应用基因芯片筛选鼻咽癌信号转导相关基因

目的：建立具有组织特异性的鼻咽癌基因表达谱,筛选鼻咽癌中信号转导相关基因。方法：采用深圳微芯公司基于玻片的包含8046个人类基因的基因芯片,检测7例鼻咽癌组织及1例鼻咽炎组织,初步获得鼻咽癌异常表达基因;结合GO分类从异常表达的基因中筛选信号转导相关基因,以Biocarta信号通路数据库查询筛选基因相关转导信号通路信息。结果：在鼻咽癌组织独得1241个异常用表达基因,其中高表达基因871个,低表达基因343个。发现28个差异表达基因与细胞的信号转导相关,其中表达上调的21个,表达下调的7个。结论：成功建立了具有组织特异性的鼻咽癌基因表达谱,初步获得了鼻咽癌信号转导相关基因。     

基因芯片筛选新疆维吾尔妇女宫颈癌差异表达基因

新疆南部维吾尔族聚居区是宫颈癌高发区. 本文旨在利用基因芯片技术筛选与维吾尔族妇女宫颈癌发生相关的基因. 首先,分别提取5例新疆维吾尔妇女宫颈癌和5例子宫肌瘤组织(对照)的mRNA,逆转录成cDNA,并用Cy3-dUTP标记子宫肌瘤组织的cDNA,用Cy5 dUTP标记宫颈癌组织的cDNA,制成芯片杂交探针.为筛选出宫颈癌组织中差异表达的基因,上述标记探针分别与含有20 000条人类基因的Affymetrix基因芯片进行杂交,杂交信号用GeneChip Scanner 3000扫描仪扫描,并用芯片图像分析软件(SAM software)分析扫描结果.筛选出的差异表达基因经GO(Gene Ontology)分析和KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）信号通路分析,确定其在宫颈癌中的作用.基因芯片筛选结果显示,在宫颈癌组织中发现2 758个差异表达基因,其中1 326个上调基因,1 432个下调基因.GO分析和KEGG信号通路分析表明,表达差异在两倍以上的基因涉及168个信号通路,包括细胞粘附分子、细胞周期以及MAPK和mTOR信号通路等.上述结果表明,基因芯片技术筛选出大量与宫颈癌发生相关的基因,其中表达差异显著的基因涉及细胞粘附分子、细胞周期和mTOR等信号通路.     

基于RNA-seq研究胶质母细胞瘤中差异表达基因及蛋白相互作用网络

本研究基于RNA-seq数据分析了胶质母细胞瘤中的差异表达基因,并对差异表达基因进行了功能(GO term)和通路(KEGG)富集分析。进一步通过蛋白相互作用网络挖掘了胶质母细胞瘤的调控机理。结果表明,405个基因在肿瘤组织中差异表达(p-value≤0.05,|log FC|≥1.5),其中216个(53.3%)基因上调,189个(46.6%)基因下调。基因本体(gene ontology,GO)富集结果表明,这些差异表达基因参与了离子转运,神经冲动传递,细胞信号转导和细胞粘附等。此外,KEGG通路富集结果表明,差异基因参与了许多重要的生物学通路,包括ECM受体相互作用、黏着和钙信号等通路。进一步的蛋白相互作用网络分析鉴定了5个关键的hub基因,包括PTK2B、CDK1、FN1、CCND1和FOS。这5个关键基因对于胶质母细胞瘤的发生和发展可能起到了关键作用,可以作为潜在的调控位点和筛选的标志物。     

HBV感染者肝细胞样本的关键基因和信号通路的生物信息学挖掘

为探究乙型肝炎病毒(Hepatitis B virus,HBV)感染后肝细胞基因表达和信号通路的改变情况,从Gene Expression Omnibus(GEO)数据库中下载了HBV感染者肝细胞样本制作的基因表达谱数据集GSE83148,进行质量检测、数据标准化后筛选出差异表达基因,进一步做GO和KEGG富集分析以及基因网络相互作用分析,筛选关键基因和信号通路。从HBV感染样本中筛选出fold change≥2,p-value0. 05的上调差异表达基因44个,GO分析获得关键基因BAK1和TP63,差异表达基因网络互作获得5个位于枢纽位置的基因:NDUFS1、NDUFS2、COX7B、ATP5B、OPA1。KEGG分析获得关键信号通路有:乙型肝炎信号通路、病毒癌变信号通路、Fox O信号通路、PI3K-Akt信号通路。本研究筛选出的多数基因与线粒体和氧化呼吸链有关,造成这一现象的具体机制还需进一步探究。     

