differentially expressed genes,DEGs）后进行基因本体论（gene ontology,GO）、京都基因和基因组百科全书（Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG）富集分析。基于蛋白相互作用网络,识别疾病关键基因和功能模块,并对关键功能模块中的基因进行富集分析。最后,构建转录调控网络,筛选核心转录因子。共筛选出1 034个差异表达基因,其中上调525个,下调509个。上、下调关键功能模块分别包括了3 785个和3 931个基因。关键功能模块中的基因主要定位于细胞-基质连接、染色体、剪接复合体、核糖体等区域,共同参与了mRNA加工、组蛋白修饰、RNA剪切、DNA代谢调节、蛋白磷酸化等生物学过程,且与转录共调控活性、DNA转录因子结合、泛素样蛋白连接酶结合等分子功能相关。KEGG分析表明功能模块中的基因显著富集的通路包括乙型肝炎、有丝分裂原活化蛋白激酶（mitogen-activated protein kinase,MAPK）信号通路、细胞衰老和凋亡、神经营养信号通路和神经变性途径等。肝豆状核变性转录调控网络包括11个差异表达转录因子和96个差异表达基因,其中U2AF1、NFRKB、FUS、MAX、SRSF1、CEBPA和RXRA为核心差异表达转录因子。该研究为肝豆状核变性转录调控相关分子的生物学功能研究提供了重要的参考依据。     

circRNA-associated ceRNA network construction reveals the circRNAs involved in the progression and prognosis of breast cancer

Recently, increasing evidences show that circular RNAs (circRNAs) are important regulators of various diseases, especially cancer. However, the regulatory role and the potential mechanism of action of circRNAs in breast cancer remain largely unknown. In this study, weighted gene co-expression network analysis was conducted with the differentially expressed miRNAs and mRNAs in breast cancer from The Cancer Genome Atlas database to identify the key modules associated with the carcinogenesis of breast cancer. In the significant turquoise and brown modules, 22 miRNAs and 1877 mRNAs were identified, respectively. Then, We compared and predicted the target genes and performed survival analysis to identify the miRNAs and mRNAs related to the prognosis of breast cancer. A circRNA-related competitive endogenous RNA network was identified by database co-screening, and deleted in liver cancer 1 (DLC1) was identified as a key gene. Finally, to assess how genes in key modules and key genes contribute to the development of breast cancer, relevant pathway information was obtained through DAVID and Gene Set Enrichment Analysis. These data demonstrated that three circRNAs (hsa-circ-0083373, hsa-circ-0083374, and hsa-circ-0083375) that regulate DLC1 expression via hsa-mir-511 and are involved in the pathogenesis and development of breast cancer.