检索结果-南通市图书馆

作者：范帅帅山西医科大学

学位级别：硕士

目的:前列腺癌（prostate cancer,PCa）是男性第二常见的恶性肿瘤,但其致癌机制尚不清楚。我们的研究旨在探讨增强子rna（enhancer rnas,e rnas）对前列腺癌发生发展的影响,并确定可能的PCa生物标志物。方法:利用癌症基因组图谱数据库（... 详细信息

目的:前列腺癌（prostate cancer,PCa）是男性第二常见的恶性肿瘤,但其致癌机制尚不清楚。我们的研究旨在探讨增强子rna（enhancer rnas,e rnas）对前列腺癌发生发展的影响,并确定可能的PCa生物标志物。方法:利用癌症基因组图谱数据库（The Cancer Genome Atlas,TCGA）,通过bootstrapping、Kaplan-Meier（KM）生存分析、Spearman相关系数分析、LASSO（least absolute shrinkage and selection operator）等统计学方法对与PCa患者预后显著相关的e rnas及其靶基因进行初步筛选。然后,我们建立了PCa风险评分模型,并在其他三个验证队列中验证了该风险评分模型。此外,我们还通过功能分析探讨了e rnas影响前列腺癌发生发展的机制。此外,我们还通过癌症药物敏感性基因组学（Genomics of Drug Sensitivity in Cancer,GDSC）分析了前列腺癌的2种常用药物敏感性,并通过连通性图（Connectivity Map,CMAP）探索了潜在的前列腺癌治疗药物。在我们的研究中,包含了四个公共数据库中的共835个前列腺样本。结果:我们通过筛选得到了3个与前列腺癌预后相关的erna驱动基因（MAPK15,ZNF467和MC1R）,并建立了一个与前列腺癌无病生存期（disease-free survival,DFS）相关的预后风险模型。风险模型在训练和验证队列中都表现良好。此外,我们还发现该风险模型所包含的基因在免疫细胞浸润和基因突变过程中显著富集。通过差异性分析,我们发现肿瘤微环境（tumor microenvironment,TME）、免疫细胞、DNA突变、肿瘤突变负荷（tumor mutational burden,TMB）、微卫星不稳定性（microsatellite instability,MSI）在高、低风险组之间存在显著差异。通过药敏分析,我们发现2种常用前列腺癌治疗药物的IC50在高、低风险组中有显著性差异。另外,我们用CMAP筛选了10种可能用于治疗PCa的小分子化合物。结论:本研究确定了一个与前列腺癌患者DFS显著相关的3个靶基因并建立了1个稳健的预后模型。此外,我们初步探讨了e rna影响前列腺癌发生进展的机制。

关键词：前列腺癌增强子rna 预后基因特征风险评分模型

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全基因组增强子调控网络的识别与特征分析

全基因组增强子调控网络的识别与特征分析

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作者：丁若凡西南交通大学

学位级别：硕士

增强子可以作为顺式调节元件(Cis-Regulatory Elements,CREs)通过组织特异性/非组织特异性的方式调节基因表达来调控细胞发育和细胞功能。先前研究表明活性增强子通过招募转录因子与rna聚合酶Ⅱ从而生成增强子rna(enhancer rna,erna)。... 详细信息

增强子可以作为顺式调节元件(Cis-Regulatory Elements,CREs)通过组织特异性/非组织特异性的方式调节基因表达来调控细胞发育和细胞功能。先前研究表明活性增强子通过招募转录因子与rna聚合酶Ⅱ从而生成增强子rna(enhancer rna,erna)。然而,各个组织中的不同类型的增强子(例如转录的/非转录的增强子,组织特异性/非组织特异性增强子)的调控网络和特征目前仍不清楚。本研究通过整合蛋白修饰(H3K4mel,H3K27ac和H3K4me3)和DNaseⅠ高敏感位点(DNase Ⅰ hypersensitive site,DHS)数据,在肾上腺,脑,乳腺,心脏,肝脏,肺,卵巢,胎盘,骨骼肌和肾10个组织中共识别了 53924个活性增强子和10307个增强子rna。我们发现增强子在所有组织中表现出显著的组织特异性,其中绝大多数增强子(83.4%)没有产生转录本。我们还发现增强子更倾向于表达1D-erna(增强子的单向转录本)而不是2D-erna(增强子的双向转录本),大多数增强子rna属于长非编码rna(long non-condingrna,lncrna)(69.8%)和假基因(22.19%)。此外,增强子在所有组织中表现出高保守性,高GC含量和大量的基因组突变,并且这些特征在EnhTS(组织特异性增强子)和EnhUE(非组织特异性增强子),Enherna(转录增强子)和Enhno-erna(非转录增强子),Enh2D-erna(双向转录增强子)和Enh1D-erna(单向转录增强子)之间存在显著差异。我们还发现转录因子结合位点(TFBS)显著富集在增强子中心±500bp内,Enherna和EnhUE的TFs的富集程度显著高于Enhno-erna和EnhTS。此外,我们还发现增强子能显著调控与组织功能相关的临近靶基因的表达。为了探明正常与肿瘤组织中增强子调控特性,我们还通过对肺癌上皮细胞系A549特有的增强子上调的靶基因的功能注释,发现A549特有增强子上调的靶基因显著参与细胞分裂、上调细胞增殖和负调控细胞凋亡等生物进程,并在泛素介导的蛋白水解、肌动蛋白细胞骨架调节和cGMP-PKG信号通路等通路中发挥作用。最后,我们建立了一个免费且界面友好的组织特异性增强子数据库TiED(http://***/TiED)来存储这10个组织的增强子的所有数据。