鼻咽癌组织中基因差异表达及蛋白互作网络分析

目的:利用生物信息学方法从鼻咽癌组织基因芯片中筛选差异表达基因,并分析它们之间的互相作用。方法:利用R语言程序包等相关软件分析鼻咽癌组织和正常组织中差异表达的基因,并对其进行在线GO分析、KEGG富集分析及蛋白互作分析。结果:从25例鼻咽癌组织样本和3例正常组织对照样本中共分析出1103个差异表达基因,包括600个上调基因和503个下调基因(P0.05)。GO分析结果显示,差异表达基因在生物过程中显著富集,包括细胞分裂、DNA复制、G1/S有丝分裂细胞周期的转变和有丝分裂核分裂;在分子功能中,包括与蛋白质结合、与ATP结合、蛋白同二聚化活性、与DNA复制起点结合以及与受损的DNA结合;在细胞组分中,包括细胞质、核质、胞外体和船体中部。KEGG通路分析显示,差异表达基因在细胞周期、DNA复制、癌症途径、p53信号通路、错配修复、小细胞肺癌、卵母细胞减数分裂、氨基糖和核苷酸糖代谢、基部切除修复和人T淋巴细胞病毒(HTLV-Ⅰ)感染等信号通路中显著富集。在蛋白互作分析网络中筛选出10个节点度最高核心基因CDC45、MCM10、MCM3、MCM5、MCM2、CDC7、CDT1、CDC6、SMC2和NCAPG。结论:通过鼻咽癌组织和正常组织的对比筛选,发现多个基因表达发生变化,为相关临床研究提供了重要的信息基础。     

应用基因芯片筛选伊马替尼和尼洛替尼处理K562 细胞表达差异基因

目的:探讨两种酪氨酸激酶抑制剂(TKIs)处理K562细胞的基因表达谱变化,为认识慢性粒细胞白血病(CML)的发病机制、耐药机制提供新的思路,同时也为治疗寻找潜在重要靶标分子。方法:利用GEO数据库下载慢性粒细胞细胞系(K562)基因表达芯片数据,通过差异基因的筛选,趋势分析、GO分析,信号通路分析,最后获得的重要差异表达核心基因,并建立相互作用网络。结果:获得显著表达差异基因1000,通过趋势分析、功能富集分析及信号通路分析提示主要涉及到代谢途径、细胞凋亡、癌症的途径、细胞周期、p53信号通路。相互作用网络分析及同表达相互作用网络分析,得到重要的核心节点基因:AK2、ADSL、PKLR、PKM、SHMT2、ATIC、LDHA、ENO1、CTH、GOT1;YARS、CYP3A5、CTH、GYPA、ALAS2、MTHFD2、BLVRB、GUK1、CTSH、LMO2。结论:利用生物信息学的方法,分析慢性粒细胞白血病细胞基因芯片得到参与不同TKIs处理K562细胞的重要的细胞功能及信号通路主要涉及代谢通路及增殖凋亡信号途径,并且寻找到核心节点基因,为认识K562的耐药机制及治疗靶点提供新的思路。     

小儿脓毒症休克相关基因的筛选及网络构建

为探究脓毒症休克与SIRS的差异表达基因及网络的构建,筛选潜在的核心基因,从GEO数据库下载相关基因表达谱GSE26378,数据分为脓毒症休克与SIRS各29个样本,通过在线软件GCBI对其进行标准化及差异基因筛选;对差异基因进行GO分析;基于KEGG进行功能通路分析以及基因信号网络分析;差异基因共表达网络分析。结果表明:两组中总共有1 456个基因被识别为差异基因(P0.05),与SIRS组相比,脓毒症休克组中有条859条下调基因,597条上调基因。GO功能富集分析显示差异基因主要参与了细胞周期、细胞免疫、细胞代谢。KEGG功能通路分析显示差异基因主要参与了MAPK信号通路、P53信号通路、wnt信号通路、细胞凋亡信号通路,细胞周期受体信号通路等。共表达分析发现基因CCNB1、NUSAP1、OIP5、SHCBP1、ZWINT、TOP2A、DLGAP5等位于网络中央部位,而基因信号网络分析发现基因PLCB1、PIK3CA、STAT3、CAMK2D、PRKCB、CREB1位于网络核心。基因芯片分析有助于发现脓毒症休克与SIRS患儿外周血单核细胞在转录组学上的改变,而生物信息学网络分析有助于发现潜在的靶点。     

