تجزیه و تحلیل یکپارچه بیوانفورماتیک (مقاله ترجمه شده)

چکیدهسرطان تخمدان اولین دلیل ایجاد سرطان های مرگ آور زنان و زایمان است. برای شناسایی ژن های کلیدی و microRNA ها در سرطان تخمدان، مجموعه اطلاعات میکرواری mRNA، GSE36668,، GSE18520، GSE14407 و مجموعه اطلاعات microRNA GSE47841 از بیان ژن مجموعه اطلاعات Omnibus دانلود شده است. ژن های بیان شده DEG2 و میکروRna های (DEMs) با استفاده از GEO2R حاصل شدند. آنالیزهای عملکردی و غنی سازی مسیر برای DEGs با استفاده ازاطلاعات DAVID انجام شده است. برهمکنش شبکه پروتئین-پروتئین (PPI) توسط STRING انجام گرفت و توسط سیوسکوپ قابل دیدن شد. آنالیز بقای کلی (OS) ژن های قطبی با ابزار آنلاین Kaplan–Meier انجام شد. انالیز واحد شبکه PPI با استفاده از MCODE انجام گرفت. علاوه برآن miRecord برای پیشگویی هدف DEMS اجرا شد. نهایتا تعداد 345 DEMS تامین شد عمدتا با فرآیند سیکل سلولی، میتوز و تخمک گذاری در ارتباطند. یک شبکه PPI ، متشکل از 141 گره¬ و 269 edge ساخته شد. 16 تا از ژن ها درجه های بالایی در شبکه دارند. بیان بالا چهار ژن از 16 ژن با OS بیماران مبتلا به سرطان تخمدان، شامل CCNB1، CENPF، KIF11 و ZWINT مرتبط است. واحد قابل توجه از شبکه PPI کشف شده است. عملکردها و مسیرهای غنی شده شامل سیکل سلولی، تقسیم هسته و میتوز اووسیت است. به علاوه، مجموع 36 DEMs شناسایی شدند. بیان KIF11 به طور منفی با miR-424 و has-miR-381 ارتباط دارد و این همچنین یک هدف بالقوه microRNA ها است. در نتیجه، این ژن های کلیدی که میتوانند هدف های بالقوه برای تشخیص و درمان سرطان تخمدان را فراهم کنند، یافت میشود.مقدمهسرطان تخمدان کشنده ترین بیماری زنان و زایمان جهانی است با تخمین 238700 مورد جدید سرطان تخمدان و 151190 مرگ از این بیماری در هر سال. این مقدار بالای کشندگی سرطان تخمدان، عمدتا به علت نقصان روش¬های موثر تشخیصی در مراحل اولیه موش صحرایی است. با وجود ابهام علائم، 70% از بیماران، با سرطان تخمدان در مراحل پیشرفته تشخیص داده شده اند که نرخ بقای 5-ساله کمتر از 25 % در مقایسه با 90% بیماران با تومورهای تشخیص داده شده در فاز اولیه، دارند.ماکرهای زیستی برای کاربرد تشخیص در سرطان تخمدان گسترش داده میشوند. به عنوان مثال، آنتی ژن 125 کربوهیدرات (CA-125) پرکاربردترین مارکر زیستی سرم برای سرطان تخمدان است. اما CA-125 در شرایط خوش خیم و بدخیم به شدت بیان میشود و تنها توسط 50% از سرطان های تخمدان مرحله ی اولیه مرتفع میشود. پروتئین 4 اپیدمی انسان (HE4) مارکرزیستی دیگری برای سرطان است که ویژگی بهتری دارد و نسبت به CA-125 کمتر حساس است. با این وجود، تاکنون، هیچ تکنولوژی شناسایی مناسبی با توجه به نقص تخصص یافتگی و حساسیت وجود ندارد. بر اساس این، ضروری است که مکانیسم های مولکولی در پیشرفت سرطان تخمدان بررسی شود و مارکرهای زیستی بیشتری برای تشخیص های موثرتر کشف شوند.