关键词：增强子增强子rna 组蛋白修饰组织特异性转录因子

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DCP1A与肝细胞癌预后的相关性研究

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肿瘤基础与临床 2020年第6期33卷 491-497页

作者：廖原于龙翟文龙郑州大学第一附属医院肝胆外科河南郑州450052

目的通过癌症基因图谱(TCGA)数据库分析增强子rna(erna)DCP1A及其靶基因PRKCD表达与肝细胞癌(HCC)患者预后的相关性,为DCP1A作为新的HCC治疗靶点提供科学依据。方法下载使用PreSTIGE算法鉴定出的ernas及其靶基因列表。提取TCGA数据库中3... 详细信息

目的通过癌症基因图谱(TCGA)数据库分析增强子rna(erna)DCP1A及其靶基因PRKCD表达与肝细胞癌(HCC)患者预后的相关性,为DCP1A作为新的HCC治疗靶点提供科学依据。方法下载使用PreSTIGE算法鉴定出的ernas及其靶基因列表。提取TCGA数据库中33种癌症的基因表达矩阵及对应的临床数据。通过R语言对erna与HCC患者的预后进行生存分析筛选出目标erna及其靶基因,对目标erna及其靶基因结合临床信息进行差异分析、Cox多因素分析、联合效应分析、GO功能注释、KEGG富集分析,并验证目标erna在其他32种肿瘤中与预后的关系。结果DCP1A为与HCC预后相关性最强的erna,DCP1A及PRKCD表达在HCC患者中呈现正相关(r=0.524,Prna DCP1A及其靶基因PRKCD的表达差异可能与HCC的发病及预后显著相关,可以利用其作为肿瘤发生和治疗效果评价的指标,其还可作为新的肿瘤治疗靶点。

关键词：增强子rna 肝细胞癌 DCP1A PRKCD

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erna AP003469.2与肝细胞癌患者预后的相关性分析

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实用肿瘤杂志 2022年第2期37卷 128-137页

作者：李丹秀何阳菘程浩庞茂桂叶小妮安广洲周云卢瑗瑗赵晓迪王新空军军医大学唐都医院消化内科陕西西安710038 空军军医大学西京消化病医院肿瘤生物学国家重点实验室消化疾病国家临床研究中心陕西西安710032

目的通过癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库筛选肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)中关键的增强子rna(enhancer rna,erna),探究其作为HCC预后分子和治疗靶点的潜力。方法从TCGA数据库中检索下载33种癌症类型的... 详细信息

目的通过癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库筛选肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)中关键的增强子rna(enhancer rna,erna),探究其作为HCC预后分子和治疗靶点的潜力。方法从TCGA数据库中检索下载33种癌症类型的基因表达rna-seq配置文件,应用Kaplan-Meier生存分析和Spearman相关分析筛选与HCC患者生存相关的erna和靶基因。评估目的erna与临床特征的相关性。进行基因集富集分析以研究目的erna潜在的生物学功能。在HCC细胞株Hep 3B中分别构建AP003469.2和靶基因酪氨酸/色氨酸羟化酶激活蛋白ζ(tyrosine and tryptophan hydroxylase activators zeta,YWHAZ)功能缺失细胞模型,定量实时PCR检测AP003469.2敲低后对YWHAZ表达的影响。应用体外增殖实验和transwell实验探究AP003469.2和YWHAZ敲低对细胞增殖和迁移、侵袭能力的影响。在泛癌中验证目的erna在其他癌种中的预后潜能。结果在HCC中,AP003469.2和靶基因YWHAZ与患者不良预后相关,且AP003469.2的表达在患者的组织病理学分级、AJCC分期和T分期方面,差异均具有统计学意义(均Prna,有潜力成为HCC早期诊断和预后的标志物和治疗靶点。

关键词：肝细胞癌增强子rna AP003469.2 生物信息学

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