胰腺癌中CDK1的表达与预后的生物信息学分析

为探讨胰腺癌的发病机制并为胰腺癌的防治提供生物信息学依据,用GEO2R在线工具分析GSE16515中胰腺癌患者肿瘤组织和相应正常组织的差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs),通过DAVID数据库对DEGs进行GO分析和KEGG通路富集分析,然后通过STRING数据库构建蛋白质相互作用(protein-protein interaction, PPI)网络,用Cytoscape软件进行关键基因(hub基因)筛选和功能模块分析,并在GEPIA数据库对hub基因进行验证,用CCLE数据库检测靶基因在胰腺癌组织及细胞系中的表达水平。分析结果显示胰腺癌中筛选出的376个DEGs主要涉及细胞周期、p53信号通路、蛋白质消化吸收、ECM-受体相互作用、PI3K-Akt信号通路、血小板激活信号通路。GEPIA数据库验证结果显示10个hub基因均在胰腺癌组织中高表达,其中8个hub基因与胰腺癌患者的不良预后有关。CCLE数据库检测结果显示周期蛋白依赖性激酶1 (cyclin-dependent kinase 1, CDK1)在胰腺癌组织和细胞中均有较高的表达水平。本研究结果表明CDK1可能与胰腺癌的发生发展最为相关,为进一步探究胰腺癌的发病机制提供了生物信息学依据。     

家族性双侧大结节性肾上腺增生症生物标志物的生信分析

为寻找与家族性双侧大结节性肾上腺皮质增生症发展有关的潜在治疗靶点和生物标志物。从GEO数据库中下载GSE171558数据集,筛选受家族影响的肾上腺结节与正常的肾上腺组织之间的差异表达基因(Differentially expressed genes, DEGs),并进行基因功能富集分析和蛋白质-蛋白质相互作用网络分析。通过Cytoscape v3.9.1软件中的插件cytoHubba筛选出关键基因,进一步经NetworkAnalyst分析TF-miRNA共调控网络和蛋白质-化合物相互作用。共鉴定出336个DEGs,这些基因主要富集在细胞粘附过程、细胞增殖的正调节过程和RNA加工过程等生物过程,并涉及钙信号通路、PI3K-Akt信号通路和cAMP信号通路等。通过cytoHubba插件获得5个hub基因,经验证分析,多功能蛋白聚糖(Versican,VCAN)、双糖链蛋白聚糖(Biglycan,BGN)被认为是家族性双侧大结节性肾上腺皮质增生症的潜在生物标志物。进一步的GSEA分析结果显示,VCAN主要与丁酸代谢、ECM-受体相互作用和类固醇生物合成等有关。BGN主要涉及剪接体、皮质醇的合...     

喉癌发生相关特异基因筛选与验证

 为了检测喉鳞状细胞癌相关的基因表达变化特征,筛选与喉癌发生相关的特异基因. 从3名患者体内分别取正常喉上皮组织和喉鳞状细胞癌组织.应用基因芯片技术进行基因表达差异分析及系统聚类分析,并进行半定量RT PCR验证部分基因芯片结果.本实验基因芯片包括7 26条探针,其中,在3对样本中,表达发生显著差异的基因共有94条,有31条上调,63条下调,并且系统聚类分析将正常和癌组织各分为一类,半定量RT-PCR结果与芯片结果一致.实验表明,细胞的代谢、生长、信号传递相关基因(如RAN、PDCD10、zyxin、TACSTD1等)参与了喉癌的发生、发展,并可能扮演了重要角色     

利用GenMAPP筛查鼻咽癌差异表达基因

利用GenMAPP软件对鼻咽癌和正常鼻咽上皮基因微阵列表达谱结果进行分析,筛查鼻咽癌差异表达基因. 结果显示：在17 000个基因中,与正常鼻咽上皮相比,在鼻咽癌中发生2倍以上差异表达的基因共有339个,其中有160个基因在鼻咽癌中表达上调,179个表达下调. 这些基因分别与细胞增殖、基因转录、凋亡、信号转导、DNA损伤修复、肿瘤分化和浸润转移及细胞周期调节等相关. 鼻咽癌的发生发展存在多基因表达调控的改变,对其差异表达基因的研究有助于阐明鼻咽癌发生发展机制.     

Pathway analysis using random forests classification and regression

MOTIVATION: Although numerous methods have been developed to better capture biological information from microarray data, commonly used single gene-based methods neglect interactions among genes and leave room for other novel approaches. For example, most classification and regression methods for microarray data are based on the whole set of genes and have not made use of pathway information. Pathway-based analysis in microarray studies may lead to more informative and relevant knowledge for biological researchers. RESULTS: In this paper, we describe a pathway-based classification and regression method using Random Forests to analyze gene expression data. The proposed methods allow researchers to rank important pathways from externally available databases, discover important genes, find pathway-based outlying cases and make full use of a continuous outcome variable in the regression setting. We also compared Random Forests with other machine learning methods using several datasets and found that Random Forests classification error rates were either the lowest or the second-lowest. By combining pathway information and novel statistical methods, this procedure represents a promising computational strategy in dissecting pathways and can provide biological insight into the study of microarray data. AVAILABILITY: Source code written in R is available from http://bioinformatics.med.yale.edu/pathway-analysis/rf.htm.     