مواد و روش هااطلاعات میکرواریMicroarray بیان ژن Omnibus (GEO) یک مخزن عمومی برای ذخیره ی اطلاعات از قبیل میکرواری و توالی یابی نسل جدید است که بهصورت رایگان در دسترس کاربران است. پروفایل های بیان سه ژن (GSE36668, GSE18520 ,GSE14407 پروفایل بیان ژن miRNA GSE47841 از مجموعه اطلاعات GEO تامین شده است. اطلاعات میکرواری GSE36668 شامل نمونه های چهار بافت سرطان تخمدان و چهار نمونه های نرمال هستند. GSE18520 شامل 53 نمونه سرطان تخمدان و 10 نمونه نرمال هستند. GSE14407 شامل 12 نمونه ی سرطان تخمدان و 12 نمونه ی نرمال هستند . پروفایل بیان miRNA GSE47841 شامل 12 نمونه ی سرطان تخمدان و 9 نمونه ی نرمال است.فرآوری داده هاآرشیو مجموعه اطلاعات GEO ، تعداد بزرگی از مطالعات ژنومی عملکردی مقیاس بالا است که اطلاعاتی که توسط روش های گوناگون فرآوری و نرمال شده اند را شامل میشود. GEO2R برای micRNA ها و ژنهای بیان شده به طور مختلف در سرطان تخمدان و نمونه های نرمال اجرا شده است. GEO2R یک ابزار اینترنتی برهمکنشگر است که دو گروه از نمونه ها را تحت شرایط یکسان آزمایشگاهی با هم مقایسه میکند ومیتواند هر سری GEO را آنالیز کند. مقدار P تنظیم شده برای اصلاح نتایج مثبت دروغین با استفاده از روش نرخ یافتن Benjamini و Hochberg اجرا شده است. مقدار p<0.01 و |logFC|[1 تنظیم شده اند.آنالیز عملکردی و غنای مسیرمجموعه اطلاعات برای شرح نویسی ژن، قابل دیدار سازی و کشف قطعات ژن ورودی ، DAVID برنامه ای آنلاین است که مجموعه ی جامع از ابزار شرح نویسی ژن عملکردی برای محققان فراهم میکند تا مفهوم زیستی پشت مقادیر زیاد ژن ها را درک کنند. هستی شناسی ژن GO و ژن های Kyoto Encyclopedia و آنالیز غنی سازی مسیر ژنوم KEGG برای DEGs های شناخته شده با استفاده از مجموعه اطلاعات DAVID اجرا شد. P<0.05 تنظیم شده است.ساخت شبکه PPI و انتخاب واحدهابرهمکنش های عملکردی بین پروتئین ها میتواند زمینه ی مکانیسم مولکولی فرآیند سلولی را فراهم کند. در مطالعه ی اخیر شبکه ی برهمکنش پروتئین- پروتئین DEGs با استفاده از ابزار جستجوی برای بازیابی مجموعه اطلاعات ژن های کنشگر ساخته شده است. STRING و متعاقبا با استفاده از سیتوسکوپ قابل دیدار شده است. امتیاز اطمینان بزرگتر یا مساوی 0.7 تنظیم شده است. سپس کاوش مولکولی پیچیده MCODE برای واحدهای شبکه PPI با درجه انفصال =2، امتیاز گره= 0.2، هستهk=2، و ماکزیمم عمق=100 اجرا شده است. آنالیز غنای عملکردی ژن در هر واحد توسط DAVID انجام شده است.پیشگویی هدف های micRNAژن های هدف micRNA بیان شده با استفاده از miRecords پیشگویی شده است، که یک منبع یکپارچه هستند که توسط 11 برنامه پیشگویی هدف micRNA تولید شده است. (DIANA-microT, MicroInspector, miRanda, MirTarget2, miTarget, NBmiRTar, PicTar, PITA, RNA22, RNAhybrid, TargetScan) ژن هایی که توسط حداقل چها ربرنامه پیشگویی شده اند به عنوان هدف micRNA شناسایی شده اند.