Identification of aberrant cell cycle regulation in Epstein-Barr virus-associated nasopharyngeal carcinoma by cDNA microarray and gene set enrichment analysis

Previous studies have revealed that Epstein-Barr virus （EBV） was closely associated with nasopharyngeal carcinoma （NPC）. This study aimed to characterize the global pathways affected in the EBV-associated NPC. Combined with microdissection, gene expression profries in 22 NPCs and 10 non-tumor nasopharyngeal epithelial （NPE） tissue samples were analyzed. All NPC specimens served in the microarray analysis were positive for EBV, as judged by identification of the expression of EBV nuclear antigen 1 （EBNA1）. Through gene set enrichment analysis （GSEA）, we found that cell cycle pathway was the most disregulated pathway in NPC （P = 0.000, false discovery rate q-value = 0.007）, which included some aberrant expressed components. We first found that overexpression of CDK4, cyclin D1, and Rb proteins, and loss of expression of proteins p16, p27, and p19 were statistically significant in NPC tissues compared with non-cancerous NPE （P〈 0.05） by real-time RT- PCR and tissue microarray. EBV-encoded small RNA-1 （EBER-1） hybridization signals in the NPC showed significant associations with the overexpression of Rb （P = 0.000）, cyclin D1 （P = 0.000）, CDK4 （P = 0.000）, and the loss of expression of p16 proteins （P = 0.039）. In the final logistic regression analysis model, EBER-1 and abnormal expression of p16, Rb, cyclin D1, and E2F6 were inde- pendent contributions to nasopharyngeal carcinogenesis. Through survival analysis, only cyclin D1 could predict the prognosis of NPC patients. These results suggested that cell cycle pathway was the most disregulated pathway in the EBV-associated NPC, and EBER-1 was closely associated with p16, CDK4, cyclin D1, and Rb. cyclin D1 could be the prognosis biomarker for NPC.     

基于基因芯片蝎毒多肽提取物对H22肝癌抑制作用的研究

目的:通过表达谱基因芯片研究蝎毒多肽提取物PESV对H22肝癌基因表达的影响,探讨其可能的药物作用机理.方法:建立H22肝癌皮下荷瘤模型,将60只昆明小鼠随机分为模型组、PESV组、Gemcitabine和TNP-40组,每组15只;无菌摘取皮下肿瘤组织,提取总RNA,通过反转录方法制备cDNA荧光探针,进行芯片杂交,然后对芯片进行图像扫描,最后用Imagene4.0软件包对荧光信号进行分析.结果:蝎毒多肽提取物PESV作用于荷瘤小鼠后,有127个基因表达下调,433个基因表达明显上调,其中35个基因与抗肿瘤血管生成药物TNP-470处理组下调基因一致,有40个与化疗药物Gemcitabine处理组下调基因一致.结论:蝎毒多肽提取物PESV可能同时具有细胞毒作用和抗血管生成作用双重作用,有望成为一种极具前景的肿瘤治疗药物.     

大鼠胰腺胚胎发育功能相关基因表达谱的分析

目的:研究大鼠胰腺胚胎发育不同阶段的基因表达谱,对比其功能相关基因随大鼠胰腺发育的变化.方法:采用显微分离及提取技术获得胚胎发育不同阶段胰腺组织并提取RNA,采用高密度寡核普酸芯片(Affemetrix芯片)对胚胎发育至第12.5天、15.5天、18.5天胚胎胰腺及成年胰腺进行基因转录水平分析,用生物信息学方法分析具体基因的表达情况.结果:胰腺的生物学功能尤其beta细胞功能相关基因insulin RNA,amylopsin RNA,GLUT-2 RNA等在胚胎15.5及18.5天显著高表达.结论:E15.5到E18.5直至出生是胰腺功能完善和成熟的阶段,这个时期以细胞功能成熟为主.     

cDNA阵列筛选结直肠癌化疗敏感性相关基因的初步研究

目的:筛选与结直肠癌中与化疗敏感性相关的基因,为结直肠癌化疗的个体化方案制定提供分子遗传学方面的依据.方法:收集结直肠癌新鲜组织标本,部分用于提取组织RNA和组织蛋白质,部分用于肿瘤药物敏感实验(MTT法).病理学诊断为中分化腺癌,根据药物敏感实验结果分为化疗高敏感组和化疗低敏感组,进行cDNA阵列实验比较筛选差异表达基因,Western Blot检测部分差异表达基因的表达情况.结果:通过肿瘤药物敏感实验结果得到对5-Fu+CF+L-OHP(氟脲嘧啶,亚叶酸钙,奥沙利铂)联合作用敏感的5例(高敏感组),不敏感的5例(低敏感组),cDNA阵列结果显示化疗高敏感组和低敏感组的差异表达基因其中有34个基因,其中差异表达显著的基因9个;叶酸多聚谷氨酸(FPGS)的表达在高敏感组中均高于低敏感组,HSP27在化疗低敏感组中的表达均高于高敏感组,与基因芯片中cDNA表达变化一致.结论:在结直肠腺癌化疗敏感性不同的病例中存在差异表达基因,这些基因可能成为结直肠癌化疗敏感性预测的生物标志物.     