Identification and molecular characterization of novel anther-specific genes in Oryza sativa L. by using cDNA microarray

The complicated genetic pathway regulates the developmental programs of male reproductive organ, anther tissues. To understand these molecular mechanisms, we performed cDNA microarray analyses and in situ hybridization to monitor gene expression patterns during anther development in rice. Microarray analysis of 4,304 cDNA clones revealed that the hybridization signal of 396 cDNA clones (271 non-redundant groups) increased more than six-fold in every stage of the anthers compared with that of leaves. Cluster analysis with the expression data showed that 259 cDNA clones (156 non redundant groups) were specifically or predominantly expressed in anther tissues and were regulated by developmental stage-specific manners in the anther tissues. These co-regulated genes would be important for development of functional anther tissues. Furthermore, we selected several clones for RNA in situ hybridization analysis. From these analyses, we found several novel genes that show temporal and spatial expression patterns during anther development in addition to anther-specific genes reported so far. These results indicate that the genes identified in this experiment are controlled by different programs and are specialized in their developmental and cell types.     

Genome-scale CRISPR-Cas9 knockout screening in nasopharyngeal carcinoma for radiosensitive and radioresistant genes

BackgroundGenome-scale CRISPR-Cas9 knockout screening may provide new insights into the mechanism underlying clinical radioresistance in nasopharyngeal carcinoma (NPC), which is remain largely unknown. Our objective was to screen the functional genes associated with radiosensitivity and radioresistance in NPC, laying a foundation for further research on its functional mechanismand.MethodsCRISPR-Cas9 library lentivirus screening in radiation-treated NPC cells was combined with second-generation sequence technology to identify functional genes, which were further validated in radioresistant NPC cells and patient tissues.ResultsEleven radiosensitive and radioresistant genes were screened. Among these genes, the expression of FBLN5, FAM3C, MUS81, and DNAJC17 were significantly lower and TOMM20, CDKN2AIP, SNX22, and SP1 were higher in the radioresistant NPC cells (C666-1R, 5-8FR) (p < 0.05). CALD1 was highly expressed in C666-1R. Furthermore, we found knockout of FBLN5, FAM3C, MUS81 and DNAJC17 promoted the proliferation of NPC cells, while CDKN2AIP and SP1 had the opposed results (p < 0.05). This result was verified in NPC patient tissues. Meanwhile, KEGG analysis showed that the Fanconi anemia pathway and the TGF-β signaling pathway possibly contributed to radiosensitivity or radioresistance in NPC.ConclusionsNine genes involved in the radiosensitivity or radioresistance of NPC: four genes for radiosensitivity (FBLN5, FAM3C, MUS81, and DNAJC17), two genes for radioresistance (CDKN2AIP, SP1), two potential radioresistant genes (TOMM20, SNX22), and a potential radiosensitive gene (CALD1). Genome-scale CRISPR-Cas9 knockout screening for radiosensitive and radioresistant genes in NPC may provide new insights into the mechanisms underlying clinical radioresistance to improve the efficacy of radiotherapy for NPC.     

Pathway-based approaches for analysis of genomewide association studies

Published genomewide association (GWA) studies typically analyze and report single-nucleotide polymorphisms (SNPs) and their neighboring genes with the strongest evidence of association (the “most-significant SNPs/genes” approach), while paying little attention to the rest. Borrowing ideas from microarray data analysis, we demonstrate that pathway-based approaches, which jointly consider multiple contributing factors in the same pathway, might complement the most-significant SNPs/genes approach and provide additional insights into interpretation of GWA data on complex diseases.     

最短路径法在水稻ABA 和环境胁迫条件下基因应答网络研究中的应用

目前微阵列数据分析方法都基于具有相似表达模式的基因可能具有相近的生物学功能这一假设, 而实际上参与同一生物学功能的基因, 在表达时间和空间上是有关联的, 而并非表现为相似模式。利用水稻cDNA微阵列, 对水稻在ABA及干旱、寒冷和高盐胁迫条件下的基因表达进行了研究。选取环境胁迫和ABA应答的相关基因, 采用最短路径法(shortest path), 利用自行编制的计算软件, 在表达模式不直接相关的基因之间构建最短路径。研究表明, 通过分析这些基因的表达数据, 可以发现它们在功能上的关联性, 并对未知基因的功能预测进行了探索, 为构建水稻在ABA和环境胁迫条件下的分子应答网络奠定了基础。