آنالیز بقای DEGsKaplan–Meier plotter قادر است که اثر 54675ژن بر بقا را با استفاده از 10188نمونه سرطان بیماران شامل 4142 سرطان سینه، 1648 سرطان تخمدان، 2437 سرطان شش و 1065 سرطان معده ارزیابی کند. بیماران با سرطان تخمدان به دو گروه بر اساس بیان یک ژن خاص تقسیم میشوند. بقای کلی بیماران با سرطان تخمدان با استفاده از طرح Kaplan–Meier آنالیز شد. نسبت خطر HRبا 95% فاصله ی اطمینان و مقدار درجه P محاسبه شده و در صفحه ی وب نمایش داده شده است.نتایجشناسایی DEGsمجموعه ی DEGs 1330، 4944 و 2610 از مجموعه اطلاعات GSE36668، GSE18520 و GSE14407 به ترتیب شناسایی شد. 362 ژن در هر سه این مجموعه اطلاعات نمایش داد هشده است (شکل1) از بین آنها 345 ژن گرایش بیان ژنی مشابه در هر سه مجموعه اطلاعات نشان دادند شامل 168 ژن تنظیم شده در بالادست و 177 ژن تنظیم شده در پایین دست در بافت های سرطان تخمدان با بافتهای تخمدان نرمال مقایسه شدند.ساخت شبکه PPI و انتخاب واحدهاشبکه PPI DEGs شامل 141 گره و 296 لبه ، شامل 86 ژن تنظیمی بالادست و 55 ژن تنظیمی پایین دست است شکل2a. درجه بزرگتر ومساوی 10 تنظیم شد به عنوان معیار. مجموع 16 ژن به عنوان ژن های قطب شامل CDK1، AURKB، CCNB1 و CDC20 استانتخاب شده اند. علاوه بر آن، مشخص شد که cyclin B1 (CCNB1)برهمکنش با عضو 11 خانواده ی کینسین KIF11 و پروتئین سانترومر F دارد CENPF.جفت های miRNA-DEGهمه 36 miRNA بیان شده از مجموعه اطلاعات GSE47841 نمایش داده شده اند شامل 15 miRNA تنظیمی بالادست و 21 miRNA تنظیمی پایین دست در سرطان تخمدان با نمونه نرمال تخمدان مقایسه شده اند. همانطور که در جدول 3 نشان داده شده miR-200a ،بیشترین miRNAتنظیمی بالادست قابل توجه بود در حالیکه miR-424 بیشترین، miRNAتنظیمی پایین دست بود. بر اساس مجموعه اطلاعات miRecords، هدف های پیشگویی شده miRNAفراهم شدند. با مقایسه ی هدف ها با DEGs ما دریافتیم که CD47 هدف بالقوه هشت miRNAشامل موارد زیر بود. has-miR-182, has-miR-141, has-miR-200c, hasmiR-183, has-miR-424, has-miR-381, has-miR-383, has-miR-542-5p به علاوه KIF11 به طور بالقوه توسط has-miR-424 و has-miR-381مورد هدف قرار گرفت که با تمایل بیانشان در سرطان تخمدان ثابت بودند.بحثبا وجود پیشرفت در درمان های جراحی و پزشکی، مرگ کلی سرطان تخمدان به طور گسترده بدون تغییر در طول دهه گذشته باقی مانده است. مرگباری سرطان تخمدان عمدتا به علت مشکل بودن کاوش کردن آن در مرحله ی اولیه و نقصان درمان های موثر برای بیماران در شرایط پیشرفته است. بنابراین، درک عوامل و مکانیسم های پیشرفت سرطان تخمدان برای بهبود نرخ بقا و جلوگیری ضروری است. اخیرا، تکنولوژی میکرواری به سرعت پیشرفت کرده است و به گستردگی برای آشکار کردن تغییر ژنتیکی عمومی در پیشرفت بیماری ها به کار میرود که شناسای هدف های بیماری ، درمان و پیش بینی تومور قادر میسازد.