糖尿病肝脏基因表达谱代谢学分析

目的:探讨糖尿病患者肝脏与正常对照肝脏基因表达谱的变化,并进行代谢通路生物信息学分析.方法:应用Affymetrix的Human Genome U133A array芯片检测糖尿病肝脏组织(n=2)和正常对照肝脏组织(n=2)的基因表达谱变化,通过DAVID分析平台对芯片监测到的表达上调的基因进行KEGG通路分析,并用RT-PCR验证部分基因的表达情况.结果:以比值大于2或小于-2为准,共有492条基因明显上调,820条基因明显下调;在差异表达明显的前20位基因中,涉及氧化应激、免疫炎症反应和脂代谢.KEC-G代谢通路分析显示:该差异表达基因谱符合2型糖尿病的发病机制,其差异表达明显基因的代谢通路涉及胰岛素信号通路、脂代谢、补体和凝血系统、糖代谢、粘附功能和细胞因子和受体的相互作用.RT-PCR证实差异表达明显基因SOD2mRNA和CRPmRNA确实表达明显上调.结论:糖尿病肝脏与正常肝脏组织基因表达谱的变化在代谢通路上主要表现为在糖、脂代谢和胰岛素信号通路、补体和凝血系统等的改变,肝脏在糖尿病发病机制中的作用可能与其参与糖脂代谢和胰岛素的作用异常有关.     

基因芯片技术在植物基因克隆中的应用研究进展

基因芯片是以预先设计的方式将大量的生物讯息密码(寡核苷酸、cDNA、基因组DNA等)固定在玻片、硅片等固相载体上组成的密集分子阵列.基因芯片技术本质是生物信号的平行分析,它利用核酸分子杂交原理,通过荧光标记技术检测杂交亲和与否,再经过计算机分析处理可迅速获得所需信息.由于其具有高通量、微型化、连续化、自动化、快速和准确等特点,已引起国际国内广泛的关注和重视,在许多领域得到了广泛的应用.本文简述了基因芯片的概念,技术特点及主要分类,着重对其在基因表达水平检测,基因突变和多态性的分析,基因组DNA分析,后基因组学研究以及转基因农作物检测等方面进行阐述,并说明其存在的问题及展望.     

H2O2诱发人成纤维细胞衰老样变化的基因表达谱

以 5 0 μmol/LH2 O2 作用体外培养的人胚肺二倍体成纤维细胞 4次 ,使之出现不可逆的衰老表型 .提取年轻细胞及H2 O2 处理早老细胞的mRNA ,以荧光物Cy3标记年轻细胞cDNA ,Cy5标记H2 O2 处理的细胞cDNA ,并与点有 40 96条人类基因的芯片杂交 ,利用计算机数据处理判断基因是否存在表达差异 .结果显示 :有 12 3种基因的表达变化较显著 ,这些基因参与细胞周期进程、细胞代谢及蛋白质修饰、细胞外基质及细胞骨架蛋白的形成和调节、炎症反应、调节受体酪氨酸蛋白激酶和G蛋白耦联受体信号转导 .     

多重检验法在基因芯片研究中鉴定差异表达基因的统计功效

鉴于基因芯片实验的造价,在基因芯片实验设计中,首要考虑的因素是需要多少重复才能检测出一个具有显著差异表达的基因。计算多重检验法要求的重复数（样本大小）或功效可为基因芯片实验设计提供重要的参考。为此,本文基于置换重抽样法构建了一种基因表达噪声混合分布模型。该方法适用各类基因表达数据,即无论是基因表达单噪声源或是多噪声源都可行。应用混合模型和多重检验法并给定统计功效。研究者能在基因芯片实验中获得所需要的最少生物学重复数：或者根据样本大小来确定测定一个显著差异表达的基因所具有的检验功效;或者根据样本大小和统计检验功效,选择最好的统计测验方法。本文以一组在老鼠中与中风有关的3000个基因的基因芯片实验所获得的数据为例,应用该方法拟和后组建了一个单分布模型（即表达单噪声源的分布模型）。根据该模型,我们计算了4种多重检验法在鉴定一个具有表达差异（D）值的基因中所需要的统计功效。结果表明。检测一个小的差异D值,4种多重检验法中B方法的统计功效最低,而BH方法最高。但是,对于鉴定一个具有最大表达差异的基因时,4种方法有相同的鉴定功效。与传统的单个检验法一样,BH方法检测一个小的变化所需要的效率不会随基因数目增加而改变,其他3种多重检验法的检测功效则随基因数目增加而降低。     

应用基因表达谱芯片研究黄药子对小鼠肝脏的毒性机制(简报)

黄药子为薯蓣科植物黄独(Dioscorea bulbifera L．)的块茎,临床常用于治疗甲状腺肿、抗肿瘤、抗炎、抗病毒等。近年来临床上关于黄药子的毒副作用,尤其是对肝、肾的不良反应屡有报道。当黄药子或其代谢物在肝细胞内累积时会直接干扰肝细     

基因芯片数据的监督聚类分析

随着后基因组时代的到来,基因芯片技术越来越多地被应用到功能基因组的研究当中。如何快速有效地分析基因芯片实验所获得的大量生物学数据,成为当前一项具有重要意义的研究工作。监督聚类(supervised clustering analysis)是聚类分析的一种,它根据样本的先验信息或假设来决定样本的分类,并据此建立判别模型,继而利用该判别模型对未知对象进行分类。该方法已经成功应用到生物医学研究中的许多领域,成为分析基因芯片数据的重要手段。