در این مطالعه، مجموعه 345 DEGs نمایش داده شد که شامل 168 ژن تنظیمی بالادست و 177 ژن تنظیمی پایین دست است. این ژن های بالا دست عمدتا در سیکل سلولی ، میتوز و مسیر علامت دهی P53وجود دارند که به نزدیکی با سرطان ارتباط دارد درحالیکه ژن های تنظیمی پایین دست در سیکل تخمک گذاری و تمایز جنسی اثر دارند. از بین این DEGs ها ، 16 ژن درجه بالایی در شبکه ی PPIدارند. آنالیز بقا این ژن ها آشکار کرد که چهار ژن تنظیمی بالا دست به طور قابل توجهی با بقای کلی بیماران با سرطان تخمدان ارتباط دارد شامل CCNB1, CENPF, KIF11, ZWINT.بیماری زایی تومور یک فرآیند پیچیده است که از تغییرات اپی ژنتیک و ژنتیک خاص مشتق شده است. افزایش بیان CCNB1 در بسیاری از بیماری های مختلف شامل سرطان روده بزرگ، سرطان پانکراس، و ملانوم یافت شده است. CCNB1 میتواند کیناز وابسته به سیکل CDK1 را فعال کند که کلید وقایع اولیه میتوز را توسط آغاز فسفریلاسیون پروتئین های مختلف در G2/M را کنترل میکند. بیان کم CCNB1 می تواند تکثیر را سرکوب کند و آپوپتزیز (مرگ سلولی) را در سرطان تخمدان القا کند. CENPF در کروموزوم 1q41 پروتیئنی را کد میکند که با کمپلکس سنترومر –کینتوکور ارتباط دارد. گزارش شده است که CENPF دارای دو زیرواحد اتصال میکروتوبول است بنابراین نقشی در انصال میکروتوبول و حرکت میکروتوبول در طول میتوز ایفا میکند. جمع اوری شواهد نشان داد که بیش از حد بیان شدن CENPF در نوعی سرطان های چندگانه شامل سرطان سینه، hepatocellular carcinoma درگیر است. Yang و همکاران دریافتند که بیان افزایش یافته CENPF با پیش آگهی ضعیف در بیماران با سرطان پروستات ارتباط دارد. اگرچه، نقش سرطانی و بالینی مهم CENPF برای سرطان تخمدان به ندرت مطالعه شده است. در مطالعه ی حاضر ، ما دریافتیم که CCNB1 و CENPF بیش از حد بیان شده اند و برهمکنش دارند که نشان دهنده ی عملکرد اتصال در سرطان تخمدان است.یکی از اعضای خانواده پروتئین شبه-کینسین KIF11 ، پروتئین حرکت دوک بحرانی در طول استقرار دوقطبی دوک میتوزی است. گزارش شده است که ممانعت KIF11 با با مولکول های کوچک بازدارنده می تواند پیشرفت سیکل سلولی را ممانعت کند، موجب جدایی غیر نرمال کروموزوم ها شود و نهایتا منجر به مرگ سلولی در سلول سرطانی سر و گردن سنگفرشی میشود. نتایج مشابه هم نشان داد که بازدارندگی KIF11، تکثیر و حمله در گلیوبلاستوما را سرکوب میکند که پتانسیل آن را به عنوانیک ضد سرطان نشان میدهد. در همین حال، جهش یافته ها در KIF11 ، یک دلیل رایج تنوع بیماری های مسری از قبیل سندرم میکروسفالی و chorioretinal dysplasia بودند. سرهم شدن کینوتوکور یک مرحله ی کلیدی در پیشرفت سیکل سلولی است. ZWINT به عنوان یک بخش از کمپلکس کینتوکور ، یک پروتئین است که با ZW10 که برای تحرک کروموزوم و نقطه ی چک کردن دوک میتوزی ضروری است؛ برهم کنش میدهد. Endo و همکاران دریافتند که رشد سلول ها توسط بیان ثابت ZWINT افزایش می یابد در حالیکه این توسط هدف گذاری ZWINT با siRNA در سلول های سرطان سینه MCF7سرکوب شده است. در مجموع این اطلاعات پیشنهاد میکند که CCNB1 ، CENPF، KIF11 و ZWINT در بیماری زایی تومور بدخیم توسط اثرگذاری بر میتوز و فرآیند سیکل سلولی درگیر است که یافته های ما را تایید میکند.miRNA یک مولکول کوچک غیر قابل کدشونده است که بیان ژن را توسط mRNAs 3 UTR تنظیم میکند تا سرکوب رونویسی یا تجزیه را موجب شود. شواهد بیشتر پیشنهاد میکند که اختلال در تنظیم miRNA مسئولی برای بیماری زایی انواع مختلفی از سرطان شامل سرطان تخمدان بود . در مطالعه ی حاضر ما 36 DEMs شامل 15 تنظیمی بالادست و 21 تنظیمی پایین دست در سرطان تخمدان است. MiR-200a مهمترین miRNA تنظیمی بالا دست بود در حالیکه miR-424 مهمترین miRNA تنظیمی پایین دست بود. نتایج مشابه قبلا گزارش کرده بود که MiR-200a و miR-200c سطح خیلی بالاتری در بافت های سرطان تخمدان نسبت به بافت های سالم نشان دادند و به عنوان مارکرهای زیستی کاندید در سرطان اپی تلیال تخمدان بودند. Xuو همکاران دریافتند که miR-424 میتواند پایداری شیمیایی سلول های سرطان تخمدان رابرعکس کند و سطوح بالای miR-424 به طور مثبت با پیشرفت بقای آزاد بیماران با سرطان تخمدان ارتباط دارد. علاوه بر آن، miR-381 هم نقش مهمی در تکامل سرطان تخمدان ایفا میکند. بیش از حد بیان شدن miR-381 تکثیر، مهاجرت و حمله سلول های سرطانی تخمدان را سرکوب میکند. قابل ذکر است که ما دریافتیم که KIFII به طور بالقوه توسط miR-424و miR-381 هدف گذاری شد که نشان میدهد miR-424 و miR-381 احتمالا نقشی در سرطان تخمدان با میانجیگری KIFII انجام میدهند.به طور خلاصه، مطالعه جاری برای شناسایی DEGs با آنالیز بیوانفورماتیک جامع برای یافتن مارکرهای زیستی بالقوه و پیشگویی پیشرفت بیماری تلاش میکند. در مطالعه ی ما، مجموعه 345 DEGs و 36 DEMs نمایش داده شده اند و CCNB1, CENPF, KIF11, ZWINT و چندین miRNAs از قبیل miR-200a و miR-424 ممکن است ژن های کلیدی مرتبط با سرطان تخمدان باشند. نتایج ما پیشنهاد میکند که داده کاوی و یکپارچه سازی میتواند ابزاز مفیدی برای پیشگویی پیشرفت سرطان تخمدان و برای درک مکانیسم صحیح و تکامل تومور باشد. برای اجرای پروفایل های بیان ژن در تمرین های بالینی ، ضروری است که واقعیت پذیری و مدل آنالیز تولیدمثلی در مجموعه اطلاعات مستقل در آینده را بهبود ببخشید. با این وجود، مطالعه ی ما میتواند روش جدیدی برای تشخیص و درمان بیماران سرطان تخمدان فراهم کند.این مقاله ISI در سال 2016 در نشریه اسپرینگر و در مجله انکولوژی پزشکی، توسط گروه مهندسی زیست پزشکی منتشر شده و در سایت ای ترجمه جهت دانلود ارائه شده است. در صورت نیاز به دانلود رایگان اصل مقاله انگلیسی و ترجمه آن می توانید به پست دانلود ترجمه مقاله تجزیه و تحلیل یکپارچه بیوانفورماتیک در سایت ای ترجمه مراجعه نمایید.